通過機器視覺和人工智能，實現(xiàn)批次鑒定金屬3D打印粉末

在金屬融化過程中，每個激光點創(chuàng)建了一個微型熔池，從粉末融化到冷卻成為固體結(jié)構(gòu)，在這個過程中，多種因素對最終產(chǎn)品的質(zhì)量與一致性產(chǎn)生影響。其中，材料特性導(dǎo)致的缺陷，由材料特性導(dǎo)致的無法通過優(yōu)化3D打印特征參數(shù)予以解決的缺陷，主要為氣孔。金屬粉末相關(guān)的問題集中在了解粉末的物理特性（尺寸、形狀和表面特性）如何影響加工參數(shù)（流動性和鋪展性）并影響到3D打印結(jié)果（孔隙度和缺陷）。而理解這些關(guān)系的基礎(chǔ)是需要有效地表征粉末本身。

卡內(nèi)基梅隆大學工程學院的研究人員開發(fā)了機器視覺技術(shù)，可以自動識別和分類不同種類的3D打印金屬粉末，準確度達95％以上。根據(jù)卡內(nèi)基梅隆大學，該技術(shù)在五年內(nèi)可能會獲得廣泛推廣。

機器視覺是人工智能正在快速發(fā)展的一個分支。簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統(tǒng)是通過機器視覺產(chǎn)品(即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種)將被攝取目標轉(zhuǎn)換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，得到被攝目標的形態(tài)信息，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號;圖像系統(tǒng)對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據(jù)判別的結(jié)果來控制現(xiàn)場的設(shè)備動作。

根據(jù)上海材料所凌松，3D打印的原材料為粉體或絲材，其形態(tài)與傳統(tǒng)板材、棒材、鍛件等有較大區(qū)別；因此，其理化特性的測試檢驗項目與傳統(tǒng)減材加工技術(shù)的原材料有很大的不同，諸如力學性能、金相組織等項目無法進行。除化學成分分析外，粉體材料應(yīng)著重關(guān)注其粒度、粒度分布、形貌及顆粒中的空隙等參量。

卡內(nèi)基梅隆（Carnegie Mellon）大學的材料科學和工程教授，研究領(lǐng)域的研究主管伊麗莎白·霍爾姆（Elizabeth Holm）解釋說：“在傳統(tǒng)的制造領(lǐng)域，通常通過破壞性測試來實現(xiàn)對零件的檢測。 一家公司可能會生產(chǎn)多種零件，并對其進行測試，看看這些零件如何忍受壓力和疲勞�！�

Holm和她的研究團隊在八種不同的商業(yè)原料粉末上測試了機器視覺粉末分選系統(tǒng)，發(fā)現(xiàn)他們的系統(tǒng)能夠精確地分選進入3D打印機的粉末，這將使得一些破壞性測試變得多余。在Holm看來，“破壞性測試花費大量的時間和金錢，拉低了增材制造的效率和自動化程度，另外破壞性測試使得3D打印的按需性質(zhì)變得緩慢。”

在沒有手動監(jiān)督的情況下通過計算機視覺來識別和分類粉末，計算機可以看出，金屬粉末是否具有零件要求的微觀結(jié)構(gòu)質(zhì)量 – 強度、抗疲勞度、韌性等。如果是這樣，一旦進行3D打印，金屬粉末就不太可能帶來零件裂紋或發(fā)生加工故障。

令人驚訝的是，計算機實際上比訓(xùn)練有素的人類更好地區(qū)分粉末。該系統(tǒng)甚至可以識別關(guān)于粉末的許多不同特征：其顆粒多大、顆粒如何組合在一起、顆粒的表面粗糙度以及它們的形狀。更重要的是機器視覺方法是自主的、客觀的和可重復(fù)的，這種客觀性是推進金屬3D打印過程中質(zhì)量控制的必要條件。

迄今為止，增材制造金屬粉末原料的表征依賴于對目標粉末性質(zhì)的直接測量。之前，Strondl等人使用動態(tài)圖像分析來捕獲粉末的顯微照片，分段，并測量粒徑和縱橫比分布，從而發(fā)現(xiàn)這些特征以及粉末流變學測量與粉末流動和擴散特征相關(guān)。Clayton等人的研究認為單獨的粒度分布不足以確定粉末性質(zhì)。相反，他們通過使用流變學測量來表征粉末，他們發(fā)現(xiàn)與粉末性質(zhì)相關(guān)，例如回收的程度，制造方法等。

