ZEISSとORNLがinspのライセンス契約を締結

DOE/オークリッジ国立研究所

画像: ZEISS 付加製造技術責任者のクラウス・ヘルマンシュテッター氏 (左) と ORNL エネルギー科学技術担当暫定研究所所長リック・レインズ氏が、ORNL の機械学習アルゴリズム Simurgh を 3D プリントされた製品の迅速な評価に使用できるライセンス契約に署名工業用 X 線コンピュータ断層撮影装置 (CT) を備えたコンポーネント。 CT スキャンに機械学習を使用することで、3D プリント部品の検査にかかる時間とコストが 10 分の 1 以上削減され、品質も向上すると期待されています。もっと見る

クレジット: Carlos Jones/ORNL、米国エネルギー省

エネルギー省のオークリッジ国立研究所と研究パートナーであるZEISSとの間のライセンス契約により、産業用X線コンピュータ断層撮影装置（CT）が、ORNLの機械学習アルゴリズムであるSimurghを使用して3Dプリントされたコンポーネントの迅速な評価を実行できるようになります。 CTスキャンに機械学習を組み込むことで、品質を向上させながら検査にかかる時間とコストを10分の1以上削減できると期待されている。

エネルギー省のオークリッジ国立研究所と研究パートナーのZEISSとの間のライセンス契約により、産業用X線コンピュータ断層撮影装置（CT）が、ORNLの機械学習アルゴリズム「Simurgh」を使用して3Dプリントされたコンポーネントの迅速な評価を実行できるようになります。 CTスキャンに機械学習を組み込むことで、品質を向上させながら検査にかかる時間とコストを10分の1以上削減できると期待されている。

このライセンス供与は、DOEの先端材料・製造技術室と技術商業化基金賞の支援によるORNLとZEISSの5年間にわたる研究協力の一環である。 この研究は、CTスキャナーやその他の測定装置を使用して3Dプリントされた部品の内部を観察し、製造プロセス中に亀裂やその他の欠陥がないかをチェックすることに焦点を当てています。

3D プリンティングの幅広い採用における課題の 1 つは、部品を検査して、性能に影響を与える可能性のある隠れた欠陥が含まれていないことを確認する方法です。 ほぼすべての製品には、ある程度の重大な欠陥があります。 しかし、伝統的な製造技術は数十年にわたる経験に裏付けられており、製造業者は鋳造、鍛造、機械加工などの技術を使用して製造する製品に何を期待できるかを知ることができます。 しかし、3D プリントの独特な性質により、部品の検査には別のアプローチが必要であり、高度な特性評価技術を使用してアイテム内部の明確な特徴を理解する必要があります。

そこで登場するのがCTです。

「CT は、製造されるコンポーネントの品質を保証するためにさまざまな業界で使用されている標準的な非破壊技術です」と ORNL 研究者のアミール ジアバリ氏は述べています。 「しかし、CT は伝統的に高価で時間のかかるプロセスです。 課題は、物理学とテクノロジーについて私たちが知っていることをどのように活用して CT プロセスを高速化し、産業界でより広く採用できるようにするかです。」

この研究は、ORNL にある DOE の製造実証施設で実施されています。 この施設は、DOE の先端製造・材料技術局の指導の下、米国の製造技術の最先端を推進するために ORNL と協力する全国規模の協力者グループである MDF コンソーシアムの本拠地です。

ZEISS Industrial Quality Solutions は、多次元計測ソリューションの大手メーカーです。 これらには、座標測定機、光学およびマルチセンサー システム、3D X 線計測、工業用品質保証のための顕微鏡システムが含まれます。 ZEISS は、プロセスの適格性確認やプリンターの同等性の確保から、欠陥の種類、特性、パターンの完全自動分析のためのプロセス内モニタリングに至るまで、積層造形に特化したソリューションを開発することで、品質の一貫性と再現性を目指して常に取り組んでいます。

「ZEISS と ORNL は、自動分析と認定のための革新的なソリューションの開発につながる長いパートナーシップを築いてきました。」と ZEISS の積層造形マネージャーの Paul Brackman 氏は述べています。 「私たちは現在、積層造形のプロセス開発と認定をさらに改善し、大規模な採用とプロトタイピングから製造への移行を可能にすることを目指しています。」