弗劳恩霍夫在激光熔覆过程中使用人工智能,实现更高效的修复。

根据3D科学谷的市场观察,3D打印-增材制造技术正在超越传统生产技术,因为增材制造技术不仅更加灵活,而且在某些应用中更加经济实用。然而,在很多情况下,增材制造的加工效率仍然落后于传统工艺。

弗劳恩霍夫正在使用人工智能(AI)来解决这个问题:由于过程控制的新软件,特别是激光材料沉积将自动优化,变得更加高效。

对于复杂的几何形状,如在这种刀齿上,或磨损不均匀的地方,基于人工智能的工艺优化将显著提高效率。

阿波罗

人工照明进入3D打印的现实

据3D科学谷介绍,基于增材思维的先进设计和智能制造与新一代人工智能技术深度融合,形成高通量、高产品质量控制能力、高产品复杂程度的新一代智能制造技术,进而成为第四次工业革命的核心技术引擎。

作为德国与加拿大“32”资助计划的一部分,AI-SLAM项目由德国联邦教育与研究部资助,加拿大方面由NRC资助。它专注于利用人工智能开发工业生产的新技术。每个项目都来源于各行各业的真实需求。适用范围广;包括采矿和能源部门、汽车工业和电信、建筑和基础设施管理的需求,赠款将持续到2024年3月。

像这种外径约为140毫米的碎石机齿这样的磨损部件通过LMD工艺进行修复。由于人工智能,修复不规则表面的过程将得到优化。

加拿大阿波罗机器和焊接有限公司。

过程参数的人工智能优化

来自加拿大的机械制造商阿波罗(Apollo)为采矿和石油行业提供采矿设备,其中用于采矿行业的碎石机的齿需要定期维护。通过使用激光材料沉积(LMD)-金属3D打印工艺,可以在磨损的零件上沉积金属层,直到重建原始几何形状。

这个修复过程中的问题是零件的不均匀磨损,这意味着必须应用不同厚度的层。操作者必须在每次涂层步骤后或至少每十层后测量一次,并重新调整工艺。

在“人工智能增强自适应激光增材制造的AI-SLAM”项目中,德国和加拿大的合作伙伴正在为采矿设备制造商联合开发可用于自动运行LMD过程的软件。因此,系统将在涂层过程中自动记录几何形状,检测与指定轮廓的偏差,并重新调整工艺参数,如进料速度。

在人工智能的帮助下,计算出优化的控制参数。该软件分析更大的数据集,并独立学习如何迭代地改进过程。这个为期三年的项目的最新里程碑是在ILT弗劳恩霍夫激光研究所调试扫描组件和自动路径规划的软件功能。

在德国,德国亚琛Flawn Hof激光技术研究所的ILT和软件开发商BCT参与了AI SLAM项目。在加拿大,该项目由加拿大国家研究委员会NRC协调。这个项目的重点非常复杂:基本上,必须系统地收集和处理尽可能多的过程数据。然后,从这些数据中,我们可以自动学习如何通过人工智能来优化过程控制,从而最终事半功倍地生产出更多的产品。

由于定期举行视频会议和共同准备在线文件,德国和加拿大之间的合作项目工作进展顺利。在虚拟实验室参观期间,合作伙伴已经熟悉了彼此的软件和硬件环境。为了交换过程数据和实现机器学习模型,mlOS机器学习操作系统已经向所有项目合作伙伴开放。

在制造业中使用AI有很多方式,通常从分析图像或其他数据开始。有了人类“老师”给出的人工智能的算法,人工智能甚至可以在复杂的数据中识别结构。因此,它可以在早期阶段检测与预定义的最佳值的偏差,从而可以调整工艺。当数据记录和处理结合在一起时

在3D打印方面,根据3D科学谷的知识,美国佛罗里达州霍夫市的激光技术研究所弗劳恩霍夫ILT(Fraunhofer Lawrence)目前已经能够通过AI显著提高金属3D打印的结果。在激光粉末床选择性金属熔化(LPBF)工艺系统中,高分辨率HDR相机用于拍摄每一层中的部件表面。该图像可以捕捉两种影响:一方面,它可以测量过程中组件可能的翘曲;另一方面,可以仔细检查表面的粗糙度。因此,缺陷可以在生产过程中进行分类。

当然,弗劳恩霍夫的研究步伐不会仅仅停留在单个设备的适配上。根据3D科学谷的了解,2020年初,IPT弗劳恩霍夫IPT弗劳恩霍夫生产技术研究所和瑞典移动网络提供商爱立信共同开发了“欧洲5G产业园”的概念。5G传感器、移动机器人、物流和多站点生产链、分布式制造控制、区块链、人工智能和监控高度复杂制造过程的边缘云计算将在未来到来。

《暗知识》表示可以感知,在不久的将来,人工智能的下一步将跨越单个3D打印设备,实现设备之间的协调和流程优化。如果说算法是发动机的设计,那么计算能力就是发动机的马力,数据就是发动机的燃料。

在人工智能的帮助下,激光参数也可以在过程中有针对性地改变,从而对过程状态的变化做出动态响应。这提高了零件的质量,并在缺陷发生之前就将其预防。智能化不仅能让用户优化生产流程,实现零缺陷生产。在有大量复杂数据的过程中,比如现代光学的发展,人工智能也降低了复杂度。开发过程变得更清晰、更确定,并且更少依赖个别专家的直觉。

根据3D科学谷的市场知识,在商业化方面,集成AI的过程监控系统将支持这种转变,实现从全细节测试到智能测试的直接方法。根据3D科学谷的市场观察,目前通过AI控制增材制造加工质量的国际商业软件公司有以色列的printsyst、美国的addiguru、德国的nebumind、瑞士的Nnaisense等。

回顾增材制造,它的发展趋势就像电视一样,从最初的黑白小“盒子”,在那里甚至可以隐约看到人影,到彩色电视,再到现在的超薄大屏数字电视。在发展中被彻底改造的感觉,让这种技术无法定格在电视曾经的模样。

其中,软件扮演着重要的角色……年轻的3D打印行业期待的是一个全自动化的工厂,生产的不仅仅是一个产品,而是成百上千个数字化的串行制造模式。

3D科学谷白皮书

软件让3D打印更快、更智能、更高效…

基于算法的软件正在赋予整个世界力量。3D科学谷认为,很快3D打印行业就会发现,一个3D打印最好的团队里有人企业精通算法,或者会写代码,或者善于使用软件。否则这样企业就变得不可能了。

知之深,行之远。3D科学谷为行业提供了从全球视角对增材和智能制造的深入观察。更多增材制造领域3D打印前沿分享,请持续关注3D科学谷的谷前沿系列。

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