也許是最全面的同類研究，Slotwinski等人系統(tǒng)地表征了原始和回收的不銹鋼和鈷鉻粉末，以努力開發(fā)增材制造原料材料的標準。他們用激光衍射、X射線計算機斷層掃描和光學和掃描電子顯微鏡測量粒徑和形狀。此外，他們通過能量色散元素X射線分析，X射線光電子能譜和X射線衍射測定了原子結(jié)構(gòu)和組成。最后，Nandwana等人研究了用于電子束增材制造的兩種粉末的粒度、流動性和化學性質(zhì)。在粉末的回收利用過程中，一種粉末中引起化學反應(yīng)的顯著變化，另一種粉末卻發(fā)生了微小變化，顆粒尺寸和流動性不受再循環(huán)影響。諸如此類的測量提供了對影響粉末特性因素的有價值的洞察。

數(shù)據(jù)科學提供了一種互補的方法，可以直接從數(shù)據(jù)流中提取信息，而無需進行還原測量。卡耐基梅隆的方法不是明確地識別和測量單個顆粒，而是將粉末顯微照片隱含地表征為局部圖像特征的分布�？�耐基梅隆證明了計算機視覺系統(tǒng)能夠?qū)�具有不同粒度、形狀和表面紋理分布的粉末進行分類，以及識別代表性和非典型的粉末圖像。 卡耐基梅隆的這項研究用于增材制造可以包括粉末批次鑒定，量化粉末回收的影響，基于粉末特性選擇構(gòu)建參數(shù)，識別可能與粉末擴散或構(gòu)建缺陷相關(guān)的特征，以及基于視覺圖像定義客觀材料標準。

對于如何減少甚至消除粉末床金屬3D打印技術(shù)所帶來的毛孔的問題是科學家們一直努力的方向，包括調(diào)整加工參數(shù)，包括過程中工藝監(jiān)測和質(zhì)量控制等等。

在這方面，卡內(nèi)基梅隆大學材料科學與工程系做出了領(lǐng)先的探索。在卡耐基-梅隆大學的NextManufacturing中心，作為全球領(lǐng)先的增材制造研究中心之一，該中心將大量的數(shù)據(jù)用于分析，以獲得更好的理解增材制造過程以及質(zhì)量控制的能力�？▋�(nèi)基梅隆大學利用工程、科學、計算機科學學院的知識體系發(fā)展3D打印工藝新的思維方式：設(shè)計優(yōu)化、材料的選擇和表征、工藝參數(shù)映射、軟件開發(fā)、零件檢查，和產(chǎn)品合格資格。

之前，卡內(nèi)基梅隆大學材料科學與工程系教授Tony Rollett通過巨大的同步X射線輻射機，足以看到百萬分之一米的金屬內(nèi)部細節(jié)。X射線掃描金屬3D打印的數(shù)據(jù)被送回匹茲堡來分析金屬打印結(jié)果與打印參數(shù)之間的關(guān)系。

科學家們能夠通過同步加速器來研究各種各樣的材料的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，包括聚合物、生物醫(yī)學活檢和合金。該小組檢查了3D打印的金屬，金屬內(nèi)部的毛孔是肉眼難以察覺的，甚至小到難以檢測到。而Tony Rollett教授的職業(yè)生涯就專注于通過研究材料的微觀結(jié)構(gòu)來研究材料的性能如抗疲勞強度等。而金屬3D打印的目標是融入到世界的主流制造應(yīng)用過程中，如航空航天部件，生物醫(yī)學植入物，和高性能的汽車。研究如何控制金屬內(nèi)部的結(jié)構(gòu)與金屬的3D打印的質(zhì)量息息相關(guān)。

卡內(nèi)基梅隆大學的研究表明表明大多數(shù)3D打印鈦孔隙率可以通過調(diào)整機器的工藝參數(shù)來消除。更少的毛孔意味著更強大、更可靠的終端部件。

基于強大的大數(shù)據(jù)分析能力，卡內(nèi)基·梅隆大學計劃在基于粉末床的金屬3D打印技術(shù)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)如下目標：
－像設(shè)計零件的幾何形狀一樣設(shè)計加工過程
－監(jiān)督和控制增材制造過程
－在同一個零件的不同位置體現(xiàn)不同的材料，不同的微觀結(jié)構(gòu)和機械性能
－用廣泛范圍內(nèi)的金屬粉末
－內(nèi)部孔隙度的消除或設(shè)計

卡內(nèi)基梅隆大學的計算機、機器人科學、理學是舉世公認的一流專業(yè)。特別是計算機專業(yè)，隨著卡內(nèi)基梅隆大學通過機器視覺和人工智能，實現(xiàn)批次鑒定金屬3D打印粉末，卡內(nèi)基梅隆大學對粉末原料的表征與分析能力再上一個新臺階。

來源：3D科學谷
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