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研究人员开发出自动分选金属3D打印粉末的机器视觉技术

行业资讯 / 2021-08-17 00:36

本文摘要:近日,卡内基梅隆大学工程学院的研究人员研发了一种机器视觉技术,可以对有所不同种类的金属3D打印机粉末展开自动识别和分类,精度约95%以上。作为专门从事制造业的专业人士来说,不管是3D打印机的金属部件,还是用其他方法生产的,都必须经过严苛的测试,以保证其质量和可用性。 总而言之,这是一件好事:如果功能部分高于预期标准,这讲给供应商和客户带上去灾难性的影响。但在3D打印机方面,供应商面对极大的压力被迫3D打印机金属零件尽早销售。

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近日,卡内基梅隆大学工程学院的研究人员研发了一种机器视觉技术,可以对有所不同种类的金属3D打印机粉末展开自动识别和分类,精度约95%以上。作为专门从事制造业的专业人士来说,不管是3D打印机的金属部件,还是用其他方法生产的,都必须经过严苛的测试,以保证其质量和可用性。

总而言之,这是一件好事:如果功能部分高于预期标准,这讲给供应商和客户带上去灾难性的影响。但在3D打印机方面,供应商面对极大的压力被迫3D打印机金属零件尽早销售。

却是,速度被视作技术仅次于的卖点之一,回避速度的选项,客户可以采行其他自由选择。面临3D打印机金属零件的较慢测试,卡内基梅隆大学工程学院的一个研究团队要求研发一种新型的技术,可以大大减缓和改良3D打印机件的测试。研究人员在“矿物、金属和材料学不会”杂志上公开发表了为题“自动识别AM粉末原料密切相关的机器视觉系统”的论文。在论文中,研究人员说明了他们的新机器视觉技术如何对金属3D打印机粉末类型展开自律辨识和分类,并且精度多达95%。

据研究团队说明,这种粉末辨识能力实质上可以增加3D打印机部件的大部分物理测试的必须。卡内基·梅隆(CarnegieMellon)的材料科学和工程教授、研究主管ElizabethHolm说明说道:“在传统的生产领域,部件一般来说是通过破坏性测试来构建的。

一家公司可能会生产多种零件,并对其展开测试,以仔细观察测试结果。整个测试不仅是测试零件,同时也是对测试人员毅力和身体承受能力的测试。”但Holm指出,通过准确地分选转入3D打印机的粉末,其中的一些破坏性测试将显得多余。其说明说道:“破坏性测试花费大量的时间和金钱,所以应当防止添加剂生产,以维持3D打印机的按须要性质,”她补足说道,“她的研究侧重新的资格概念,如机器系统,以确保顺利的3D打印机版本。

”有关机器学习牵涉到到计算机培训,以便在没手动监督的情况下辨识和分类粉末。通过该系统可以显现出,金属粉末否具备零件拒绝的微观结构质量,如强度、韧性等。如果是这样,零部件一旦3D打印机,它就不太可能裂痕或再次发生故障。Holm和她的研究团队在八种有所不同的商业原料粉末上测试了机器视觉系统,找到他们的系统需要捕捉比长时间手动测量更好的金属3D打印机粉末。

该系统甚至可以辨识关于粉末的许多有所不同特征,如其颗粒多大?颗粒如何人组在一起?颗粒的表面粗糙度以及它们的形状。令人吃惊的是,计算机实质上比训练有素的人类更佳地区分粉末。

“最重要的是,机器视觉方法是自律的、客观的和可反复的,”Holm总结说道,“这种标准化是前进现场质量保证的必要条件。”研究人员指出,他们的工作能增进未来自律微观结构分析的研究。


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