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KI-Software ermöglicht Echtzeitbewertung der 3D-Druckqualität

2021-11-22

Forscher des Oak Ridge National Laboratory haben eine künstliche Intelligenz-Software für Pulverbett-3D-Drucker entwickelt, die die Qualität von Teilen in Echtzeit ohne teure Charakterisierungsgeräte bewerten kann.

Die Software namens Peregrine unterstützt die von ORNL entwickelte fortschrittliche "digitale Linie" für die Fertigung, die Daten in jedem Schritt des Herstellungsprozesses (vom Design über die Materialauswahl bis hin zur Druckproduktion und Materialprüfung) sammelt und analysiert.

KI-Software ermöglicht Echtzeitbewertung der 3D-Druckqualität

Vincent Paquit, Leiter der Forschungsabteilung für fortschrittliche Fertigungsdatenanalyse in der Abteilung für Bildgebung, Signal und maschinelles Lernen von ORNL, sagte: „Die erfassten Informationen erstellen einen digitalen ‚Klon‘ für jedes Teil, der eine große Anzahl von Datensätzen von Rohstoffen bis hin zu Betriebskomponenten bereitstellt. " "Wir verwenden diese Daten dann, um Teile zu identifizieren und Informationen für die zukünftige Fertigung über mehrere Teilegeometrien und mehrere Materialien hinweg bereitzustellen, was ein höheres Maß an Automatisierung und Qualitätssicherung in der Fertigung ermöglicht."

Der digitale Thread unterstützt die Fabrik der Zukunft, in der computergestütztes Design oder CAD verwendet wird, um kundenspezifische Teile zu entwerfen, und dann über fortschrittliche Kommunikationsnetzwerke, um 3D-Drucker automatisch zu korrigieren, um kundenspezifische Teile zu produzieren, im Vergleich zu mehr Kosten, Zeit, Energie und Material Weniger konventionelle Produktion. Das Konzept erfordert eine Prozesssteuerungsmethode, um sicherzustellen, dass jedes vom Drucker abgerollte Teil in grundlegenden Anwendungen wie Autos, Flugzeugen und Energieanlagen installiert werden kann.

Um eine Kontrollmethode für sichtbare Defekte auf der Oberfläche einer Vielzahl von Druckermodellen zu entwickeln, entwickelten ORNL-Forscher ein neuartiges neuronales Faltungsnetzwerk: eine Computer-Vision-Technologie, die das menschliche Gehirn nachahmen kann, um Slave-Drucker schnell zu analysieren Das auf dem installierten Kamera. Die Peregrine-Software verwendet benutzerdefinierte Algorithmen, um die Pixelwerte des Bildes unter Berücksichtigung der Zusammensetzung von Kanten, Linien, Ecken und Texturen zu verarbeiten. Wenn Peregrine eine Anomalie erkennt, die die Qualität des Teils beeinträchtigen kann, warnt es den Bediener automatisch, damit Anpassungen vorgenommen werden können.

Die Software ist sehr gut für Pulverbettdrucker geeignet. Diese Drucker verteilen eine Schicht feinen Pulvers auf der Bauplatte und verwenden dann einen Laser oder Elektronenstrahl, um das Material zu schmelzen und zu verschmelzen. Bindemittelinjektionssysteme beruhen eher auf flüssigen Bindemitteln als auf Erhitzen, um pulverförmige Materialien zu schmelzen.

Das System druckt Schicht für Schicht unter Anleitung von CAD-Blaupausen und ist bei der Herstellung von Metallteilen sehr beliebt. Während des Druckprozesses können jedoch Probleme wie eine ungleichmäßige Verteilung von Pulver oder Bindemittel, Spritzer, unzureichende Hitze und einige Hohlräume Defekte auf der Oberfläche jeder Schicht verursachen. Einige dieser Probleme können innerhalb eines kurzen Zeitraums auftreten, sodass die herkömmliche Technologie sie möglicherweise nicht erkennen kann.

Luke Scime von ORNL sagte: „Eine der grundlegenden Herausforderungen der additiven Fertigung besteht darin, dass man sich darum kümmern muss, was innerhalb weniger Mikrosekunden und Dutzende von Mikrometern passiert, und man muss auf die Bauzeit von Tagen oder sogar Wochen achten.“ Peregrine Hauptermittler. „Da sich zu jeder Zeit und zu jeder Zeit Fehler bilden können, wird das Verständnis des Prozesses und das Identifizieren von Teilen zur Herausforderung.“

Peregrine testet auf mehreren ORNL-Druckern im Rahmen des „Conversion Challenge Reactor (TCR) Demonstration Program“, das den weltweit ersten additiv gefertigten Kernreaktor verfolgt. TCR nutzt die langjährige Erfahrung von ORNL in den Bereichen Nuklearwissenschaft und -technik, Materialwissenschaft und fortschrittliche Fertigung, um einen Mikroreaktor mit neuen Materialien in kürzerer Zeit und zu geringeren Kosten zu entwickeln und so diese wichtige kohlenstofffreie Zukunft der Energie zu sichern.

