3Dプリントされた金属部品の新しい画像検査方法は、航空宇宙産業に革命をもたらす可能性がある

この投稿は warrior bear によって 2022-2-28 22:50 に最後に編集されました。

はじめに: 3D プリント部品の品質検査は重要なステップです。製造担当者は、検査結果に基づいてプロセスをタイムリーに調整し、品質事故の拡大を防ぐ必要があります。しかし、既存の検査システムの多くは時間がかかり、労働集約的でコストもかかるため、3Dプリント部品の品質検査システムをいかに構築するかが、製品を産業化できるかどうかの鍵となります。
2022年2月28日、アンタークティックベアは、シンガポールの南洋理工大学（NTUシンガポール）の研究者が、3Dプリントされた金属部品の品質を評価するための新しい高速かつ低コストの画像化方法を開発したことを知りました。
部品の微細構造や材質を分析できるこの画像化手法は、航空宇宙産業などの産業にとってゲームチェンジャーとなると言えます。これらの業界では、タービンやファンブレードなどのミッションクリティカルな部品を低コストで効率的に評価することが、メンテナンス、修理、オーバーホール (MRO) にとって非常に重要になるからです。
NTU のマッテオ・セイタ助教授は次のように語っています。「当社の安価で高速な画像化方法を使用すれば、3D プリントされた金属部品の良品と不良品を簡単に見分けることができます。現在、材料の微細構造を詳細かつ高倍率で分析しない限り、違いを見分けることは不可能です。同じ技術を使用して製造され、同じ形状であっても、2 つの 3D プリントされた金属部品がまったく同じということはありません。概念的には、2 つの同一の木製工芸品でも、詳細に分析すると異なるテクスチャ構造を示す可能性があります。」
△ 3D プリントされた金属表面の独特な結晶パターンを分析することで、積層造形によって製造された部品の認証と品質評価への道が開かれる可能性があります。写真提供：シンガポール国立大学。
微細結晶の画像化<br /> 3D プリントされた金属合金のほとんどは、形状、サイズ、原子格子の向きが異なる多数の微細結晶で構成されています。科学者は、これらの微細結晶をマッピングすることで、合金の強度や靭性などの特性を判断することができます。研究者たちはこれを木目を見ることに例えています。木目が同じ方向に連続しているとき、木材は最も強くなります。
しかし、これまでは、3D プリントされた金属合金内のこの微細構造を分析するのは、通常は電子顕微鏡スキャンを伴う、手間と時間のかかるプロセスであり、そのコストは 73,000 ドルから 150 万ドルにも上ります。
清田氏と彼のチームは、わずか数分で同等の品質の情報を、はるかに低コストで提供できる新しい画像化手法を開発しました。彼らは、光学カメラ、懐中電灯、チームが開発した独自の機械学習ソフトウェアを実行するラップトップで構成されるシステムを使用し、総コストは約18,400ドルでした。
この方法では、3D プリントされた部品の表面を化学薬品で処理して微細構造を明らかにし、懐中電灯でさまざまな方向から金属を照らしながらカメラで複数の光学画像を撮影します。科学者の特許取得済みソフトウェアは、部品の表面から反射された光によって作成されたパターンを分析し、15 分以内に部品の向きを推測します。
△シンガポール国立大学のマッテオ・セイタ助教授は、3Dプリントされた金属合金片を手に持っています。この合金片の特性は、光学カメラと機械学習を使用した新しい低コストの画像化システムを使用して、15分以内に簡単に分析できます。写真提供：シンガポール国立大学。
3D プリント部品の品質評価モデルの改善<br /> NUS の研究者たちは、この画像化手法によって、3D プリントされた金属合金部品、特にレーザー技術で製造された部品の認証と品質評価が簡素化される可能性があると考えています。
3D プリントされた金属の微細構造は、レーザーの強度と速度、冷却時間、使用される金属粉末の種類とブランドの違いによって変化する可能性があります。つまり、2 つの異なるマシンまたは製造工場で同じデザインを 3D プリントすると、品質が異なる部品が製造される可能性があります。
NTU チームのソフトウェアは、脳が連想を形成して思考を処理する方法を模倣するニューラルネットワークと機械学習を組み合わせて、金属部品の表面からの光の散乱方法の違いに基づいて金属部品内の結晶の向きを予測します。
南洋理工大学の助教授マッテオ・セイタ氏は、プロトタイプの画像システムを使用して、3Dプリントされた合金の強度と硬度を分析しています。写真提供：シンガポール国立大学。
このソフトウェアは、3D プリント部品内の結晶の形状、サイズ、原子格子の向きに関する情報を提供する完全な「結晶向きマップ」を作成することに成功しました。
NTU チームによると、このアプローチは、特に迅速で比較的低コストの品質評価において、ミッションクリティカルなコンポーネントや業界にメリットをもたらす可能性があるとのことです。チームは、スピンオフ企業を設立するか、特許取得済みの画像処理ソフトウェアを業界関係者にライセンス供与する可能性を探るため、NTUitive（NTUのイノベーションおよびエンタープライズ企業）と協議中です。
この研究に関する詳細は、NPJ Computational Materials 誌に掲載された「光学顕微鏡による結晶方位のマッピングのための機械学習アプローチ」という論文に記載されています。この研究はM. WittwerとM. Seitaが共同執筆した。

関連論文リンク: https://www.nature.com/articles/s41524-021-00688-1
金属部品の品質監視の進歩<br /> 世界経済フォーラムによれば、3Dプリンティングの認定プロセスを簡素化することが、その産業化の鍵となるだろう。 TÜV SÜD の Gregor Reischle 氏と Christophe Blanc 氏も最近この見解に同意し、品質保証によって連続生産の付加製造へのより迅速な道筋を提供できると述べています。
これまで、機械学習は、3D プリントされた部品の欠陥を検出し、金属 3D プリントプロセス中の「飛び散り」を減らすことで個々の金属層の品質を向上させるために導入されてきました。これまで、X 線イメージングは金属 3D プリント部品の欠陥を軽減するために使用されてきましたが、個々の粉末は継続的にトリミングされ、金属最終部品の品質と表面仕上げが向上しています。
この分野でも最近多くの進展があり、ペンシルベニア州立大学は科学技術企業 3M から 18 万ドルの助成金を受け、金属 3D プリントの品質管理方法の研究に取り組んでいます。また、ローレンスリバモア国立研究所のエンジニアは、液体金属ジェット (LMJ) 3D プリントで製造された部品の性能を最適化する方法を開発しました。

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