技術簡介
積層製造機台於大尺寸之製作,金屬粉體逐層透過刮刀進行幾十微米厚度的鋪粉,由於雷射熔融的每次表面品質由多種雷射與環境參數影響,容易造成製程不穩定,同時常會造成金屬表面品質劣化、翹曲與形變。
Abstract
Through image recognition and advanced machine learning algorithms to analyze the machine’s layer-by-layer powder spreading health status assessment, machine vision is used to analyze powder spreading defect distribution and risk ratios to fully understand the layer-by-layer melting state of additive manufacturing, and track it through historical records. and process improvement adjustments.
技術規格
(a)可監控粉體鋪粉區域250x250 mm
(b)鋪粉失敗辨識率95%
Technical Specification
(a) monitor powder spreading area 250x250 mm
(b)The recognition rate of powder spreading failure is 95%
技術特色
透過影像辨識與先進機器學習演算法分析機台逐層的鋪粉健康狀態評估,以機器視覺分析鋪粉瑕疵分佈與風險比例,完整掌握積層製造逐層熔融狀態,透過歷史紀錄追蹤完整產品履歷,並協助製程改善調整。
應用範圍
PBF金屬3D列印成型
接受技術者具備基礎建議(設備)
金屬積層製造設備
接受技術者具備基礎建議(專業)
機械、電控、3D列印製程
聯絡資訊
聯絡人:凃冠旭 先進光機與智造技術組
電話:+886-6-6939315 或 Email:Dean_Tu@itri.org.tw
客服專線:+886-800-45-8899
傳真:+886-6-6939213