Scime sagte: "Besonders bei TCR kann es vorkommen, dass die Aufsichtsbehörden detaillierte Daten darüber benötigen, wie Teile hergestellt werden, und wir können Spezifikationen mithilfe einer von Peregrine erstellten Datenbank bereitstellen."

Kurt Terrani, Direktor des TCR-Programms, sagte: „Die Korrelation zwischen diesen während des Herstellungsprozesses gesammelten Signaturen und der Leistung während des Betriebs wird die umfangreichsten Daten und Informationen für die Qualifizierung von Kernreaktorkomponenten sein. Das sinnvollste Verfahren.“ „Dass die langwierige und teure Routineidentifikation im Fertigungsprozess entfallen kann, ist ein weiterer offensichtlicher Vorteil.“

ORNL-Forscher betonen, dass Druckerhersteller Entwicklungszeit sparen und gleichzeitig verbesserte Produkte für die Industrie bereitstellen können, indem sie die Peregrine-Software maschinenunabhängig machen (die auf jedem Pulverbettsystem installiert werden kann). Peregrine erstellte eine universelle Bilddatenbank, die auf jede neue Maschine übertragen werden kann, um schnell neue neuronale Netze zu trainieren, und die auf einem einzigen Hochleistungs-Laptop oder Desktop-Computer ausgeführt werden kann. In der Forschung werden Standardkameras verwendet. In den meisten Fällen beträgt der Installationsbereich 4 bis 20 Megapixel, sodass sie Bilder jeder Schicht der Druckplattform erzeugen können. Bisher wurde die Software auf sieben ORNL-Pulverbettdruckern erfolgreich getestet, darunter Elektronenstrahlschmelzen, Laserpulverbett und Binder Jetting.

Scime sagte: "Alles, was wir tun können, kann Bedienern und Konstrukteuren helfen zu wissen, was effektiv und was nutzlos ist, was die Leute glauben lässt, dass das Teil verwendet werden kann." "Wenn Sie ein Netzwerk haben, das denkt, dass eine Anomalie vorliegt und das Problem darin besteht, dass die 3D-Karte jedes Pixels eine Welt des Verständnisses des Bauprozesses eröffnet."

Mit der Entwicklung von Überwachungssystemen, so Scime, werden Forscher in der Lage sein, Bilddaten mit Daten aus anderen Quellen (wie Druckerprotokolldateien, Lasersystemen und Bedienernotizen) zu kombinieren, um Teile eindeutig zu identifizieren und alle Teile zu verfolgen und auszuwerten Statistiken.

KI-Software wird von der Fertigungsdemonstrationsanlage von ORNL entwickelt, die eine Benutzereinrichtung des US-Energieministeriums ist und eng mit der Industrie zusammenarbeitet, um fast alle Arten moderner fortschrittlicher Fertigungstechnologien zu entwickeln, zu testen und zu perfektionieren.

Scime sagte: "Es gibt keinen Ort wie MDF, an dem man maschinenunabhängige Algorithmen entwickeln kann. Das liegt einfach daran, dass wir während des Forschungsprozesses so viele Maschinen und so viele Builds betrieben haben." „Der Zugang zu Daten ist der Schlüssel. Hier können wir Sensoren einfach platzieren, Techniker überprüfen, ob alles in Ordnung ist, und können Daten abrufen. Mit der verschiedenen wissenschaftlichen Expertise, die hier verfügbar ist, ist es einfach, Experten zu finden, die bei der Lösung aller Herausforderungen helfen beteiligt."

Unter anderem entwickeln MDF-Forscher Methoden zur Überwachung von Defekten auf der unteren Oberfläche von Gebäuden und zur Erkennung von Poren, die sich in tieferen Schichten bilden können, einschließlich der Verwendung von Fotodioden und Hochgeschwindigkeitskameras.

Scime sagte: "Wir schweißen seit Hunderten von Jahren, aber die Additive werden erst seit Jahrzehnten verwendet. Wir wissen nicht, welche Art von Problemen in einigen Fällen auftreten werden." "Die maschinelle Lerntechnologie ermöglicht es uns, viele Daten schnell zu sammeln und zu analysieren. Dann können wir diese Probleme identifizieren und das Wissen erhalten, das wir brauchen, um Anomalien besser zu verstehen und zu vermeiden."

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