マルチセンサー融合に基づく溶融池監視システムに基づく積層造形部品のその場品質分類

出典: AMF Additive Manufacturing Frontier

レーザー粉末ベッド溶融結合 (L-PBF) プロセスの再現性の欠如と成形安定性の低さは、プロセスのさらなる発展を妨げるボトルネックとなっています。 L-PBF 成形プロセスのマルチセンサー監視、潜在的な欠陥のオンライン識別と予測、およびその場での制御は、成形部品の品質変動を解決するための効果的な方法です。音、光、画像などの多元異種センサー信号の融合と、大量の監視データに基づく成形品質の予測が、L-PBFオンライン監視および品質管理技術の開発の鍵となります。

論文のハイライト（1）多元異種信号の次元とスケールの不一致やリソース制限の問題を解決するために、典型的な特徴抽出と1次元時系列信号の画像変換戦略を組み合わせた方法を提案する。

（２）L-PBFプロセスの非統計的特性を捉えるために、４つの畳み込みモジュールを持つ畳み込みニューラルネットワークモデルが構築された。

（３）改良されたDS証拠理論を用いて、３つの単一センサー監視モデルをグループ化し、意思決定の融合を行った。L-PBFプロセスのマルチセンサー融合監視により、モデル品質分類の精度がさらに向上することが検証された。

図1 1D時間領域信号から2Dグレースケール画像への3種類の信号の変換方法。
試験方法<br /> 本研究では、レーザー出力と走査速度を変化させることで体積エネルギー密度を制御し、異なる品質の成形部品を得ることに成功しました。実験サンプルの印刷プロセス中に、高速カメラ、フォトダイオード、マイクロフォンを使用して、実験サンプルの複数の印刷層のプロセス信号をリアルタイムで収集し、品質特性評価結果を使用して処理されたプロセス信号のラベルを作成します。畳み込みニューラルネットワークモデルをトレーニングしてグループ化することで、単一センサー、デュアルセンサー、トリプルセンサー融合品質分類モデルのパフォーマンスを比較および分析します。

図2 品質特性と品質分類の概略図。
結果<br /> 本論文では、ネットワーク入力としての元の 1 次元信号と比較して、より優れた分類性能を示す、1 次元信号 - 2 次元画像のマルチソース異種信号処理方法を提案します。
デュアルセンサー融合モデルのパフォーマンスはシングルセンサー融合モデルのパフォーマンスよりも優れており、トリプルセンサー融合モデルのパフォーマンスはデュアルセンサー融合モデルのパフォーマンスよりも優れています。 3 センサー融合モデルは、それぞれ 96.74% の精度、97.37% の再現率、97.05% の F1 値を達成し、L-PBF プロセスのマルチセンサー融合モニタリングの有効性と優位性を検証しました。
デュアルセンサー監視モデルの中で、溶融池領域信号と音響信号に基づくモデルが最も優れた分類精度を備えています。これは、上記の 2 つの信号に LPBF プロセスに関するさまざまな情報の側面が含まれており、それらの融合によって情報の補完性が促進されるためと考えられます。

図3 7つの品質監視モデルの結果の混同行列 (a) CNN1、(b) CNN2、(c) CNN3、(d) CNN1+CNN2、(e) CNN1+CNN3、(f) CNN2+CNN3、
結論この研究では、マルチセンサー融合に基づく溶融プール監視システムに基づいて、積層造形部品のその場での品質分類方法を提案します。この方法は、高速カメラ、フォトダイオード、マイクを統合して L-PBF プロセスから信号を収集し、信号と画像に対するマルチソース異種信号処理方法を提案します。実験では、3 つの単一センサー監視モデルをグループ化して融合することにより、マルチセンサー融合方式を使用して L-PBF プロセスを監視することで、モデル品質分類の精度をさらに向上できることが示されています。

