美國橡樹嶺國家實驗室(Oak Ridge National Laboratory)的研究人員開發(fā)了用于粉末床3-D打印機的人工智能軟件，該軟件可以實時評估零件的質(zhì)量，而無需昂貴的表征設(shè)備。

名為Peregrine的軟件支持ORNL開發(fā)的高級制造 “數(shù)字線”，該線在制造過程的每個步驟中收集和分析數(shù)據(jù)，從設(shè)計到進料選擇到印刷制作再到材料測試。

ORNL成像，信號和機器學(xué)習(xí)部門高級制造數(shù)據(jù)分析研究的負責(zé)人Vincent Paquit說：“捕獲到的信息為每個零件創(chuàng)建了一個數(shù)字“克隆”，提供了從原材料到操作組件的大量數(shù)據(jù)。組。“然后，我們使用這些數(shù)據(jù)來對零件進行鑒定，并為跨多種零件幾何形狀和多種材料的未來制造提供信息，從而實現(xiàn)更高水平的自動化和制造質(zhì)量保證。”

數(shù)字線程支持未來的工廠，在該工廠中，使用計算機輔助設(shè)計或CAD設(shè)計定制零件，然后通過先進的通信網(wǎng)絡(luò)通過自動校正的3D打印機進行生產(chǎn)，從而節(jié)省了成本，時間，能源和材料與常規(guī)生產(chǎn)相比。該概念需要一種過程控制方法，以確保從打印機上滾下的每個零件都可以安裝在汽車，飛機和能源設(shè)施等基本應(yīng)用中。

為了設(shè)計一種適用于多種打印機型號的表面可見缺陷的控制方法，ORNL研究人員創(chuàng)建了一種新穎的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-一種計算機視覺技術(shù)，該技術(shù)模仿人的大腦來快速分析從打印機上安裝的相機捕獲的圖像。Peregrine軟件使用自定義算法來處理圖像的像素值，同時考慮到邊緣，線條，拐角和紋理的組成。如果Peregrine檢測到可能影響零件質(zhì)量的異常，則會自動警告操作員，以便進行調(diào)整。

該軟件非常適合粉末床打印機。這些印刷機在建筑板上分布一層細小的粉末，然后使用激光或電子束將材料熔化并融合。粘合劑噴射系統(tǒng)依靠液體粘合劑而不是加熱來熔化粉末狀材料。

該系統(tǒng)在CAD藍圖的指導(dǎo)下逐層打印，在金屬零件的生產(chǎn)中很受歡迎，但是在打印過程中會出現(xiàn)諸如粉末或粘合劑分布不均，飛濺，熱度不足和某些孔隙等問題可能會導(dǎo)致每層表面的缺陷。其中一些問題可能會在很短的時間內(nèi)發(fā)生，以至于傳統(tǒng)技術(shù)可能無法發(fā)現(xiàn)它們。

ORNL的Luke Scime表示：“增材制造的基本挑戰(zhàn)之一是，您要關(guān)心數(shù)十微米長，幾微秒內(nèi)發(fā)生的事情，并且要關(guān)注幾天甚至幾周的構(gòu)建時間。” ，百富勤的首席研究員。“由于在任何時候的任何時候都可能在任何一點上形成缺陷，因此理解過程和鑒定零件將成為挑戰(zhàn)。”

百富勤正在ORNL的多臺打印機上進行測試，這是“轉(zhuǎn)換挑戰(zhàn)反應(yīng)堆(TCR)示范計劃”的一部分，該計劃正在追求世界上第一個增材制造核反應(yīng)堆。TCR正在利用ORNL在核科學(xué)與工程，材料科學(xué)和先進制造領(lǐng)域的悠久歷史，以更少的時間和更低的成本開發(fā)具有新型材料的微反應(yīng)器，從而確保了這一重要的無碳能源的未來。

Scime說：“特別是對于TCR，您可能會遇到這樣一種情況，監(jiān)管者將需要有關(guān)零件制造方式的詳細數(shù)據(jù)，而我們可以提供使用Peregrine構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫的規(guī)格。”

TCR計劃主任庫爾特·特拉尼(Kurt Terrani)表示：“在制造過程中收集的這些特征與操作過程中的性能之間建立關(guān)聯(lián)將是驗證關(guān)鍵核反應(yīng)堆組件資格的最豐富數(shù)據(jù)和最明智的過程。” “在制造過程中可以消除冗長而昂貴的常規(guī)鑒定過程這一事實是另一個明顯的好處。”

ORNL研究人員強調(diào)，通過使Peregrine軟件與機器無關(guān)(可以安裝在任何粉末床系統(tǒng)上)，打印機制造商可以節(jié)省開發(fā)時間，同時為工業(yè)提供改進的產(chǎn)品。Peregrine產(chǎn)生了一個通用的圖像數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫可以轉(zhuǎn)移到每臺新機器上，以快速訓(xùn)練新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且可以在單個高性能筆記本電腦或臺式機上運行。研究中使用的是標(biāo)準相機，大多數(shù)情況下，其安裝范圍為4到20兆像素，因此它們可以生成每一層打印平臺的圖像。到目前為止，該軟件已經(jīng)在ORNL的七臺粉末床打印機上成功進行了測試，包括電子束熔化，激光粉末床和粘合劑噴射，詳細信息請參見《添加劑制造》雜志。

Scime說：“我們可以做的任何事情都可以幫助操作員和設(shè)計師知道什么是有效的，什么無用，這可以使人們確信該零件可以使用。” “當(dāng)您擁有網(wǎng)絡(luò)認為存在異常以及問題所在的每個像素的3-D圖時，就會打開一個對構(gòu)建過程的理解的世界。”

隨著監(jiān)控系統(tǒng)的發(fā)展，Scime說研究人員能夠?qū)D像數(shù)據(jù)與來自其他來源的數(shù)據(jù)(例如打印機的日志文件，激光系統(tǒng)和操作員注釋)組合在一起，從而可以唯一地識別零件，并跟蹤和評估所有零件的統(tǒng)計信息。

AI軟件是由ORNL的制造示范設(shè)施開發(fā)的，ORNL是美國能源部的用戶設(shè)施，與行業(yè)緊密合作，以開發(fā)，測試和完善幾乎所有類型的現(xiàn)代先進制造技術(shù)。

Scime說：“沒有像MDF這樣的地方可以開發(fā)出與機器無關(guān)的算法，這僅僅是因為我們在研究過程中一直在運行著如此多的機器和如此之多的構(gòu)建。” “獲取數(shù)據(jù)是關(guān)鍵。在這里，我們能夠輕松地放置傳感器，技術(shù)人員能夠確保一切正常，并且正在獲取數(shù)據(jù)。借助這里可用的各種科學(xué)專業(yè)知識，很容易找到專家來幫助解決所有涉及的挑戰(zhàn)。”

在其他過程控制工作中，MDF研究人員正在開發(fā)方法，以監(jiān)視建筑物下表面的缺陷并檢測可能在更深層形成的孔隙，包括使用光電二極管和高速相機。

Scime說：“我們已經(jīng)進行了數(shù)百年的焊接，但是添加劑僅使用了幾十年，我們不知道在某些情況下會出現(xiàn)什么樣的問題。” “機器學(xué)習(xí)技術(shù)使我們能夠快速收集和分析大量數(shù)據(jù)。然后，我們可以識別這些問題并獲得我們需要的知識，以更好地理解和防止異常。”