Die Automatisierung der verschiedenen Stufen des 3D-Druck-Workflows wird den industriellen 3D-Druck beschleunigen. Wenn Teile in großem Maßstab hergestellt werden, wird die Wiederholbarkeit unerlässlich. 3D-Drucksysteme können dies jedoch nicht immer gewährleisten. Daher betrifft ein Teil dieser Automatisierung die Bewertung der Qualität von Teilen, die in Echtzeit in 3D gedruckt werden. Am Oak Ridge National Laboratory haben Forscher ein Programm für künstliche Intelligenz (KI) entwickelt, um dies zu erreichen. Die KI-Software sammelt und analysiert Daten in jedem Schritt des Herstellungsprozesses, vom Design, der Auswahl des Rohmaterials, dem Druckaufbau bis hin zur Materialprüfung.
Indem die Informationen erfasst werden, während ein Teil in 3D gedruckt wird, ist die KI-Software in der Lage, von jedem Teil einen digitalen Klon zu erstellen. Dieser Klon stellt eine Fundgrube von Daten dar, vom Rohmaterial bis zur Betriebskomponente. Einer der Forscher am ORNL, Vincent Paquit, erklärt dies: „Wir verwenden diese Daten dann, um das Teil zu qualifizieren und zukünftige Konstruktionen über mehrere Teilegeometrien und mit mehreren Materialien zu informieren, so dass neue Ebenen der Automatisierung und der Qualitätssicherung in der Fertigung erreicht werden.“ Künftig sollen diese Daten es dem 3D-Drucker ermöglichen, sich in Echtzeit selbst zu korrigieren.
Fehlererkennung | Bildnachweis: Lukas Scime/ORNL
Dieses Konzept erfordert am Ende eine Kontrollmethode, um festzustellen, ob die Teile für den Einbau in wesentliche Anwendungen wie Autos, Flugzeuge und Energieanlagen bereit sind. Durch die Entwicklung einer Computer-Vision-Technik, die die von den auf den Druckern installierten Kameras aufgenommenen Bilder schnell analysiert, kann die KI-Software von ORNL auf oberflächlich sichtbare Defekte kontrollieren. Wenn die KI-Software irgendwelche Anomalien entdeckt, alarmiert sie automatisch die Bediener, damit Anpassungen vorgenommen werden können.
Zuerst wurde sie für Pulverbettfusionssysteme entwickelt und so erklären die Forscher, dass alles mögliche einen Defekt im Teil verursachen kann. Zum Beispiel Probleme mit ungleichmäßiger Verteilung des Pulvers oder des Bindemittels, Spritzer, unzureichende Wärme und einige Porositäten. „Eine der grundlegenden Herausforderungen bei der additiven Fertigung besteht darin, dass man sich um Dinge kümmert, die auf Längenskalen von einigen zehn Mikrometern und in Mikrosekunden auftreten, und das während der gesamten Bauzeit, die mehrere Tage oder sogar Wochen andauern kann. Da sich an jedem Punkt zu jedem Zeitpunkt ein Fehler bilden kann, wird es zu einer Herausforderung, den Prozess zu verstehen und ein Teil zu qualifizieren.“, so Luke Scime, leitender Ermittler von Peregrine am ORNL.
Die KI-Software, die die Wissenschaftler entwickeln soll auf jedem Pulverbett-Fusionssystem installiert werden können. Sie erzeugt eine gemeinsame Bilddatenbank, die auf jedes neue Gerät übertragen werden kann, um neue neuronale Netze schnell zu trainieren, und sie läuft auf einem einzigen Hochleistungs-Laptop oder -Desktop. In der Forschung wurden Standardkameras verwendet, die in den meisten Fällen zwischen 4 und 20 Megapixeln liegen und so installiert wurden, dass sie in jeder Schicht, Bilder des Druckbetts erzeugen. Die KI-Software wurde bisher erfolgreich auf sieben Pulverbettdruckern am ORNL getestet, darunter Elektronenstrahlschmelzen (EBM), Laserschmelzen und Binder Jetting. Weitere Informationen finden Sie in der Zeitschrift Additive Manufacturing Hier.
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