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2022年2月28日，南极熊获悉，来自新加坡南洋理工大学（NTU Singapore）的研究人员开发了一种新型的快速和低成本的成像方法来评估3D打印金属零件的质量。
这种成像方法能够分析零件的微观结构和材料质量，可以说对航空航天等行业是一种改变。因为在这些行业中，对涡轮机和风扇叶片等关键任务零件进行低成本、高效的评估，可以证明对维护、修理和大修（MRO）有重要意义。
南洋理工大学助理教授Matteo Seita说："使用我们廉价和快速的成像方法，可以很容易地分辨出好的3D打印金属零件和有问题的零件。目前，除非我们对材料的微观结构进行深层次、高倍率的分析，否则不可能分辨出区别。生产中不存在两个完全一样3D打印的金属零件，即使它们可能是使用相同的技术生产的，并且具有相同的几何形状。从概念上讲，就算两个一模一样的的木制工艺品，往深层次分析后也可能会展示出不同的纹理结构。"
△分析3D打印金属表面的独特晶体图案可能为通过快速成型制造的部件的认证和质量评估铺平道路。照片来自新加坡国立大学。
对微观晶体的成像
大多数3D打印的金属合金都是由大量的微观晶体组成，这些晶体在形状、大小和原子晶格方向上都有所不同。科学家们能够通过绘制这些微观晶体图来确定一种合金的特性，例如其强度和韧性。研究人员将此比作观察木纹，当木纹在同一方向连续时，木材是最坚固的。
然而，到目前为止，分析3D打印金属合金内的这种微观结构一直是一个费力费时的过程，通常涉及电子显微镜扫描，其成本在73,000美元至150万美元之间。
Seita和他的团队开发了他们的新型成像方法，只需几分钟就能提供同样质量的信息，重点是成本更低。他们使用了一个由光学相机、手电筒和运行团队开发的专有机器学习软件的笔记本电脑组成的系统，总成本约为18,400美元。
该方法包括用化学品处理3D打印部件的表面，以显示其微观结构，然后在手电筒从不同方向照亮金属时用相机拍摄多张光学图像。然后，科学家们的专利软件分析由零件表面反射的光线产生的图案，并在15分钟内推断出它们的方向。
△新加坡国立大学助理教授Matteo Seita拿着一块3D打印的金属合金，通过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。照片来自新加坡国立大学。
改善3D打印部件的质量评估模式
新加坡国立大学的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。
由于激光强度和速度、冷却时间以及所使用的金属粉末的类型和品牌不同，导致3D打印金属的微观结构可能会有所不同，这意味着同样的设计在两台不同的机器或生产车间进行3D打印，可能会产生不同质量的零件。
NTU团队的软件使用了一个模拟大脑如何形成联想和处理思维的神经网络，结合机器学习，根据光在表面散射的方式的差异，预测金属零件内晶体的方向。
△南洋理工大学助教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。照片来自新加坡国立大学。
该软件成功地创建了一个完整的 "晶体方向图"，能够提供关于3D打印部件内的晶体形状、尺寸和原子晶格方向的信息。
根据NTU团队的说法，这种方法可以使关键任务部件和行业受益，特别是快速、相对低成本的质量评估。该团队正在与NTUitive（NTU的创新和企业公司）讨论，探讨成立一个分拆公司的可能性，或将专利成像软件授权给行业参与者。
关于这项研究的更多信息可以在NPJ计算材料杂志上发表的题为："A machine learning approach to map crystal orientation byoptical microscopy"的论文中找到。这项研究是由M. Wittwer和M. Seita共同撰写的。
金属零件质量监测方面的进展
根据世界经济论坛的说法，简化3D打印的鉴定过程将是其产业化的关键。TüV南德意志集团的Gregor Reischle和Christophe Blanc最近对这一观点表示赞同，称质量保证可以为系列化的增材制造提供更快途径。
过去，机器学习已被部署到检测3D打印部件的缺陷，并通过减少金属3D打印过程中的 "飞溅"来提高单个金属层的质量。X射线成像以前被用来减轻金属3D打印部件的缺陷，而个别粉末被不断修整以提高金属终端部件的质量和表面光洁度。
这一领域最近也有很多的发展，宾夕法尼亚州立大学从科学技术公司3M公司获得了价值18万美元的拨款，用于探索金属3D打印的质量控制方法，而劳伦斯-利弗莫尔国家实验室的工程师则开发了一种通过液体金属喷射（LMJ）3D打印生产优化零件性能的方法。
