南洋理工大學的研究人員開發(fā)了一種快速、低成本的成像方法，可以分析3D打印金屬零件的結構，以評估材料的質量。該系統(tǒng)使用一臺光學相機、一個光源和一臺運行該團隊開發(fā)的專有機器學習軟件的筆記本電腦。

大多數(shù)3D打印金屬合金由各種微觀晶體組成，這些晶體在形狀、大小和原子晶格方向上都不同。將這些信息映射出來，就可以推斷出合金的性能，比如強度和韌性。為了分析這種微觀結構，通常使用掃描電子顯微鏡，這是一個昂貴且耗時的過程。

另一方面，團隊方法中涉及的硬件成本不到2萬美元。該方法首先用化學物質處理金屬表面，以揭示微觀結構，然后將樣品面向相機放置，相機在光源從不同方向照亮金屬時拍攝多幅圖像。

然后，該軟件分析光從不同金屬晶體表面反射產(chǎn)生的圖案，然后推斷出它們的方向。整個過程大約需要15分鐘。

研究人員說：“使用我們廉價且快速的成像方法，我們可以很容易地區(qū)分好的3D打印金屬零件和有缺陷的零件。目前，除非我們詳細評估材料的微觀結構，否則無法區(qū)分它們?！?/p>

沒有兩個3D打印的金屬零件是平等的，即使它們可能是使用相同的技術生產(chǎn)的，并且具有相同的幾何結構。從概念上講，這類似于兩個完全相同的木制工藝品可能各自具有不同的紋理結構。

研究人員認為，該團隊的成像方法有可能簡化3D打印或添加制造生產(chǎn)的金屬合金零件的認證和質量評估。

3D打印金屬零件最常用的技術之一是使用高功率激光熔化金屬粉末，并將其逐層熔合在一起。然而，微觀結構以及印刷金屬的質量取決于幾個因素，其中包括激光的速度和強度，在添加下一層之前冷卻的時間，以及使用的金屬粉末的類型和品牌。

該團隊沒有使用一個復雜的程序來根據(jù)采集到的光學信號測量晶體方向，而是使用了一個神經(jīng)網(wǎng)絡，為其提供數(shù)百張光學圖像以供學習。最終，它學會了根據(jù)光如何從金屬表面散射的差異，從圖像中預測金屬中晶體的方向。

然后，他們測試了該方法，以創(chuàng)建一個完整的“晶體方向圖”，該圖提供了有關晶體形狀、大小和原子晶格方向的全面信息。

該團隊目前正在與NTU的創(chuàng)新和企業(yè)公司NTUitive進行討論，以探索成立一家分拆公司或許可其專利的可能性。