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      3D打印被寄予希望來顛覆傳統(tǒng)制造業(yè)，這和3D打印金屬粉體有著最直接的關系。除了解決金屬粉體性價比的問題，還有就是解決快速鑒定粉體原材料的問題。

卡內基梅隆大學（Carnegie Mellon University，簡稱CMU）2016年12月在Springer上發(fā)表了研究人員的取得的成果。

CMU工程學院的研究人員開發(fā)了機器視覺技術，可以自動識別和分類不同種類的3D打印金屬粉體，準確度達95％以上。

所以，以后的粉體檢測大概人工智能也要取代人類了。

金屬粉體相關的問題集中在了解粉體的物理特性（尺寸、形狀和表面特性）如何影響加工參數(shù)（流動性和鋪展性）并影響到3D打印結果（孔隙度和缺陷）。而理解這些關系的基礎是需要有效地表征粉體本身。

目前，增材制造金屬粉體的表征依賴于對目標粉體性質的直接測量。如：

有人使用動態(tài)圖像分析來捕獲粉體的顯微照片，分段，并測量粒徑和縱橫比分布，從而發(fā)現(xiàn)這些特征以及粉體流變學測量與粉體流動和擴散特征相關；有人認為單獨的粒度分布不足以確定粉體性質，他們通過使用流變學測量來表征粉體，他們發(fā)現(xiàn)與粉體性質相關，例如回收的程度，制造方法等；

還有人進行了更全面的研究，他們用激光衍射、X射線計算機斷層掃描和光學和掃描電子顯微鏡測量粒徑和形狀。此外，他們通過能量色散元素X射線分析，X射線光電子能譜和X射線衍射測定了原子結構和組成；

最后，有人研究了用于電子束增材制造的兩種粉體的粒度、流動性和化學性質。在粉體的回收利用過程中，一種粉體中引起化學反應的顯著變化，另一種粉體卻發(fā)生了微小變化，顆粒尺寸和流動性不受再循環(huán)影響。

在沒有手動監(jiān)督的情況下通過計算機視覺來識別和分類粉體，計算機可以看出，金屬粉體是否具有零件要求的微觀結構質量-強度、抗疲勞度、韌性等。

如果是這樣，一旦進行3D打印，金屬粉體就不太可能帶來零件裂紋或發(fā)生加工故障。

▲8種代表性金屬粉體照片（如下AL、IN、MS、SS、Ti64不同標號）

▲8種粉體按每10000個為基準的粒度分布曲線示意圖

令人驚訝的是，計算機實際上比訓練有素的人類更好地區(qū)分粉體。該系統(tǒng)甚至可以識別關于粉體的許多不同特征：

其顆粒多大、顆粒如何組合在一起、顆粒的表面粗糙度以及它們的形狀。更重要的是機器視覺方法是自主的、客觀的和可重復的，這種客觀性是推進金屬3D打印過程中質量控制的必要條件。

機器視覺是人工智能正在快速發(fā)展的一個分支。簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。

機器視覺系統(tǒng)是通過機器視覺產品(即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種)將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，得到被攝目標的形態(tài)信息，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數(shù)字化信號；圖像系統(tǒng)對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據(jù)判別的結果來控制現(xiàn)場的設備動作。

數(shù)據(jù)科學提供了一種互補的方法，可以直接從數(shù)據(jù)流中提取信息，而無需進行還原測量。

CMU的方法不是明確地識別和測量單個顆粒，而是將粉體顯微照片隱含地表征為局部圖像特征的分布。CMU證明了計算機視覺系統(tǒng)能夠對具有不同粒度、形狀和表面紋理分布的粉體進行分類，以及識別代表性和非典型的粉體圖像。

CMU的這項研究用于增材制造可以包括粉體批次鑒定，量化粉體回收的影響，基于粉體特性選擇構建參數(shù)，識別可能與粉體擴散或構建缺陷相關的特征，以及基于視覺圖像定義客觀材料標準。

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