• Treffer 3 von 27
Zurück zur Trefferliste
Zitieren Sie bitte immer diesen URN: urn:nbn:de:kobv:b43-549412

On the Registration of Thermographic In Situ Monitoring Data and Computed Tomography Reference Data in the Scope of Defect Prediction in Laser Powder Bed Fusion

  • The detection of internal irregularities is crucial for quality assessment in metal-based additive manufacturing (AM) technologies such as laser powder bed fusion (L-PBF). The utilization of in-process thermography as an in situ monitoring tool in combination with post-process X-ray micro computed tomography (XCT) as a reference technique has shown great potential for this aim. Due to the small irregularity dimensions, a precise registration of the datasets is necessary as a requirement for correlation. In this study, the registration of thermography and XCT reference datasets of a cylindric specimen containing keyhole pores is carried out for the development of a porosity prediction model. The considered datasets show variations in shape, data type and dimensionality, especially due to shrinkage and material elevation effects present in the manufactured part. Since the resulting deformations are challenging for registration, a novel preprocessing methodology is introduced thatThe detection of internal irregularities is crucial for quality assessment in metal-based additive manufacturing (AM) technologies such as laser powder bed fusion (L-PBF). The utilization of in-process thermography as an in situ monitoring tool in combination with post-process X-ray micro computed tomography (XCT) as a reference technique has shown great potential for this aim. Due to the small irregularity dimensions, a precise registration of the datasets is necessary as a requirement for correlation. In this study, the registration of thermography and XCT reference datasets of a cylindric specimen containing keyhole pores is carried out for the development of a porosity prediction model. The considered datasets show variations in shape, data type and dimensionality, especially due to shrinkage and material elevation effects present in the manufactured part. Since the resulting deformations are challenging for registration, a novel preprocessing methodology is introduced that involves an adaptive volume adjustment algorithm which is based on the porosity distribution in the specimen. Thus, the implementation of a simple three-dimensional image-to-image registration is enabled. The results demonstrate the influence of the part deformation on the resulting porosity location and the importance of registration in terms of irregularity prediction.zeige mehrzeige weniger

Volltext Dateien herunterladen

Metadaten exportieren

Weitere Dienste

Teilen auf Twitter Suche bei Google Scholar Anzahl der Zugriffe auf dieses Dokument
Metadaten
Autor*innen:Simon OsterORCiD, Tobias FritschORCiD, Alexander Ulbricht, Gunther Mohr, Giovanni BrunoORCiD, Christiane MaierhoferORCiD, Simon AltenburgORCiD
Dokumenttyp:Zeitschriftenartikel
Veröffentlichungsform:Verlagsliteratur
Sprache:Englisch
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch):Metals
Jahr der Erstveröffentlichung:2022
Organisationseinheit der BAM:8 Zerstörungsfreie Prüfung
8 Zerstörungsfreie Prüfung / 8.0 Abteilungsleitung und andere
8 Zerstörungsfreie Prüfung / 8.5 Röntgenbildgebung
9 Komponentensicherheit
9 Komponentensicherheit / 9.6 Additive Fertigung metallischer Komponenten
Veröffentlichende Institution:Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM)
Verlag:MDPI
Jahrgang/Band:12
Ausgabe/Heft:6
Aufsatznummer:947
Erste Seite:1
Letzte Seite:21
DDC-Klassifikation:Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Ingenieurwissenschaften / Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten
Freie Schlagwörter:Additive manufacturing (AM); Defect detection; Image registration; Infrared thermography; Laser powder bed fusion (L-PBF); Process monitoring; Selective laser melting (SLM); X-ray computed tomography (XCT)
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM:Material
Material / Additive Fertigung
DOI:10.3390/met12060947
URN:urn:nbn:de:kobv:b43-549412
Verfügbarkeit des Dokuments:Datei für die Öffentlichkeit verfügbar ("Open Access")
Lizenz (Deutsch):License LogoCreative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International
Datum der Freischaltung:02.06.2022
Referierte Publikation:Ja
Datum der Eintragung als referierte Publikation:04.07.2022
Schriftenreihen ohne Nummerierung:Wissenschaftliche Artikel der BAM
Einverstanden
Diese Webseite verwendet technisch erforderliche Session-Cookies. Durch die weitere Nutzung der Webseite stimmen Sie diesem zu. Unsere Datenschutzerklärung finden Sie hier.