近日，美國卡內(nèi)基梅隆大學(xué)工程學(xué)院的研究人員開發(fā)出一種可以自動識別和分類不同種類的金屬3D打印粉末的機(jī)器視覺技術(shù)，準(zhǔn)確率超過95%，有望5年內(nèi)普及。計(jì)算機(jī)的粉末識別能力實(shí)際上比訓(xùn)練有素的人更好。研究人員認(rèn)為他們的工作會有助于未來的自主微觀結(jié)構(gòu)分析研究。

在金屬3D打印領(lǐng)域，打印件的測試緩慢是一個急需解決的問題。為此，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)工程學(xué)院的研究人員開發(fā)出一種可以自動識別和分類不同種類的金屬3D打印粉末的機(jī)器視覺技術(shù)，其準(zhǔn)確率在95%以上。該技術(shù)可以大大加快和改進(jìn)金屬3D打印件的測試，并有望在五年內(nèi)普及。

研究人員說，這種粉末識別能力可能會大大減對3D打印件的物理測試，“在傳統(tǒng)制造領(lǐng)域，通常會對部件進(jìn)行破壞性測試來確定它是否合格。但通過*分類進(jìn)入3D打印機(jī)的粉末，其中的一些破壞性測試將變得多余�！�

“破壞性測試需花費(fèi)大量的時間和金錢，在增材制造中應(yīng)該被避免，以保持3D打印的按需性質(zhì)。我們的研究著眼于新的資格概念，如機(jī)器學(xué)習(xí)來保證成功的3D打印構(gòu)建�！�

研究員談到的機(jī)器學(xué)習(xí)涉及培訓(xùn)一臺計(jì)算機(jī)，以在無人監(jiān)督的情況下識別和分類粉末。隨后，這種計(jì)算機(jī)可以看出一種金屬粉末是否具有一個零件所要求的微觀結(jié)構(gòu)質(zhì)量，如強(qiáng)度、疲勞壽命、韌性等。如果符合要求，一旦用它們將零件3D打印出來，零件就不太可能破裂或發(fā)生故障。

研究團(tuán)隊(duì)已經(jīng)用八種不同的商業(yè)原料粉末對他們的機(jī)器視覺粉末分類系統(tǒng)進(jìn)行測試，發(fā)現(xiàn)該系統(tǒng)能捕獲更多金屬3D打印粉末的相關(guān)信息(與普通的手工測量相比)。

該系統(tǒng)甚至可以識別粉末的許多不同特征，如有顆粒多大，顆粒是如何組合在一起的，顆粒的表面粗糙度以及它們的形狀等等。令人驚訝的是，計(jì)算機(jī)的粉末識別能力實(shí)際上比訓(xùn)練有素的人更好。

“重要的是，這種機(jī)器視覺方法是自主的、客觀的和可重復(fù)的，”研究員總結(jié)說，“這種標(biāo)準(zhǔn)化是推進(jìn)3D打印件質(zhì)量保證的必要條件。”

研究人員認(rèn)為他們的工作會有助于未來的自主微觀結(jié)構(gòu)分析研究。如果它讓金屬3D打印更快，那也不是一件壞事。