自增材制造诞生之初，计算机断层扫描（CT）便一直是首选的质量保证工具。如今，CT作为研发领域的信息工具，再次彰显了其优势。
增材制造：新机遇，新挑战
增材制造（AM）在几何形状的实现上提供了极大的灵活性，从而改变了工程师对产品设计的思维方式。然而，设计越复杂，对零部件进行缺陷和异常检测的难度就越大。由于增材制造和计算机断层扫描都是3D技术，因此两者一直以来都能够自然地结合使用。 作为一种无损检测 技术（NDT），计算机断层扫描几乎完全消除了评估误差，并能准确直观地呈现内部空间结构、密度和壁厚。
对于AM而言，CT不仅仅是一种质量保证工具
虽然计算机断层扫描技术已在增材制造（无损检测 ）的质量保证和质量控制领域占据了应有的重要地位，但制造商们也越来越发现它在作为工艺改进工具方面的潜力。在研发过程中，计算机断层扫描技术使工程师能够收集有关3D打印产品质量的宝贵信息，并将这些信息反馈到生产循环中，从而持续改进增材制造工艺——从而降低成本、风险和交货周期。
使用Dragonfly 深度学习
为了更快、更可靠地进行分割
在增材制造领域，人工智能和深度学习模型为图像分割和CT图像分析带来了诸多优势。通过准确、高效地识别海量图像中的模式、物体和异常，研究人员能够节省时间和精力。此外，这项智能技术还能通过减少操作员的主观偏差，从而提高图像分析的可重复性和可靠性——这对产品质量和安全具有重要影响。
Dragonfly 它能帮助您释放深度学习的强大功能，从图像中挖掘更多价值。它提供了一套丰富的工具，可满足各种图像分析需求，其中包括一个预训练的深度学习模型，用于分割增材制造零件中的孔隙。该模型可通过向导式训练进行调整和优化，以更好地适应您特定的缺陷类型。
增材制造中的典型缺陷
- 名义值与实际值的偏差
- 孔隙率
- 残留粉末
- 粘接缺陷
- 巴林
- 气孔、裂纹、夹杂物
- 表面粗糙度过高
- 微观结构问题
工业CT 在增材制造（AM）领域有哪些应用？
粉末分析
工业CT 通常可在单次扫描序列中扫描约 50,000 个颗粒，并测定其球形度、粒度分布以及单个颗粒中是否存在开放或封闭孔隙。随后可将这些数据绘制成图并进行定量分析。
壁厚与表面粗糙度分析
壁厚分析是最有价值的分析方法之一。借助先进的分析软件，CT检测系统生成的图像能够通过颜色编码显示零件内部不同厚度及其分布情况。高分辨率扫描甚至允许您对增材制造（AM）零件的表面粗糙度进行评估，而表面粗糙度对其疲劳性能起着重要作用。
名义值与实际值的比较及GD&T
CT数据集包含样品内外结构的所有几何数据。因此，可以轻松将零件的实际几何形状与CAD文件进行比较，从而生成一个采用颜色编码的几何偏差模型。此外，还可以对实际零件数据进行几何尺寸与公差（GD&T）检查。
尺寸测量
除了对扫描数据与CAD文件进行名义值与实测值的比较外，CT还能对内部和外部特征进行三维测量。所有可测量的特征及其相应的公差均可通过CAD模型进行定义，从而创建测量模板，只需点击一下按钮，即可将该模板应用到实际数据集上。
孔隙率和缺陷分析
由于计算机断层扫描利用X射线对零件进行检测，因此可以可视化并分析分层、气孔、松散粉末、裂纹以及许多其他内部缺陷。相应的软件会以颜色编码显示气孔，同时气孔尺寸分布可绘制成直方图或散点图。
机械仿真（基于“真实”数据）
为了对特定零件的结构完整性进行初步评估，可直接基于CT扫描数据进行有限元（FE）应力仿真。该方法特别适用于泡沫、格子结构或具有微孔结构等高度复杂的结构。
纤维分析
CT 数据可用于计算局部和全局纤维统计参数，形式为纤维取向张量或直方图，其中包含孔隙率分析结果，用于确定基体材料的孔隙率。此外，还可以确定编织物或铺层材料的主取向。