科研進展
重慶研究院提出金屬3D打印過程監(jiān)控新策略
時間：2024-04-15編輯：3D打印研究中心
重慶研究院3D打印技術(shù)研究團隊設(shè)計了基于同軸高速成像系統(tǒng)來監(jiān)控整個激光選區(qū)熔化成形過程，可有效識別關(guān)鍵工藝現(xiàn)象，為實現(xiàn)全過程質(zhì)量控制提供新方法。相關(guān)工作已在《IEEE Transactions on Industrial Informatics》、《Computers in Industry》、《Materials & Design》等國際著名期刊發(fā)表。
首先利用機器視覺技術(shù)改進同軸成像光路，搭建了高速影像采集系統(tǒng)來監(jiān)控成形中的過程現(xiàn)象，解決了長期以來無法清晰觀測零件成形全過程的問題。該系統(tǒng)有效避免當前過程監(jiān)控系統(tǒng)視野受限及成像清晰度差的問題，實現(xiàn)了整個金屬3D打印成形過程數(shù)據(jù)的有效采集（詳見研究論文：Prediction of powder bed thickness by spatter detection from coaxial optical images in selective laser melting of 316L stainless steel，Materials & Design）。
在此基礎(chǔ)上，采用多尺度和多特征流形學(xué)習(xí)方法首次證明了當激光粉末床熔合過程中工藝現(xiàn)象特征數(shù)量未知時，無法獲得預(yù)測熔體軌跡成形形貌的全局最優(yōu)解，進而采用多尺度特征金字塔網(wǎng)絡(luò)處理長序列高速視頻并預(yù)測成形形態(tài)作為替代方案（詳見研究論文：Multi-scale feature pyramid approach for melt track classification in laser powder bed fusion via coaxial high-speed imaging，Computers in Industry）。此外，提出了一種改進的視頻理解模型，解決了從金屬3D打印過程現(xiàn)象中無法準確識別缺陷特征的問題（詳見研究論文：2-D transformer-based approach for process monitoring of metal 3-D printing via coaxial high-speed imaging，IEEE Transactions on Industrial Informatics）。這些結(jié)果有助于提高成形工藝的穩(wěn)定性和可靠性，為實現(xiàn)金屬3D打印智能過程監(jiān)控提供了理論依據(jù)和技術(shù)手段。
上述工作得到國家自然科學(xué)基金、國家重點研發(fā)計劃項目、中國科學(xué)院青年創(chuàng)新促進會資助。
相關(guān)論文鏈接：
https://doi.org/10.1109/TII.2023.3314071
https://doi.org/10.1016/j.compind.2023.103975
https://doi.org/10.1016/j.matdes.2021.110301
圖1. 改進的同軸機器視覺系統(tǒng)光路布局原理圖及設(shè)備實拍圖
圖2. 提出的多尺度視頻理解模型架構(gòu)圖
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