南极熊导读：位于新加坡南洋理工大学(NTU Singapore) 的研究人员开发了一种新颖的快速、低成本成像方法来评估 3D 打印金属部件的质量。该成像方法能够分析零件的微观结构和材料质量，或许可以加速MRO在航空航天等工业领域的进展，在这些行业中，对航空发动机和涡轮叶片等关键打印零件的低成本、快速评估可能对维护、维修和大修具有重要意义（维修保养）。
位于新加坡南洋理工大学(NTU Singapore) 的研究人员开发了一种新颖的快速低成本成像方法来评估 3D 打印金属部件的质量。NTU 助理教授 Matteo Seita 说：“使用我们低成本且快速的成像分析方法，可以轻松区分好的 3D 打印金属部件和有缺陷的金属部件。”因为 “目前两个相同的3D打印金属部件，即使他们使用相同的技术生产并且具有相同的几何形状，除非我们非常详细的评估材料的微观结果，否则也是无法区分其质量。”
“从理论上讲，这类似于两个原本相同的木制物件可能各自拥有不同的纹理结构。”
分析 3D 打印金属表面上的独特晶体图案可能为通过增材制造制造的零件认证和质量评估铺平道路。图片来自新加坡南洋理工大学
基于纹理的显微晶体成像
大多数 3D 打印金属合金由许多形状、大小和原子晶格取向不同的微观晶体组成。科学家们可以通过绘制这些微观晶体来计算合金的特性，例如强度和韧性。研究人员将此与观察木纹进行比较，当木纹在同一方向上连续时，强度和韧性最强。
然而，到目前为止，分析 3D 打印金属合金中的这种微观结构一直是一个费力且耗时的过程，通常涉及使用电子显微镜进行扫描，成本可能在 73,000 到 150 万美元之间。
NTU 助理教授 Matteo Seita 拿着一块 3D 打印的金属合金，使用光学相机和机器学习的新型低成本成像系统可以在 15 分钟内轻松分析其特性。图片来自新加坡南洋理工大学
15分钟，成本仅为18,400 美元
Seita 和他的团队开发了新的合金成像方法，只需几分钟即可提供质量分析，他们使用了一个由光学相机、手电筒和笔记本电脑组成的系统，该系统运行该团队开发的专有机器学习软件，总成本约为 18,400 美元。
该方法包括用化学物质处理 3D 打印部件的表面以揭示其微观结构，然后使用相机拍摄多个光学图像，手电筒可以从不同方向照亮金属。然后，科学家们的专有软件分析了由零件表面反射的光产生的图案，并在 15 分钟内推断出它们的方向。
改进 3D 打印零件质量评估方法
NTU 研究人员认为，他们的成像方法可以简化 3D 打印金属合金部件的认证和质量评估，特别是那些通过激光技术生产的部件。
NTU 团队的软件使用一个神经网络来模拟大脑如何形成关联和处理思维，并结合AI智能来预测金属部件中晶体的方向，通过算法分析光从表面散射的差异。 该软件成功创建了一个完整的“晶体取向图”，并且能够提供有关 3D 打印部件中晶体形状、尺寸和原子晶格取向的多种信息。
NTU 助理教授 Matteo Seita 使用原型成像系统分析一块 3D 打印合金的强度和硬度。图片来自新加坡南洋理工大学
未来3D金属零件质量认证的发展
南极熊获悉据世界经济论坛称，简化3D打印的认证流程将是3D打印发展的关键技术。TüV SüD的 Gregor Reischle 和 Christophe Blanc 最近也赞同这一点，称3D金属零件质量认证可以为连续增材制造提供更快的途径。该领域最近也取得了一些进展，宾夕法尼亚州立大学从3M获得了价值 180,000 美元的赠款，用于继续研发金属 3D 打印质量控制技术，
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