2023 年最初の科学論文: ほぼ 100% の予測率で 3D プリントの欠陥をリアルタイムで検出

出典：江蘇省レーザー産業技術革新戦略同盟

レーザー溶融技術は、高エネルギーレーザーで粉末を溶かして金属部品を製造する方法ですが、このプロセスでは部品に気孔が形成されることが多く、部品の性能に影響を与えます。 Renらは、X線を使用してこれらの孔の形成を追跡し、熱画像システムを使用して観察しました。この装置により、研究者は機械学習や熱画像などの技術を使用して、毛穴の形成を検出する非常に正確な方法を開発することができました。気孔を追跡するこの方法は、製造中に高い気孔率が形成されるのを防ぐのに役立ちます。多孔性が高いと部品の故障の原因となる可能性があるためです。

図1. LPBF中のキーホール孔のリアルタイム検出

結果の要約

現在、多孔性はレーザーベースの 3D 印刷技術の急速な発展を妨げる大きな障害となっています。一般的な多孔性は、不安定な多孔性陥没領域 (キーホール) への過剰なレーザーエネルギー入力によって発生します。研究者らは、シンクロトロン放射高速X線イメージングと熱画像化技術をマルチフィジックスシミュレーションと組み合わせて使用し、Ti-6Al-4V合金のレーザーSLM中に2種類のキーホール振動があることを発見しました。研究者たちは、量子学習を通じてこの理解を深め、ランダムに発生するキーホール孔の形成をサブミリ秒の時間分解能とほぼ完璧な速度予測で検出する戦略を開発しました。この高精度なアプローチにより、X 線画像の操作が容易になり、商用システムにシンプルかつ実用的な方法で実装できるようになります。

図2 Ti-6Al-4V合金の固有キーホール振動と摂動キーホール振動

数十年にわたる継続的な研究開発の結果、レーザー粉末床溶融結合法 (LPBF または SLM) は、設計から製造までのプロセスを大幅に短縮する、高度で便利なラピッドプロトタイピング技術として登場しました。 LPBF 技術は業界で多くの場面で採用されていますが、特に品質管理がより重要な場所では、依然として多くの場所で採用されています。結局のところ、LPBF は生産ライン全体の重要な部分です。 LPBF 印刷技術は最も基本的な LPBF 印刷技術であり、複雑な形状や微細な特徴の製造を実現できます。しかし、LPBF 技術を製造技術として適用するには、克服すべき技術的な障壁がまだ多く残っています。一般的な LPBF プロセスでは、高出力レーザーを使用して粉末を局所的に溶かし、その後固化させて 3D 部品を形成します。印刷プロセス中の極端な熱条件により、過渡現象と複雑な構造ダイナミクスが引き起こされます。それらの相互作用により、多くの場合、気孔などの構造欠陥が形成されます。一般的なタイプの気孔は、蒸気の落ち込みの瞬間的な崩壊です。この毛穴はキーホール毛穴とも呼ばれます。

図3. データの誤ラベル付けが予測結果に与える影響

レーザーエネルギーの追加入力（高出力や低速スキャンなど）があると、金属蒸気は反動圧力を及ぼし、溶融池の金属表面の底に押し込まれ、狭く深いキーホールが形成され、レーザーの反射と吸収が増幅されます。これにより、金属全体のレーザー吸収が増加し、製造プロセスのエネルギー効率と製造速度が向上しますが、キーホール内のレーザー吸収が不均一になると、局所的な加熱効果が生じ、ガス圧、毛細管圧、マグラル力、ガス力学の間に不均衡が生じる可能性があります。不安定なキーホール状態では、気泡がキーホールの先端を挟み込み、凝固の前面に多孔性欠陥を形成することがあります。この特定の材料 LPBF の場合、パワースイープ速度 (P-V) プロセスマップ内の不安定な細孔の領域を小さな不確実性で定義できます。不安定なキーホール領域の外側に初期レーザーパラメータを設定すると、キーホールの孔の形成を軽減するのに役立ちます。ただし、LPBF のさまざまなパラメータの増幅効果により、レーザースポットサイズ、パワー、スキャン速度の変化、スキャン戦略の変更による局所的な過熱などのレーザー溶融モードが変化し、キーホールが発生しやすい多孔性状態が発生します。

特定の材料が当初は欠陥のないように設計されていたとしても、部品に多孔性が存在する可能性があります。

LPBF は、キーホールの生成をリアルタイムで検出するため、部品の製造後の品質評価やレビューに非常に重要になるだけでなく、製造プロセスにおける局所的な変化を予測する際に開発する必要がある閉ループシステムでもあります。

光学検出器と音響検出器は、プロセスの監視、データ分析、処理に使用される最も一般的な検出器であり、細孔関連のプロセス信号処理に使用されてきました。これらの取り組みは、特に機械学習の使用によって一定の成功を収めており、機械学習は気孔傾向のさまざまな状態を区別し、局所領域での鍵穴の形成を検出できますが、依然として大きな課題に直面しています。この問題は、キーホールポアの生成が本質的にランダムであり、プロセスパラメータのドリフトとは異なるために発生します。不安定なキーホール状態のレーザースキャンでは、気孔発生の正確な位置はランダムであり、気泡が気孔欠陥となり、キーホールによって再捕捉されて消滅する可能性があるため、検出が困難になります。

今回、米国バージニア大学のタオ・スン教授らは、Ti-6Al-4V合金のLPBF製造中に不安定なキーホールを検出しました。同期した高速シンクロトロンX線と熱画像技術を使用して、2種類のキーホール孔を発見し、キーホールの生成を検出する戦略を開発しました。この方法は、実験データ、マルチフィジックスフィールドシミュレーション、機械学習を組み合わせることで実現しました。研究者たちは、キーホール領域で検出された熱の痕跡を利用して、気孔の形成を予測した。 LPBF プロセスの X 線画像は、理論モデルの正確性を調整および確認し、機械学習をトレーニングするための豊富なデータを提供します。研究者らは、検出レベルが1ミリ秒未満の範囲で、ほぼ完璧な検出精度を達成した。

関連する結果は、「レーザー粉末床溶融結合におけるキーホール孔生成の機械学習支援リアルタイム検出」というタイトルで、サイエンスの最新号に掲載されました。

△Ti6Al4Vにおけるランダム気孔の形成過程

出典: レーザー粉末床溶融におけるキーホール孔生成の機械学習によるリアルタイム検出、SCIENCE、2023年1月5日、第379巻、第6627号、pp. 89-94、DOI: 10.1126/science.add4667

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