Carl Zeiss Industrial Metrology LLC se ha asociado con el Laboratorio Nacional de Oak Ridge (ORNL) para desarrollar y comercializar una metodología completa de caracterización polvo-pieza para la manufactura aditiva (AM).
Zeiss 3D ManuFACT incluye herramientas avanzadas de caracterización basadas en la TC de rayos X (XCT), como Zeiss Versa, Zeiss Metrotom y Zeiss VoluMax. Zeiss 3D ManuFACT incluye herramientas avanzadas de caracterización basadas en la TC de rayos X (XCT), como Zeiss Versa, Zeiss Metrotom y Zeiss VoluMax.
La colaboración entre ORNL y Zeiss, “Leveraging Artificial Intelligence (AI) to Enable Reliable Non-Destructive Characterization of Additively Manufactured (AM) Parts Using X-ray CT”, está dirigida por el Dr. Amir Koushyar Ziabari, científico del personal de I+D de ORNL. El objetivo del proyecto es utilizar la solución Zeiss 3D ManuFact para desarrollar y comercializar la metodología, que supuestamente puede calificar rápidamente nuevas aleaciones, materiales en polvo y procesos para piezas impresas, y permitir una rápida certificación y calificación de los componentes fabricados aditivamente.
Zeiss 3D ManuFACT incluye herramientas avanzadas de caracterización basadas en la TC de rayos X (XCT), como Zeiss Versa, Zeiss Metrotom y Zeiss VoluMax. Según la empresa, la caracterización por XCT proporciona información sobre el procesamiento, la microestructura, las propiedades de los materiales y el rendimiento de las piezas complejas de AM. El algoritmo de ORNL aprovecha los modelos CAD existentes de las piezas impresas en 3D -junto con la información basada en la física- para entrenar una red neuronal convolucional profunda que aprende a eliminar el ruido y los artefactos de los datos XCT sintéticos. A continuación, aplica la red entrenada a los datos experimentales reales de XCT.
El Dr. Bhattad, director de desarrollo de negocio para AM en Zeiss, afirma: “La mejora de la evaluación no destructiva podría traducirse en una inspección del 100% de productos de gran volumen que van desde la electrónica hasta las baterías, e incluso los gemelos digitales para los álabes de las turbinas en aplicaciones aeroespaciales o los implantes médicos y dentales de fabricación aditiva. Vemos un valor real en este algoritmo que facilita la inspección rápida de toda la cadena de producción con XCT tanto para NDE como para metrología”.
Los resultados previstos para el primer año del proyecto incluyen la cuantificación de la mejora en la capacidad de detección de porosidad y la resolución, la cuantificación de la mejora en la metrología mediante la comparación de los resultados de XCT con las mediciones de MMC de Zeiss y la generalización de la red para que pueda trabajar en múltiples resoluciones.
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