传统算法+传感器:金属3D打印缺陷实时检测,预测率超80% 

3D打印技术 /[后期]
2024-06-28 16:27
导读:随着金属3D打印技术的发展,该领域已经从制作非关键原型零件迅速转变为批量生产最终用途的金属零件。这一转变意味着对零件质量的要求变得更加严格。

尽管目前有多种质量控制方法,但大多数方法是在生产后对零件进行检查,以确保其符合质量标准。然而,金属零件的最低强度规格主要由其微观结构决定。在打印过程中,金属冷却后会结晶,形成微观结构。如果微观结构质量差或存在间隙,可能会导致零件强度不足,进而导致零件报废,造成材料、打印时间和后处理工作的浪费。
图片.jpg
Phase3D作为一家新兴的软件公司,开发了一款名为“Fringe Research”的产品,能够在打印过程中检测金属3D打印中的瑕疵。令人意外的是,Fringe并未使用人工智能或机器学习技术,而是采用了传统算法。该系统需要在打印机构建室中安装一个传感器,并能够与多种设备兼容。

在打印过程中,传感器会在每一层打印时启动三次,随后软件会分析收集到的图像,生成报告,显示打印过程中出现的所有意外间隙和瑕疵。该系统的检测效果已与传统CT扫描进行了对比,结果相当令人满意。Phase3D透露:

在美国空军的EOS M290上打印的Ti64材料中:

- 81%的Fringe Research检测到的异常与CT扫描检测到的缺陷相关。
- 100%的Fringe Research检测到的≥47微米凹陷与CT扫描检测到的缺陷相关。

在NASA使用的Colibrium Additive(前身为GE Additive)M2上打印的GRCop-64材料中:

- 83%的测试样本检测到的缺陷与Fringe Research检测到的异常层相关。
- 100%的Fringe Research检测到的≥42微米凹陷与CT扫描检测到的缺陷相关。

这些结果非常令人印象深刻,该系统具有一个重要的优势:当检测到瑕疵时,可以立即停止打印作业,从而避免浪费宝贵的打印时间和昂贵的金属粉末材料,同时省去了耗时且昂贵的后处理步骤。操作员可以在重新运行作业之前查看报告,并根据报告进行适当的参数调整,期望第二次打印能够成功。
图片.jpg
这种节省具有非常高的价值:客户只会为合格的零件买单,而不会为失败的打印付费。该系统生成的报告还能帮助3D打印操作员深入了解打印失败的原因,从而优化打印作业的最佳实践。

或许,Fringe Research将有望成为金属3D打印生产中广受欢迎的工具。
声明:本文是 3D打印资源库网 编译文章,如需转载请注明出处。内容为作者独立观点,不代表3D打印资源库立场。如果希望被资源库报道,可 填写信息 告诉我们。如对文章有异议或投诉,请联系kefu@3dzyk.cn。
标签:
传统算法+传感器:金属3D打印缺陷实时检测,预测率超80% 
快速回复 返回顶部 返回列表