Zeiss lizenziert ORNL Tech zur Prüfung von 3D-gedruckten Teilen

Jun 22, 2023

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CT-Scans werden seit langem für den Blick in das Innere von 3D-gedruckten Metallkomponenten eingesetzt und können eingeschlossenes Pulver, Risse und andere Verformungen aufdecken. Als zerstörungsfreie Prüftechnik dient es als unschätzbares Werkzeug zur Identifizierung von Prozessfehlern, zur Verfeinerung von Fertigungsmethoden und zur Kennzeichnung fehlerhafter Teile vor dem Versand. Jetzt haben das Oak Ridge National Laboratory (ORNL) und der deutsche Optikmarktführer ZEISS eine fünfjährige Lizenzvereinbarung zur Zusammenarbeit beim Einsatz von CT-Scans zur Qualitätssicherung bei 3D-gedruckten Teilen unterzeichnet.

Mit der Lizenzvereinbarung nimmt ZEISS Simurgh ins Visier – ein Tool, das die Inspektionskosten drastisch um den Faktor zehn senken und gleichzeitig die Genauigkeit erhöhen soll. Dies ist besonders zeitgemäß, da die Branche auf einen Anstieg teilespezifischer Tests vorbereitet ist. Auch wenn der Name an eine „Herr der Ringe“-Figur denken lässt, geht es bei Simurgh nur ums Geschäft. Es verwendet Algorithmen, die darauf trainiert sind, problematische Geometrien zu identifizieren, die auf Probleme wie eingeschlossenes Pulver, Verstopfungen oder Risse hinweisen könnten. Diese Forschungsinitiative wird vom Büro für fortschrittliche Materialien und Fertigungstechnologien des Energieministeriums unterstützt, das sich in der Fertigungsdemonstrationsanlage am ORNL befindet. Es wurde auch durch eine Auszeichnung des Technology Commercialization Fund unterstützt.

„CT ist eine standardmäßige zerstörungsfreie Technik, die in einer Vielzahl verschiedener Branchen eingesetzt wird, um die Qualität der hergestellten Komponente sicherzustellen. Aber CT ist traditionell ein teurer und zeitaufwändiger Prozess. Die Herausforderung besteht darin, wie wir unser Wissen über Physik und Technologie nutzen können, um den CT-Prozess zu beschleunigen, damit er von der Industrie breiter übernommen werden kann. Mein ultimatives Ziel, das ich erreichen möchte, ist, dies so schnell zu machen, dass wir es in eine Produktionslinie integrieren können, sodass jedes Teil schnell und zuverlässig CT-gescannt werden kann. Wenn wir dorthin gelangen, wäre das eine bahnbrechende Entwicklung, die es dem 3D-Druck ermöglichen würde, sein Potenzial wirklich auszuschöpfen“, sagte ORNL-Forscher Amir Ziabari.

„ZEISS und ORNL verbindet eine langjährige Partnerschaft, die zur Entwicklung innovativer Lösungen für die automatisierte Analyse und Qualifizierung geführt hat. Wir wollen nun die Prozessentwicklung und Qualifizierung für die additive Fertigung weiter verbessern, um eine groß angelegte Einführung und den Übergang vom Prototyping zur Fertigung zu ermöglichen“, sagte Paul Brackman, AM-Manager bei ZEISS.

In diesem Fall gehen die Fähigkeiten von Simurgh über das CT-Scannen hinaus; Das Tool wurde auch anhand von Daten von Rasterelektronenmikroskopen trainiert. Wenn ein Teil gescannt wird, setzt Simurgh maschinelles Lernen – insbesondere Deep Learning – ein, um fehleranfällige Bereiche automatisch zu analysieren und zu lokalisieren. Durch die Nutzung von maschinellem Lernen optimiert das System die Rechenkosten und erhöht gleichzeitig die Geschwindigkeit und Genauigkeit. Insbesondere hat Simurgh Halterungen für Kernbrennstoffanordnungen, die für das Kernkraftwerk Browns Ferry bestimmt sind, sowie 3D-gedruckte Turbinenschaufeln unter die Lupe genommen.

Zeiss verfügt bereits über ein GOM Blade Inspect Pro-Tool und eine Vielzahl anderer Turbinenschaufel- und Blink-Inspektionsgeräte.

„Für das Verständnis des Materialverhaltens ist es unglaublich wichtig zu verstehen, welche Art von Fehlern vorliegen könnten. Bei dieser Art von Teilen könnte jeder Defekt oder jede kleine Pore im Material zu einem katastrophalen Ausfall führen“, sagte Ryan Dehoff, Direktor der Manufacturing Demonstration Facility des ORNL.

Angesichts des Anstiegs der Produktion kritischer Teile mittels additiver Fertigung (AM) für die Luft- und Raumfahrt sowie die Medizinbranche hat auch die Rolle des CT-Scannens zugenommen, was den Systemabsatz steigert. Dieser Trend ist auch den Messgiganten ZEISS und Nikon nicht entgangen. Nikon hat SLM Solutions und Morf3D gekauft, während ZEISS einer der ersten Unterstützer von EOS war. Vor kurzem investierte das Unternehmen in Makerverse und Precise Bio und arbeitete mit EOS an einer Prozessüberwachungslösung. Seit 2019 arbeitet das Unternehmen mit dem Oak Ridge National Laboratory zusammen und hat ZEISS ParAM, einen Qualifizierungsdienst, mitentwickelt.

Diese führenden Messtechnik- und Halbleiterfertigungsunternehmen sind alles andere als passiv an AM interessiert. Ihr Engagement basiert auf harten Daten. Mit einem umfassenden Portfolio, das nicht nur CT-, sondern auch 3D-Scansysteme umfasst, sind sie eng mit dem Bereich der additiven Fertigung vertraut. Dies versetzt sie in die einzigartige Lage, die Entwicklung der Branche genau vorherzusagen. Ihr Angebot geht über CT-Scanner hinaus und umfasst auch 3D-Scanner zur Bewertung der Maßhaltigkeit, Oberflächentextur und allgemeinen Präzision.

Dank der Fähigkeiten von Simurgh ist es nun möglich, über die Bemusterung hinauszugehen und einen gesamten Bau oder eine ganze Charge zu untersuchen und dabei jedes einzelne Teil zu prüfen. Angesichts der inhärenten Prozessvariabilität beim 3D-Druck glaube ich, dass umfassende Tests für kritische Komponenten unerlässlich sein werden. Mit dem Potenzial für geringere CT-Scankosten können wir eine Zukunft anstreben, in der jedes Teil, das für einen menschlichen Körper oder ein Flugzeug bestimmt ist, einer solch strengen Prüfung unterzogen wird. Ich für meinen Teil würde gerne sehen, wie Ziabaris Vision Wirklichkeit wird. Wir brauchen einen sichereren 3D-Druck, und dies könnte ein bedeutender Schritt in diese Richtung sein.

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