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亚博视讯-通过机器视觉和人工智能实现批次鉴定金属3D打印粉末

 


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本文摘要:在金属材料溶化全过程中,每一个激光器点开创了一个小型溶池,从粉末溶化到加温沦落液體构造,在这个全过程中,多种多样要素对最终商品的品质与一致性造成危害。

在金属材料溶化全过程中,每一个激光器点开创了一个小型溶池,从粉末溶化到加温沦落液體构造,在这个全过程中,多种多样要素对最终商品的品质与一致性造成危害。在其中,原材料特性导致的缺少,由原材料特性导致的没法根据提升三维打印机特征参数未予解决困难的缺少,关键为出气孔。

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金属材料粉末涉及到的难题集中化于在了解粉末的物理学特性(规格、样子和表层特性)怎样危害生产加工主要参数(流通性和铺展性)并危害到三维打印机結果(孔隙率和缺少)。而讲解这种关联的基本是务必合理地息息相关粉末自身。卡内基梅隆高校工程学校的科学研究工作人员产品研发了机器视觉技术技术性,能够自动检索和归类有所不同类型的三维打印机金属材料粉末,精确度约95%之上。依据卡内基梅隆高校,该技术性在五年内很有可能会获得广泛拓张。

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机器视觉技术是人工智能技术已经比较慢发展趋势的一个支系。比较简单来说,机器视觉技术便是用设备更换人的眼睛来保证精确测量和鉴别。机器视觉技术系统软件是根据机器视觉技术商品(即图象摄取设备,分CMOS和CCD二种)将被摄取总体目标转化成图象数据信号,传送给专用型的图象处理系统软件,得到 被摄总体目标的形状信息内容,依据清晰度产自和色度、色调等信息内容,转化成智能化数据信号;图象对系统这种数据信号进行各种各样计算来获取总体目标的特点,从而依据分辨的結果来操控当场的机器设备姿势。依据上海市原材料所凌松,三维打印机的原料为粉体设备或丝材,其形状与传统式板才、棒料、铸钢件等有较小差别;因而,其化学系特性的检测检测新项目与传统式减材生产加工技术性的原料有非常大的有所不同,例如物理性能、金相互之间的机构等新项目没法进行。

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除成分剖析外,粉体设备原材料不可偏重于瞩目其粒度分布、粒度分布产自、外貌及顆粒中的间隙等参数。卡内基梅隆(CarnegieMellon)高校的管理科学和工程项目专家教授,研究领域的科学研究负责人伊利莎白·霍尔姆(ElizabethHolm)表明讲到:“在传统式的生产制造行业,一般来说根据毁灭性检测来搭建对零件的检验。

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一家企业很有可能会生产制造多种多样零件,并对其进行检测,想起这种零件怎样承受力和疲倦。”Holm和她的科学研究精英团队在八种有所不同的商业服务原材料粉末上检测了机器视觉技术粉末筛分系统软件,寻找她们的系统软件必须精确地筛分转到三维打印机的粉末,这将促使一些毁灭性检测看起来不必要。

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在Holm显而易见,“毁灭性检测花销很多的時间和钱财,降低了增材生产制造的高效率和自动化技术水平,此外毁灭性检测促使三维打印机的按需要特性看起来比较慢。”在没手动式监管的状况下根据人工智能算法来识别和归类粉末,电子计算机能够显出,金属材料粉末否具有零件回绝的外部经济构造品质–抗压强度、缓解疲劳度、延展性等。

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如果是那样,一旦进行三维打印机,金属材料粉末就不大可能带来零件裂痕或再次出现生产加工常见故障。令人震惊的是,电子计算机本质上比经过训练的人们更优地域分粉末。该系统软件乃至能够识别有关粉末的很多有所不同特点:其顆粒多少、顆粒怎样人组在一起、顆粒的粗糙度及其他们的样子。

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更为最重要的是机器视觉技术方式是自我约束的、客观性的和可不断的,这类普遍性是前行金属材料三维打印机全过程中品质操控的必备条件。目前为止,增材生产制造金属材料粉末原材料的息息相关依靠对总体目标粉末特性的必需精确测量。以前,Strondl等用以动态图像剖析来捕获粉末的显微照片,按段,并精确测量粒度和交叠比产自,进而寻找这种特点及其粉末流变学精确测量与粉末流动性和扩散特点涉及到。

