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From Thermographic In-situ Monitoring to Porosity Detection – A Deep Learning Framework for Quality Control in Laser Powder Bed Fusion

  • In this study, we present an enhanced deep learning framework for the prediction of porosity based on thermographic in-situ monitoring data of laser powder bed fusion processes. The manufacturing of two cuboid specimens from Haynes 282 (Ni-based alloy) powder was monitored by a short-wave infrared camera. We use thermogram feature data and x-ray computed tomography data to train a convolutional neural network classifier. The classifier is used to perform a multi-class prediction of the spatially resolved porosity level in small sub-volumes of the specimen bulk.

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  • 2023-04-18_Vortrag_SMSI_OPUS.pdf
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Autor*innen:Simon OsterORCiD
Koautor*innen:Nils Scheuschner, Keerthana Chand, Philipp Peter Breese, Tina Becker, F. Heinrichsdorff, Simon Altenburg
Dokumenttyp:Vortrag
Veröffentlichungsform:Präsentation
Sprache:Englisch
Jahr der Erstveröffentlichung:2023
Organisationseinheit der BAM:8 Zerstörungsfreie Prüfung
8 Zerstörungsfreie Prüfung / 8.0 Abteilungsleitung und andere
8 Zerstörungsfreie Prüfung / 8.5 Röntgenbildgebung
DDC-Klassifikation:Naturwissenschaften und Mathematik / Chemie / Analytische Chemie
Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Ingenieurwissenschaften / Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten
Freie Schlagwörter:In-situ monitoring; Laser powder bed fusion; Machine Learning; Porosity; Thermography
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM:Chemie und Prozesstechnik
Material
Material / Additive Fertigung
Veranstaltung:Sensor and Measurement Science International
Veranstaltungsort:Nurnberg, Germany
Beginndatum der Veranstaltung:08.05.2023
Enddatum der Veranstaltung:11.05.2023
Verfügbarkeit des Dokuments:Datei im Netzwerk der BAM verfügbar ("Closed Access")
Datum der Freischaltung:07.06.2023
Referierte Publikation:Nein
Eingeladener Vortrag:Nein
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