Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten
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In-situ Prozessüberwachung in der additiven Fertigung von Metallen (PBF-LB /M) mittels TT und ET
(2022)
Durch die additive Fertigung ergeben sich durch die nun mögliche wirtschaftliche Fertigung hochgradig individueller und komplexer metallischer Bauteile in kleinen Stückzahlen bis hinunter zum Einzelstück für viele Industriebereiche ganz neue Möglichkeiten.
Gleichzeitig entstehen jedoch neue Herausforderungen im Bereich der Qualitätssicherung, da sich auf statistischen Methoden beruhende Ansätze nicht anwenden lassen, ohne wiederum die Vorteile der Fertigung massiv einzuschränken.
Eine mögliche Lösung für dieses Problem liegt in der Anwendung verschiedener In-situ-Überwachungstechniken während des Bauprozesses. Jedoch sind nur wenige dieser Techniken kommerziell verfügbar und noch nicht so weit erforscht, dass die Einhaltung strenger Qualitäts- und Sicherheitsstandards gewährleistet werden kann. In diesem Beitrag stellen wir die Ergebnisse einer Studie über mittels L-PBF gefertigte Probekörper aus der Nickelbasis-Superlegierung Haynes 282 vor, bei denen die Bildung von Defekten durch lokale Variationen der Prozessparameter wie der Laserleistung provoziert wurde. Die Proben wurden in-situ mittels Thermographie, optischer Tomographie, Schmelzbadüberwachung und Wirbelstromprüfung sowie ex-situ mittels Computertomographie (CT) überwacht, mit dem Ziel, die Machbarkeit und die Aussichten der einzelnen Methoden für die zuverlässige Erkennung der Bildung relevanter Defekte zu bewerten.
The formation of defects such as keyhole pores is a major challenge for the production of metal parts by Laser Powder Bed Fusion (LPBF). The LPBF process is characterized by a large number of influencing factors which can be hard to quantify. Machine Learning (ML) is a prominent tool to predict the outcome of complex processes on the basis of different sensor data. In this study, a ML model for defect prediction is created using thermographic image features as input data. As a reference, the porosity information calculated from an x-ray Micro Computed Tomography (µCT) scan of the produced specimen is used. Physical knowledge about the keyhole pore formation is incorporated into the model to increase the prediction accuracy. From the prediction result, the quality of the input data is evaluated and future demands on in-situ monitoring of LPBF processes are formulated.
Avoiding the formation of defects such as keyhole pores is a major challenge for the production of metal parts by Laser Powder Bed Fusion (LPBF). The use of in-situ monitoring by thermographic cameras is a promising approach to detect defects, however the data is hard to analyze by conventional algorithms. Therefore, we investigate the use of Machine Learning (ML) in this study, as it is a suitable tool to model complex processes with many influencing factors. A ML model for defect prediction is created based on features extracted from process thermograms. The porosity information calculated from an x-ray Micro Computed Tomography (µCT) scan is used as reference. Physical characteristics of the keyhole pore formation are incorporated into the model to increase the prediction accuracy. Based on the prediction result, the quality of the input data is inferred and future demands on in-situ monitoring of LPBF processes are derived.
The appearance of irregularities such as keyhole porosity is a major challenge for the production of metal parts by laser powder bed fusion (PBF-LB/M). The utilization of thermographic in-situ monitoring is a promising approach to extract the thermal history which is closely related to the formation of irregularities. In this study, we investigate the utilization of convolutional neural networks to predict keyhole porosity based on thermographic features. Here, the porosity information calculated from an x-ray micro computed tomography scan is used as reference. Feature engineering is performed to enable the model to learn the complex physical characteristics of the porosity formation. The model is examined with regard to the choice of hyperparameters, the significance of thermal features and characteristics of the data acquisition. Based on the results, future demands on irregularity prediction in PBF-LB/M are derived.