oliverbravery/PrintGuard

概要

PrintGuard は、カメラで3Dプリンターを監視し、印刷失敗を自動的に検出する自己ホスト型AIシステムです。欠陥（典型的な「スパゲッティ」状の押し出しプラスチックなど）を検出すると、印刷を一時停止またはキャンセルし、スナップショットアラートをスマートフォンに送信します — すべて自前のハードウェアで動作し、クラウドサービスやサブスクリプションは不要です。

仕組み

中核はコンパクトな視覚モデル（ShuffleNetV2エンコーダー、約5 MB）で、各カメラフレームを印刷失敗の兆候についてスコアリングします。CPU、GPU、またはNPU上でローカルに実行されます — Raspberry Pi 4は1〜2台のカメラを処理できます。モデルはハードウェアがサポートする限り複数のカメラで共有され、リンクされたプリンターが実際に印刷している間のみ監視します。

欠陥が十分に長く続くと（連続してフラグが立てられたフレーム数でアクションを調整可能）、PrintGuardは：

• アクション — OctoPrint、Klipper、Elegoo、Prusa、またはBambu Lab（ローカルAPI経由、クラウドは使用しない）を通じて印刷を一時停止またはキャンセル
• アラート — ntfy、Pushover、Telegram、またはDiscordにスナップショットをプッシュ

主な機能

• ダッシュボード — カメラごとのライブリスクスコア、温度、進捗、ワンタップ予熱、プリンターに送信前に3Dプレビューできるスライス済みファイルのライブラリ
• チューニング — モニターごとのアラートしきい値、保持時間、クールダウン、応答（アラート/一時停止/キャンセル）、リスクスコアの履歴と各アラートのスナップショットでバックアップ
• 自動化 — MQTT経由でHome Assistantに表示、さらにエージェント/スクリプト用のREST APIとMCPサーバー、スコープ付きアクセストークン
• プラグイン — アプリ内ストアからのサンドボックス化されたJavaScriptプラグイン（ピクチャーインピクチャー、アラート音、進捗レポート、Spotify統合）
• テーマ — ライト、ダーク、ガラステーマ、テーマエディター付き

パフォーマンスの主張

READMEは、PrintGuardをObicoのSpaghetti Detective（唯一の他のオープンモデル）とRaspberry Pi 4Bで4つの未見テストセットで比較しています：93.6%の精度対53.8%、F1 0.937対0.411、15.1画像/秒対0.35 — 約43倍のスループット。方法と結果はリンクされた論文にあります。

デプロイメント

• デスクトップアプリ — macOS（Appleシリコン）およびWindows用 — ウィンドウを閉じても監視を続けるメニューバー/トレイハブ
• Docker — 常時稼働サーバーまたはNAS用の単一コンテナ、amd64およびarm64（Raspberry Pi 4/5を含む）のイメージ
• ハードウェアアクセラレーション — LiteRTとONNX Runtimeモデルの両方を搭載し、起動時に両方をベンチマークし、利用可能な最良のプロバイダーを使用（macOSではCore ML、Windows ML、IntelではOpenVINO、NVIDIAではTensorRT）

注目すべき注意点

• 組み込み認証なし — READMEはポートフォワーディングを絶対にしないよう明示的に警告しています。前面にIDレイヤー（Tailscale、Access付きCloudflare Tunnel、oauth2-proxy）を配置する必要があります
• Windowsビルドは署名なし（初回起動時に「実行」を選択する必要あり）
• オプション：ラベル付きフレームを送信してモデルのさらなるトレーニングに貢献できます

結論

本格的で実質的なAI/MLプロジェクト：3Dプリント用のリアルタイムコンピュータービジョン欠陥検出、完全にローカルでプライベート、洗練されたダッシュボード、幅広いプリンター/カメラ/アラート統合、主要なオープン競合他社に対する信頼できるパフォーマンス数値を備えています。