现场监控：实时过程监控

1。简介：盲目飞行已是昨天

在金属 3D 打印的早期，打印过程就像一个黑匣子：启动激光，等待 40 小时，并祈祷去除粉末后可以得到无缺陷的部件。如果第 2,000 班发生错误，您只能在几天后的 X 光或 CT 扫描中发现。

这种“反复试验”在航空或医疗技术中是不可接受的。该解决方案称为原位监控 (ISM)：绝对实时地对打印过程进行永久、高分辨率的光学和热监控。

2。熔池监控

3D 打印的核心是熔池，即激光聚焦下的微小液态金属区域。在熔池监测过程中，超快二极管或高速摄像机（同轴，即通过与激光相同的光路）直接观察熔池。

• 传感器每秒可测量超过 10,000 张图像，测量熔池的尺寸、形状和红外强度（温度）。
• 如果熔池突然变得太小（例如由于镜头上缺少粉末或烟灰），则存在装订错误的风险。如果太大（在角落或边缘），则存在热量积聚的风险。系统会立即识别这些偏差。

3。光学断层扫描 (OT) 和粉床相机

除了激光的选择性视图之外，整个移位也会受到监控。

• 粉床监控：构建空间天花板上的高分辨率摄像头会在每次刮刀过程后拍摄照片。该系统使用人工智能算法分析图像，并立即检测到下次可能损坏吸水扒的凹槽、不均匀涂层或凸出的部件边缘（突出）。
• 光学断层扫描 (OT)： 特殊红外相机（例如 EOS 的 EOSTATE）在曝光后直接拍摄整个层的热分布。他们“扫描”该层的热异常（热点或冷点），这是微观孔隙的清晰指标。

4。数据洪流：大数据问题

现场监测最大的挑战不是传感器，而是数据量。

熔池监视器在多天的打印作业中生成数 TB 的数据。如果机器有四个或八个激光器，体积就会成倍增加。人类不可能评估如此大量的数据。它需要强大的边缘计算能力和直接在机器上训练的机器学习算法，才能从数十亿个数据点中准确过滤出对组件至关重要的五个孔隙。

5。结论：自我修复机器之路

现场监控通常仅记录错误，以便及早去除有缺陷的部件并节省粉末（减少废料）。然而，增材制造行业的圣杯是“闭环控制”：当系统检测到孔隙时，它会停止，激光向后移动，并通过改变参数再次熔化微小的点。当这项技术准备好投入市场时，CT扫描将成为浪费时间。