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Clayton等的科学研究强调分离的粒度分布产自足够确定粉末特性。忽视,她们根据用以流变学精确测量来息息相关粉末,她们寻找与粉末特性涉及到,比如多次重复使用的水平,生产制造方式等。也许是最全方位的类似科学研究,Slotwinski等系统化息息相关了详细和多次重复使用的不锈钢板和钴铬粉末,以期待产品研发增材生产制造原材料原材料的规范。她们用激光器透射、X射线计算机断层扫描和电子光学和扫瞄透射电镜精确测量粒度和样子。

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除此之外,她们根据能量色散原素X射线剖析,X射线光电子能谱和X射线透射精确测量了原子结构和组成。最终,Nandwana等科学研究了作为离子束增材生产制造的二种粉末的粒度分布、流通性和物理性质。在粉末的多次重复使用运用全过程中,一种粉末中引起化学变化的明显转变,另一种粉末却再次出现了细微转变,顆粒规格和流通性也不受循环危害。各抒已见的精确测量获得了对危害粉末特性要素的有使用价值的洞悉。

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计算机科学获得了一种井然有序的方式,能够必需从数据流分析中提纯信息内容,而必须进行转变成精确测量。卡耐基梅隆的方式并不是实际地识别和精确测量单独顆粒,只是将粉末显微照片隐含地息息相关为部分图象特点的产自。卡耐基梅隆证实了人工智能算法系统软件必须对具有有所不同粒度分布、样子和表层纹路产自的粉末进行归类,及其识别象征性和非典型的粉末图象。

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卡耐基梅隆的此项科学研究作为增材生产制造能够还包含粉末原厂检测,剖析粉末多次重复使用的危害,根据粉末特性随意选择创设主要参数,识别有可能与粉末扩散或创设缺少涉及到的特点,及其根据视觉效果图象界定客观性原材料规范。针对怎样提升乃至防止粉末床金属材料三维打印机技术性所带来的皮肤毛孔的难题是专家依然期待的方位,还包含调节生产加工主要参数,还包含全过程中加工工艺检测和品质操控这些。在这些方面,卡内基梅隆高校管理科学与工程学院做出了领跑的探索。在卡耐基-梅隆高校的NextManufacturing管理中心,做为全世界领跑的增材生产制造研究所之一,该管理中心将很多的数据信息作为剖析,以获得更优的讲解增材加工过程及其品质操控的工作能力。

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卡内基梅隆高校运用工程项目、科学研究、电子信息科学学校的科技知识管理体系发展趋势三维打印机加工工艺新的思维模式:设计方案提升、原材料的随意选择和息息相关、加工工艺主要参数同构、开发软件、零件查验,和商品达标资质。以前,卡内基梅隆高校管理科学与工程学院专家教授TonyRollett根据巨大的即时X射线电磁波辐射机,不能看到百万分之一米的金属材料內部关键点。

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X射线扫瞄金属材料三维打印机的数据信息被带到匹兹堡来剖析金属材料打印机結果与打印机主要参数中间的关联。专家必须根据即时网络加速器来科学研究各式各样的原材料的内部构造,还包含高聚物、生物医学工程男性前列腺和铝合金。

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该工作组查验了三维打印机的金属材料,金属材料內部的皮肤毛孔是人眼没法发觉的,乃至小到没法检验到。而TonyRollett专家教授的职业发展就专心致志于根据科学研究原材料的外部经济构造来科学研究原材料的特性如外敷疲劳极限等。而金属材料三维打印机的总体目标是带到到全球的流行生产制造运用于全过程中,如航空航天部件,生物医学工程假体,和性能卓越的轿车。

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科学研究怎样操控金属材料內部的构造与金属材料的三维打印机的品质密切相关。卡内基梅隆高校的科学研究强调强调大部分三维打印机钛气孔率能够根据调节设备的加工工艺主要参数来防止。较少的皮肤毛孔意味著更为强悍、更为可靠的终端设备构件。

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根据强悍的数据分析工作能力,卡内基·梅隆大学计划在根据粉末床的金属材料三维打印机技术领域搭建以下总体目标:-像设计方案零件的几何图形样子一样设计方案生产过程-监管和操控增材加工过程-在同一个零件的有所不同方向体现有所不同的原材料,有所不同的外部经济构造和物理性能-用广泛范畴内的金属材料粉末-內部孔隙率的防止或设计方案卡内基梅隆高校的电子计算机、智能机器人科学研究、理学类是举世公认的一流专业。尤其是软件工程专业,伴随着卡内基梅隆高校根据机器视觉技术和人工智能技术,搭建原厂检测金属材料三维打印机粉末,卡内基梅隆高校对粉末原材料的息息相关与逻辑思维能力再作上一个新高度。

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