展望と応用<br /> L-PBF 成形品質の迅速かつ正確な診断を実現することは、オンライン現場制御の前提条件です。本研究では、高速カメラ、フォトダイオード、マイクの3つのセンサーを統合したL-PBFオンライン監視システムと品質予測方法を構築しました。これは、粉末床溶融金属積層造形装置と制御技術の開発において重要な応用価値を持っています。さらに、フォトダイオードは比較的低コストであるのに対し、高速カメラは高価なことが多いことを考慮すると、この研究は、低コストのセンサーによる高コストのセンサーの代替可能性を探るのに役立ちます。

著者チームについて

楊継泉（チームリーダー）は、南京師範大学南瑞電気自動化学院の教授兼学長であり、博士号を取得しており、3D プリンティングとインテリジェント製造に重点を置いています。彼は現在、江蘇省3Dプリント設備と製造重点実験室の所長、江蘇省3Dプリント産業技術革新戦略連盟の会長、江蘇省の6つの人材ピーク革新チームの責任者、南京のトップ科学技術専門家、江蘇省「333」エンジニアリング人材育成目標、中国付加製造標準化委員会の委員、中国機械工学学会付加製造専門委員会の委員、南京3Dプリント協会の会長、南京インテリジェント製造協会コンソーシアムの会長、中国工程院「中国3Dプリント材料と応用開発戦略研究」プロジェクトチームのリーダーを務めています。過去5年間で、国家重点研究開発計画プロジェクト、国家自然科学基金プロジェクト、江蘇省科学技術成果転換プロジェクト、江蘇省重点研究開発計画プロジェクトなど、20以上のプロジェクトを主宰しました。彼は 100 本以上の論文と 16 冊の著書を出版し、200 件以上の特許とソフトウェア著作権を取得し、6 つの付加製造に関する国家標準の策定に参加し、4 つの省および省庁の科学技術賞を受賞しました。

呉千如（本記事の第一著者）は、南京師範大学オートメーション学部の講師および修士課程の指導者であり、江蘇省の起業家精神とイノベーションプログラムの博士課程の学生です。北京理工大学機械工学科を卒業し、陸季平教授、劉長孟教授に師事。博士課程在学中は、米国ペンシルベニア州立大学のT.デブロイ教授の研究グループを訪問し、研究を行った。金属積層造形技術、多物理場連成数値シミュレーション、プロセス監視・制御などの分野で一連の基礎研究を実施。江蘇省重点研究開発計画（産業先見・共通キーテクノロジー）サブプロジェクトと江蘇省高等教育機関自然科学研究総合プロジェクトを主宰。主要メンバーとして、国家自然科学基金プロジェクトや設備開発部の先行研究共有技術プロジェクトなど、多くの研究プロジェクトに参加。 Materials 誌から特別号編集者に招かれ、Additive Manufacturing および Journal of Manufacturing Processes の分野で権威あるジャーナルに第一著者/責任著者として 10 件以上の高水準の SCI ジャーナル論文を発表しています。2017 年以降、同業者から 1,200 回以上引用されており、第一発明者として 5 件の発明特許を申請しています。

チーム研究の方向性<br /> 当社は、国と江蘇省の主要な戦略的ニーズに焦点を当て、主に次の 3 つの方向で積層造形技術分野の基礎研究とエンジニアリングアプリケーションを実施しています。
（１）複合材積層造形における共通基盤技術

（２）国産積層造形用フルスタック産業用ソフトウェアの研究開発

（３）複合材積層造形装置の研究開発とその工学応用。

引用論文
Qianru Wu、Fan Yang、Cuimeng Lv、Changmeng Liu、Wenlai Tang、Jiquan Yang。「マルチセンサー融合ベースの溶融プール監視システムを使用した積層造形部品のその場品質インテリジェント分類」。Additive Manufacturing Frontiers、第3巻、第3号、2024年、200153。

https://doi.org/10.1016/j.amf.2024.200153.

記事リンク: https://www.sciencedirect.com/sc ... i/S2950431724000431‍

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