Курирует прикладное научное исследование «Разработка интеллектуальной системы контроля и оптимизации качества 3D-печати по технологии СЛП на основе машинного зрения» Иван Наумов, руководитель научного центра мирового уровня «Агроинженерия будущего» ДГТУ. Разработка ведется в рамках государственного задания по национальному проекту «Средства производства и автоматизации».
Селективное лазерное плавление – один из востребованных способов 3D-печати металлических деталей. Изделие формируется слой за слоем: на рабочую площадку наносится тонкий слой металлического порошка, а лазер сплавляет его по контуру будущей детали. Такой подход позволяет изготавливать сложные элементы для авиации, машиностроения, медицины, энергетики и агроинженерии.
Однако у технологии есть существенный недостаток: внутри металла могут возникать микроскопические дефекты – поры, несплавления и горячие трещины. Часто их находят уже после завершения печати, когда дорогостоящую деталь приходится отправлять на доработку или утилизировать.
В существующих системах каждый напечатанный слой, как правило, сканируется целиком с помощью высокоточных приборов. Это дает высокую надежность проверки, но сильно увеличивает время печати: на анализ одного слоя уходят минуты, а оборудование генерирует огромные объемы данных. Разработка ДГТУ работает иначе: система сначала определяет потенциально проблемные зоны, а затем проверяет только их.
В основе технологии – два последовательных этапа контроля. На первом этапе во время плавления за всей рабочей зоной синхронно следят две инфракрасные камеры с разной выдержкой. Первая фиксирует геометрию ванны расплава, вторая – тепловые следы брызг и частиц. Сопоставляя эти данные, система вычисляет координаты участков, где вероятно появление дефекта.
После того как слой сформирован, начинается второй этап: подвижная камера перемещается только к ранее найденным участкам и делает снимки с разрешением до 5 микрометров. Полученные изображения анализирует нейросеть: она определяет тип дефекта и выдает рекомендации по корректировке параметров следующего слоя – например, мощности лазера или скорости сканирования.
Подход одновременно упрощает и удешевляет оборудование. Не нужны дополнительные дорогие подсвечивающие лазеры и сложные оптические системы, которые применяются в аналогах. Снижаются и требования к вычислительным мощностям: не приходится обрабатывать гигабайты данных со всей площади – система работает только с несколькими локальными снимками.
Главное преимущество разработки – скорость без потери точности. Вместо полного сканирования слоя система получает предварительное «целеуказание» и направляет камеру только в зоны риска. Благодаря этому время проверки слоя сокращается с минут до нескольких секунд, а подозрительные участки рассматриваются с высоким разрешением.
Чтобы защитить подвижную камеру от воздействия металлических паров, ее подводят к детали только в паузах между слоями, после отключения основного лазера. Дополнительно объектив защищает газовый обдув.
В производстве сегодня востребованы не просто перспективные идеи, а готовые инженерные решения, которые можно встроить в реальный технологический процесс для повышения эффективности оборудования. Разработка ДГТУ ценна именно этим: она решает практическую задачу контроля качества металлической печати в момент изготовления детали. Такие подходы могут стать основой для новых производственных комплексов и отечественного оборудования для аддитивного производства.
Технология может быть востребована на предприятиях машиностроения, авиационной и аэрокосмической отраслей, энергетики, медицины и агроинженерии – там, где металлические детали сложной формы требуют гарантированного качества с первой печати. Разработка ДГТУ показывает, как машинное зрение и нейросетевые алгоритмы помогают сделать 3D-печать быстрее, дешевле и точнее.
Команда ДГТУ подала документы на получение патента на изобретение.
Проект выполнен в рамках мероприятия «Научными организациями и образовательными организациями высшего образования проведены НИОКР, в том числе в области робототехники, в интересах организаций сферы производства средств производства и автоматизации» федерального проекта «Наука и кадры для производства средств производства и автоматизации», входящего в состав национального проекта по обеспечению технологического лидерства «Средства производства и автоматизации».
Анастасия Николаева, Управление информационной политики ДГТУ
isdstu@mail.ru
