積層造形技術の黎明期から、コンピュータ断層撮影（CT）は品質保証のための主要なツールとして用いられてきた。そして今、CTは研究開発における情報ツールとしての強みを改めて証明している。
積層造形：新たな可能性、新たな課題
積層造形（AM）は、幾何学的に可能な範囲で非常に大きな柔軟性を提供することで、エンジニアの製品設計に対する考え方を変えてきました。しかし、設計が複雑になるほど、部品の欠陥や不規則性を検査することが難しくなります。積層造形とコンピュータ断層撮影はどちらも3D技術であるため、常に自然に連携してきました。非破壊検査 非破壊検査（NDT）技術であるコンピュータ断層撮影（CT）は、評価誤差をほぼ完全に排除し、内部空間構造、密度、壁厚を正確に視覚的に把握することを可能にする。
AMにとって、CTは単なる品質保証ツール以上のものです。
コンピュータ断層撮影は、強力な技術として正当な地位を確立しているが、非破壊検査 品質保証および品質管理の分野において、製造業者はプロセス改善ツールとしてのコンピュータ断層撮影（CT）の能力をますます認識するようになっています。研究開発段階では、CTによってエンジニアは3Dプリント製品の品質に関する貴重な情報を収集し、その情報を生産ループにフィードバックすることで、積層造形（AM）プロセスの継続的な改善を実現し、コスト、リスク、リードタイムを削減できます。
使用Dragonfly ディープラーニング
より高速で信頼性の高いセグメンテーションを実現する
AIとディープラーニングモデルは数多くのメリット 積層造形におけるセグメンテーションおよびCT画像解析に活用できます。大量の画像からパターン、物体、異常を正確かつ効率的に識別することで、研究者は時間と労力を節約できます。さらに、このスマートテクノロジーは、オペレーターのバイアスを低減することで画像解析の再現性と信頼性を向上させ、製品の品質と安全性に大きな影響を与えます。
Dragonfly ディープラーニングの力を最大限に活用し、画像からより多くの価値を引き出すのに役立ちます。AM部品の気孔をセグメント化するための事前学習済みディープラーニングモデルなど、あらゆる画像解析ニーズに対応する幅広いツールを提供します。このモデルは、ウィザードベースのトレーニングによって、特定の欠陥タイプに最適なように調整・改良できます。
積層造形における典型的な欠陥
- 公称値と実測値の偏差
- 気孔率
- 残留粉末
- 接合部の欠陥
- ボール
- ガス孔、亀裂、介在物
- 表面の粗さが過剰
- 微細構造の問題
どのアプリケーションが産業用CT 午前中に？
粉末分析
産業用CT 通常、1回のシーケンスで約5万個の粒子をスキャンし、それぞれの球形度、サイズ分布、および個々の粒子における開口または閉鎖した細孔の有無を判定できます。これらのデータは、グラフ化して定量的に分析することができます。
壁厚と表面粗さの解析
最も価値のある分析の一つは、肉厚分析です。高度な分析ソフトウェアを使用することで、CT検査システムは、部品内のさまざまな肉厚とその分布を色分けして表示する画像を生成します。高解像度スキャンでは、AM部品の表面粗さについても分析することができ、これは部品の疲労挙動に大きく影響します。
公称値と実測値の比較および幾何公差（GD&T）
CTデータセットには、サンプルの内部構造と外部構造のすべての幾何学的データが含まれています。そのため、部品の実際の形状をCADファイルと容易に比較でき、幾何学的偏差を色分けしたモデルを作成できます。また、実際の部品データに対して幾何寸法公差（GD&T）チェックを実施することも可能です。
寸法測定
CTスキャンでは、スキャンデータとCADファイル間の公称値と実測値の比較に加え、内部および外部の形状を3次元で測定します。測定可能なすべての形状とその許容誤差は、CADモデルを使用して定義し、測定テンプレートを作成できます。このテンプレートは、ボタンをクリックするだけで実際のデータセットに適用できます。
多孔度および欠陥分析
コンピュータ断層撮影（CT）はX線を用いて部品を検査するため、層間剥離、気孔、粉塵、亀裂、その他多くの内部欠陥を可視化し、分析することができます。適切なソフトウェアを使用すれば、気孔を色分けして表示でき、気孔径分布をヒストグラムや散布図にプロットすることも可能です。
機械シミュレーション（実データに基づく）
対象部品の構造的健全性を最初に評価するために、CTスキャンデータに対して有限要素法（FE）による応力シミュレーションを直接実行することができます。この手法は、発泡体、格子構造、微細多孔性を持つ部品など、非常に複雑な構造に特に適しています。
繊維分析
CTデータを用いることで、繊維配向テンソルやヒストグラムといった形で、局所的および全体的な繊維統計量を算出することが可能です。これには、マトリックス材料の多孔性を決定するための多孔性解析結果も含まれます。さらに、織物や積層材料の主配向も特定できます。