冰球突破正规网站_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

2021-03-09 23:54 冰球突破

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本文摘要:最近,卡内基梅隆大学工程学院的研究者开发了机器视觉技术,对不同种类的金属3D打印机粉末展开了自动识别和分类,精度约在95%以上。对于专门从事制造业的专家来说,无论是3D打印机的金属部件还是其他方法生产的,为了保证质量和可用性都必须经过严格的测试。总之,这是件好事。如果功能部分比预期的高,这将对供应商和客户产生灾难性影响。 但是,在3D打印机中,供应商必须面对非常大的压力,尽快销售3D打印机的金属部件。

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最近,卡内基梅隆大学工程学院的研究者开发了机器视觉技术,对不同种类的金属3D打印机粉末展开了自动识别和分类,精度约在95%以上。对于专门从事制造业的专家来说,无论是3D打印机的金属部件还是其他方法生产的,为了保证质量和可用性都必须经过严格的测试。总之,这是件好事。如果功能部分比预期的高,这将对供应商和客户产生灾难性影响。

但是,在3D打印机中,供应商必须面对非常大的压力,尽快销售3D打印机的金属部件。但是,速度被认为是仅次于技术的卖点之一,避免速度的选项允许客户做出其他自由的选择。

面对3D打印机金属部件的比较慢的测试,卡内基梅隆大学工程学院的研究小组要求开发新的技术,可以大幅缓解和改进3D打印机部件的测试。研究者在《矿物金属材料学会》杂志上发表了题为“自动识别与AM粉末原料密切相关的机器视觉系统”的论文。论文说明了他们的新机器视觉技术如何自动识别和分类金属3D打印机的粉末类型,精度最高为95%。研究小组指出,这种粉末识别能力实质上可以提高3D打印机部件的大部分物理测试的必要性。

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卡内基梅隆(CarnegieMellon )的材料科学与工程教授、研究负责人ElizabethHolm说:“在传统生产领域,部件一般是通过破坏性测试构建的。一家公司可能生产多种零部件,测试它,仔细观察测试结果。整个测试不仅是测试部件,也是测试者的毅力和身体负担能力的测试。”。

但Holm指出,通过正确筛选转移到3D打印机的粉末,其中有一些破坏性的测试。因为破坏测试需要很多时间和金钱,所以为了维持3D打印机的要求特性,必须防止添加剂的生产”,并附加了“机械系统等研究方再次重新审视资格概念,确保顺利的3D打印机版本” 机器学习涉及计算机训练,无需手动监视就可以识别和分类粉末。通过该系统,可以显示金属粉末是否具备拒绝部件的微观结构质量,例如强度、韧性等。那样的话,零件成为3D打印机后,裂缝和再次发生故障的可能性就变低了。

Holm和她的研究小组用8种不同的商业原料粉末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。这个系统能认识到关于粉末的许多不同特征,比如粒子的大小吗? 粒子是怎么人在一起的? 粒子的表面粗糙度及其形状。令人吃惊的是,计算机在实质上比熟练的人更好的地区分发粉末。

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Holm总结说:“最重要的是机器的视觉方法是自主的、客观的、可重复的。” “这种标准化是推进现场质量保证的必要条件。

”研究者说,他们的工作可以增进未来自主微观结构分析的研究。


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