蔡司和橡树岭合作开发新的表征方法

卡尔蔡司工业计量有限责任公司已与橡树岭国家实验室(ORNL) 合作开发和商业化用于增材制造 (AM) 的全面的粉末到零件表征方法。

ORNL和蔡司之间的合作“利用人工智能 (AI) 实现使用 X 射线 CT 对增材制造 (AM) 部件进行可靠的无损表征”，由 ORNL的研发人员科学家Amir Koushyar Ziabari博士领导. 该项目的目标是使用蔡司 3D ManuFact 解决方案来开发和商业化该方法，据报道，该方法可以快速验证用于打印零件的新合金、粉末材料和工艺，并实现对增材制造组件的快速认证和验证。

Zeiss 3D ManuFACT包括先进的基于 X 射线 CT (XCT) 的表征工具，例如Zeiss Versa、Zeiss Metrotom和Zeiss VoluMax。据该公司称，XCT表征提供了对复杂AM零件的加工、微观结构、材料特性和性能的洞察。ORNL的算法利用3D打印部件的现在CAD模型以及基于物理的信息来训练深度卷积神经网络，该网络学习从合成XCT数据中去除噪声和伪影。然后将经过训练的网络应用于实际的实验XCT数据。

蔡司增材制造业务开发经理Bhattad博士说：“无损评估的增强可以转化为对大批量产品的100%检测，从电子产品到电池，甚至航空航天应用中涡轮叶片的数字双胞胎或加法制造医疗和牙科植入物。我们看到了该算法的真正价值，可通过 XCT 对无损检测和计量学促进整个生产链的快速检测。”

该项目第一年的预期成果包括量化孔隙度检测能力和分辨率的改进，通过将 XCT结果与蔡司CMM测量结果进行比较来量化计量学的改进，并概括网络以便它可以在多个分辨率下工作。