マシンビジョンと人工知能を使用した金属 3D プリント粉末のバッチ認証

金属溶解プロセスでは、各レーザースポットが粉末の溶解から固体構造への冷却まで、微小な溶融プールを作成します。このプロセスでは、最終製品の品質と一貫性に影響を与える多くの要因があります。その中で、3Dプリント特性パラメータの最適化では解決できない、材料特性に起因する欠陥は主に気孔です。金属粉末に関連する問題は、粉末の物理的特性 (サイズ、形状、表面特性) が処理パラメータ (流動性、広がり性) にどのように影響し、3D 印刷の結果 (多孔性、欠陥) にどのように影響するかを理解することに重点を置いています。これらの関係を理解するには、粉末自体を効果的に特性評価する必要があります。

カーネギーメロン大学工学部の研究者らは、さまざまな種類の3Dプリント金属粉末を95％以上の精度で自動的に識別し、分類できるマシンビジョン技術を開発した。カーネギーメロン大学によれば、この技術は5年以内に広く利用可能になる可能性があるという。

マシンビジョンは急速に発展している人工知能の分野です。簡単に言えば、マシンビジョンとは、測定と判断のために人間の目の代わりに機械を使用することです。マシンビジョンシステムは、マシンビジョン製品（CMOSとCCDに分けられる画像キャプチャデバイス）を使用して、キャプチャされた対象を画像信号に変換し、専用の画像処理システムに送信して、キャプチャされた対象の形態情報を取得し、ピクセル分布、明るさ、色などの情報に基づいてデジタル信号に変換します。画像システムは、これらの信号に対してさまざまな操作を実行して対象の特徴を抽出し、判断結果に基づいて現場の機器の動作を制御します。

上海材料研究所のLing Song氏によると、3Dプリントの原材料は粉末や線材であり、従来の板、棒、鍛造品などと形状が大きく異なります。そのため、その物理的、化学的性質の試験・検査項目は、従来の減算処理技術の原材料とは大きく異なり、機械的性質や金属組織などの項目は実施できません。粉末材料では、化学組成分析に加えて、粒子サイズ、粒子サイズ分布、形態、粒子内の空隙などのパラメータに重点を置く必要があります。

「従来の製造業では、部品のテストは通常、破壊テストによって行われます」と、カーネギーメロン大学の材料科学および工学の教授であり、この研究の主任研究者であるエリザベス・ホルム氏は説明します。「企業は複数の部品を製造し、ストレスや疲労にどれだけ耐えられるかテストする場合があります。」

ホルム氏と彼女の研究チームは、8 種類の異なる市販の原料粉末でマシンビジョン粉末選別システムをテストし、そのシステムが 3D プリンターに投入される粉末を正確に選別できることを発見しました。これにより、一部の破壊テストが不要になります。ホルム氏の見解では、「破壊試験には多くの時間と費用がかかり、付加製造の効率と自動化を遅らせ、3D プリントのオンデマンド性を低下させます。」

コンピュータービジョンを使用して、手動による監視なしで粉末を識別および分類することにより、コンピューターは、金属粉末が部品に必要な微細構造特性 (強度、耐疲労性、靭性など) を備えているかどうかを判断できます。もしそうなら、金属粉末は、3D プリントされた後、部品にひび割れが生じたり、加工中に故障したりする可能性が低くなります。

驚いたことに、コンピューターは実際に訓練された人間よりも粉末の識別が得意でした。このシステムは、粉末の粒子の大きさ、粒子の集まり方、粒子の表面粗さ、粒子の形状など、粉末に関するさまざまな特徴を識別することもできます。さらに重要なのは、マシンビジョン方式が自律的、客観的、かつ反復可能であることです。この客観性は、金属 3D 印刷プロセスにおける品質管理を向上させるために必要な条件です。

これまで、積層造形用の金属粉末原料の特性評価は、対象粉末の特性を直接測定することによって行われてきました。以前、Strondl らは動的画像解析を使用して粉末の顕微鏡写真を撮影し、それらをセグメント化し、粒子サイズとアスペクト比の分布を測定し、これらの特徴が粉末レオロジー測定値とともに粉末の流れと拡散特性と相関していることを発見しました。 Clayton らによる研究では、粒度分布だけでは粉末の特性を判断するのに不十分であると結論付けられました。代わりに、研究者らはレオロジー測定を使用して粉末の特性を解析し、それがリサイクルの度合い、製造方法などの粉末特性と相関していることを発見しました。

