oliverbravery/PrintGuard

개요

PrintGuard는 카메라로 3D 프린터를 감시하고 인쇄 실패를 자동으로 감지하는 자체 호스팅 AI 시스템입니다. 결함(전형적인 "스파게티" 모양의 압출 플라스틱 등)을 발견하면 인쇄를 일시 중지하거나 취소하고 스냅샷 알림을 휴대폰으로 보냅니다 — 모두 자체 하드웨어에서 실행되며 클라우드 서비스나 구독이 필요 없습니다.

작동 방식

핵심은 컴팩트한 비전 모델(ShuffleNetV2 인코더, 약 5MB)로, 각 카메라 프레임을 인쇄 실패 징후에 대해 점수화합니다. CPU, GPU 또는 NPU에서 로컬로 실행됩니다 — Raspberry Pi 4는 카메라 1~2대를 처리할 수 있습니다. 모델은 하드웨어가 지원하는 한 여러 카메라에서 공유되며, 연결된 프린터가 실제로 인쇄 중일 때만 감시합니다.

결함이 충분히 오래 지속되면(연속 플래그 프레임 수를 조정할 수 있음), PrintGuard는:

• 작업 — OctoPrint, Klipper, Elegoo, Prusa 또는 Bambu Lab(로컬 API를 통해, 클라우드는 절대 사용하지 않음)을 통해 인쇄를 일시 중지하거나 취소
• 알림 — ntfy, Pushover, Telegram 또는 Discord로 스냅샷을 푸시

주요 기능

• 대시보드 — 카메라별 실시간 위험 점수, 온도, 진행률, 원터치 예열, 프린터로 보내기 전에 3D로 미리 볼 수 있는 슬라이스된 파일 라이브러리
• 튜닝 — 모니터별 알림 임계값, 유지 시간, 냉각 시간 및 응답(알림/일시 중지/취소), 위험 점수 기록 및 각 알림의 스냅샷으로 백업
• 자동화 — MQTT를 통해 Home Assistant에 표시, 에이전트/스크립트용 REST API 및 MCP 서버, 범위가 지정된 액세스 토큰
• 플러그인 — 앱 내 스토어의 샌드박스 처리된 JavaScript 플러그인(화면 속 화면, 알림음, 진행 보고서, Spotify 통합)
• 테마 — 라이트, 다크, 글래스 테마 및 테마 편집기

성능 주장

README는 PrintGuard를 Obico의 Spaghetti Detective(유일한 다른 오픈 모델)와 Raspberry Pi 4B에서 4개의 보지 못한 테스트 세트로 비교합니다: 93.6% 정확도 대 53.8%, F1 0.937 대 0.411, 15.1 이미지/초 대 0.35 — 약 43배의 처리량. 방법과 결과는 링크된 논문에 있습니다.

배포

• 데스크톱 앱 — macOS(Apple silicon) 및 Windows용 — 창을 닫아도 계속 감시하는 메뉴바/트레이 허브
• Docker — 상시 서버 또는 NAS용 단일 컨테이너, amd64 및 arm64(Raspberry Pi 4/5 포함) 이미지
• 하드웨어 가속 — LiteRT 및 ONNX Runtime 모델을 모두 포함하고, 시작 시 둘 다 벤치마크하며, 사용 가능한 최상의 공급자를 사용(macOS의 Core ML, Windows ML, Intel의 OpenVINO, NVIDIA의 TensorRT)

주목할 만한 주의 사항

• 내장 인증 없음 — README는 포트 포워딩을 절대 하지 말라고 명시적으로 경고합니다. 앞에 ID 레이어(Tailscale, Access가 있는 Cloudflare Tunnel, oauth2-proxy)를 배치해야 합니다
• Windows 빌드는 서명되지 않음(첫 실행 시 "계속 실행" 필요)
• 선택 사항: 레이블이 지정된 프레임을 보내 모델 추가 훈련에 기여할 수 있습니다

결론

진정하고 실질적인 AI/ML 프로젝트: 3D 프린팅을 위한 실시간 컴퓨터 비전 결함 감지, 완전히 로컬 및 프라이빗, 세련된 대시보드, 광범위한 프린터/카메라/알림 통합, 주요 오픈 경쟁사에 대한 신뢰할 수 있는 성능 수치를 갖추고 있습니다.