Mejora de la fabricación aditiva con imágenes térmicas

Apr 19, 2023

Durante más de una década, la industria de la construcción se ha basado en la fabricación aditiva para crear modelos arquitectónicos, prototipos y piezas de uso final. Este proceso, que implica la construcción de piezas capa por capa con una impresora 3D, permite a los usuarios construir rápidamente piezas geométricamente complejas, automatizar el proceso de producción y utilizar materiales específicos según la aplicación.

Si bien la fabricación aditiva tiene el potencial de aumentar la seguridad de los trabajadores y mejorar la productividad en la industria de la construcción, los defectos estructurales que se forman durante el proceso de construcción han impedido que este enfoque se adopte ampliamente.

Investigadores del Laboratorio Nacional Argonne del Departamento de Energía de EE. UU. (DOE) desarrollaron recientemente un nuevo método para detectar y predecir defectos en materiales impresos en 3D, que podría transformar el proceso de fabricación aditiva.

En su estudio, científicos de Argonne, la Universidad de Virginia y varias otras instituciones utilizaron varias técnicas de imagen para detectar la formación de poros en metales impresos en 3D en tiempo real. Las muestras de metal utilizadas por los investigadores se crearon mediante un proceso llamado fusión de lecho de polvo láser, en el que el polvo de metal se calienta con un láser y luego se funde en la forma adecuada. Pero este enfoque a menudo conduce a la formación de poros que pueden comprometer el rendimiento de una pieza.

Muchas máquinas de fabricación aditiva tienen sensores de imágenes térmicas que monitorean el proceso de construcción, pero estos sensores pueden pasar por alto la formación de poros porque solo captan la imagen de la superficie de las piezas que se están construyendo. La única forma de detectar directamente los poros dentro de las piezas metálicas densas es mediante el uso de haces de rayos X intensos, como los de la fuente de fotones avanzados de Argonne.

Las herramientas de rayos X de Argonne pueden capturar más de un millón de imágenes por segundo, lo que permitió a los investigadores ver la generación de poros en tiempo real. Luego, compararon las imágenes de rayos X de la generación de poros con las imágenes térmicas generadas por la máquina de fabricación aditiva. Descubrieron que los poros formados dentro de una pieza de metal provocan distintas firmas térmicas en la superficie que las cámaras térmicas pueden detectar.

Una vez que los investigadores identificaron las firmas térmicas que pueden detectar las máquinas de fabricación aditiva, entrenaron un modelo de aprendizaje automático para predecir la formación de poros dentro de los metales 3D. Validaron el modelo usando datos de las imágenes de rayos X, que sabían que reflejaban con precisión la generación de poros en las muestras de metal que usaron.

Luego, probaron si su modelo podía detectar señales térmicas y predecir la generación de poros en un nuevo conjunto de muestras. Los científicos descubrieron que su nuevo método logró una predicción casi perfecta de la generación de poros en tiempo real.

Si bien muchas máquinas de fabricación aditiva en el mercado ya tienen sensores, no son tan precisos como el método desarrollado por los investigadores. Pero en lugar de tener que construir nuevas máquinas de fabricación aditiva, el método se puede implementar fácilmente en los sistemas comerciales existentes que tienen cámaras térmicas.

La incorporación de este nuevo método en las máquinas actuales puede ayudar a los usuarios a identificar dónde se generan los poros durante el proceso de impresión, brindándoles la información que necesitan para ajustar los parámetros o detener la construcción por completo. En algunos casos, una máquina puede detener automáticamente la fabricación de una pieza si se detecta un defecto importante en las primeras etapas del proceso de fabricación aditiva, lo que ahorra tiempo, materiales y dinero a los usuarios.

El nuevo método también puede beneficiar a los usuarios después de imprimir una pieza al ahorrarles tiempo durante el proceso de inspección. Específicamente, la máquina crea un archivo de registro que documenta dónde se pueden ubicar los defectos de poros dentro de una pieza. Los inspectores pueden usar este archivo de registro para observar ubicaciones específicas en lugar de analizar todos los aspectos de la pieza.

El objetivo final al desarrollar este enfoque es crear un sistema que no solo detecte defectos sino que también los repare durante el proceso de fabricación aditiva.

En el futuro, los investigadores planean estudiar sensores que puedan detectar otros tipos de defectos. Esperan desarrollar un sistema integral que pueda decirles a los usuarios no solo dónde pueden ocurrir los defectos, sino también qué tipo de defecto es y cómo solucionarlo.

Laboratorio Nacional de Argonne

Teléfono: +1 630 252 2000

www.anl.gov

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