おそらくこの種の研究の中で最も包括的な研究として、Slotwinski らは、付加製造原料の標準を開発するために、未使用およびリサイクルされたステンレス鋼とコバルトクロム粉末を体系的に特性評価しました。彼らはレーザー回折、X線コンピューター断層撮影、光学顕微鏡および走査型電子顕微鏡を使用して粒子のサイズと形状を測定した。さらに、エネルギー分散型元素X線分析、X線光電子分光法、X線回折法によって原子構造と組成を決定しました。最後に、Nandwana らは、電子ビーム積層造形用の 2 種類の粉末の粒子サイズ、流動性、および化学特性を調査しました。粉末のリサイクル中に、一方の粉末で発生した化学反応に大きな変化が生じても、もう一方の粉末にはわずかな変化しか生じず、粒径と流動性はリサイクルによる影響を受けませんでした。このような測定により、粉末の特性に影響を与える要因に関する貴重な洞察が得られます。

データサイエンスは、簡略化された測定を必要とせずにデータストリームから直接情報を抽出できる補完的なアプローチを提供します。カーネギーメロン大学のアプローチでは、個々の粒子を明示的に識別して測定するのではなく、粉末顕微鏡写真を局所的な画像特徴の分布として暗黙的に特徴付けます。カーネギーメロン大学は、粒子サイズ、形状、表面テクスチャの分布が異なる粉末を分類し、代表的な粉末画像と非典型的な粉末画像を識別するコンピュータービジョンシステムの能力を実証しました。カーネギーメロン大学における付加製造に関する研究には、粉末バッチの適格性評価、粉末リサイクルの影響の定量化、粉末特性に基づく構築パラメータの選択、粉末の広がりや構築欠陥に関連する可能性のある特徴の特定、視覚画像に基づく客観的な材料基準の定義などが含まれます。

科学者たちは、処理パラメータの調整、プロセス監視、品質管理など、粉末床金属 3D 印刷技術によって生じる気孔を減らす、あるいは完全になくすために懸命に取り組んできました。

この点に関しては、カーネギーメロン大学の材料科学工学部が先駆的な研究を行ってきました。世界有数の付加製造研究センターの 1 つであるカーネギーメロン大学の NextManufacturing Center では、付加製造プロセスと品質管理能力をより深く理解するために大量のデータを分析しています。カーネギーメロン大学は、工学部、理学部、コンピュータサイエンス学部の知識を活用して、設計の最適化、材料の選択と特性評価、プロセスパラメータのマッピング、ソフトウェア開発、部品検査、製品の認定など、3D 印刷プロセスに関する新しい考え方を開発しています。

以前、カーネギーメロン大学の材料科学および工学の教授であるトニー・ロレット氏は、100万分の1メートルほどの微細な金属内部の詳細を観察できるほど強力な巨大なシンクロトロンX線放射装置を使用していました。金属 3D プリントの X 線スキャンデータはピッツバーグに送り返され、金属プリントの結果とプリントパラメータの関係が分析されます。

シンクロトロンにより、科学者はポリマー、生物医学的生検、合金など、さまざまな材料の内部構造を研究することができます。研究チームは、内部に肉眼ではほとんど認識できない、あるいは検出できないほど小さい気孔を持つ3Dプリント金属を調べた。トニー・ロレット教授は、材料の微細構造を研究することで、疲労強度などの材料特性を研究することに生涯を費やしてきました。金属 3D プリンティングの目標は、航空宇宙部品、生体医学インプラント、高性能自動車など、世界の主流の製造アプリケーションに統合することです。金属の内部構造を制御する方法を研究することは、金属 3D プリントの品質と密接に関係しています。

カーネギーメロン大学の研究によると、3Dプリントされたチタンの多孔性は、機械のプロセスパラメータを調整することでほとんど排除できるそうです。気孔が少ないほど、端部がより強く、信頼性が高くなります。

カーネギーメロン大学は、強力なビッグデータ分析能力を基に、粉末床ベースの金属 3D 印刷技術の分野で以下の目標を達成する予定です。
- 部品の形状を設計するのと同じように加工プロセスを設計する - AM プロセスを監視および制御する - 同じ部品のさまざまな場所に異なる材料、微細構造、機械的特性を取り入れる - 幅広い金属粉末を使用する - 内部の空隙を排除または設計する

カーネギーメロン大学のコンピュータサイエンス、ロボットサイエンス、科学は世界的に有名な一流の専攻です。特にコンピュータサイエンスの分野では、カーネギーメロン大学がマシンビジョンと人工知能を通じて金属3Dプリント粉末のバッチ識別を実現したため、カーネギーメロン大学の粉末原材料の特性評価と分析能力は新たなレベルに達しました。

出典: 3D Science Valley 詳しい情報:
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