DLにより､3Dプリント部品のX線 CT検査を高速､正確に

November, 15, 2022, Oak Ridge--米国エネルギー省オークリッジ国立研究所(ORNL)で開発された新しいディープラーニング(DL)フレームワークは､積層造形(AM)された金属部品をX線CTを使って､結果の正確さを高めながら､検査プロセスを高速化する｡

｢スキャンスピードは､コストを大幅に下げる｡さらに品質が高くなるので､後加工分析は､著しく簡単になる｣とORNL主席研究者､Amir Ziabariはコメントしている｡

そのフレームワークは､商業パートナーZEISSが使用する装置内のソフトウエアに組み込まれつつある｡装置は､ORNL､DOE製造デモンストレーションファシリティにあり､そこでは企業が3Dプリンティング法に磨きをかけている｡

ORNL研究者は､プリント中に部品の品質を分析できる技術を以前に開発している｡プリンティング後の高水準のイメージング精度が加わると､AMに付加的レベルの信頼度が加わる｡同時に､増産の可能性がある｡

｢これにより､われわれは､3Dプリンティング装置から出てくる全ての単一部品を検査できる｡現在､CTはプロトタイピングに限られている｡しかし､このツールは､AMを産業化に推し進める｣とZEISS積層造形事業開発マネージャ､Pradeep Bhattadは､話している｡

X線CTスキャニングは､3Dプリントされた部品の健全性を損傷を与えることなく認定するために重要である。そのプロセスは、医療用X線CTと同じである。この場合、キャビネット内に設置された物体がゆっくりと回転し、強力なX線により各角度でスキャンされる。コンピュータアルゴリズムが、結果として得られた2D投影スタックを利用して、物体の内部構造の密度を示す3D画像を構築する。X線CTは、欠陥の検出、故障の分析、製品が意図した構成および品質に一致することを認定する。

しかし、X線CTは、積層造形で大規模に用いられていない。現在のスキャニングと分析法が時間集約的で、不正確だからである。金属は、X線ビーム中で低エネルギーX線を完全に吸収できるので、物体が複雑な形状の場合、さらに多重化される不正確な画像を作る。結果としての画像の欠陥は、スキャンが明らかにしようとした亀裂や孔を曖昧にする可能性がある。熟練技術者は、分析中にこれらの問題を補正できるが、そのプロセスは時間と労働の集約となる。

Ziabariと同氏のチームは、迅速に、より鮮明で正確な再構築と自動分析を可能にするディープラーニングフレームワークを開発した。同氏は、チームが開発したプロセスを10月の画像処理に関する電気･電子技術者協会(Institute of Electrical and Electronics Engineers)国際会議で発表した。

CT向け監督ありDLネットワークのトレーニングは、多くの高価な計測を必要とする。金属部品は、付加的課題を課すので、適切なトレーニングデータの取得は難しくなる。Ziabariのアプローチは、そのために広範囲な実験を必要としない現実的トレーニングデータを生成することによる飛躍である。

敵対的生成ネットワーク(GAN)法は、ニューラルネットワーク、物理学ベースのシミュレーションやコンピュータ支援設計のトレーニングに現実的に見えるデータセットを総合的に作成するために利用されている。GANは、マシンラーニングクラスであり、ゲームで相互に競争するニューラルネットワーク利用する。それは、Ziabariによると、このような実用的アプリケーションでは、滅多に使われない。

このX線CTフレームワークは、精度を達成するために少ない角度でのスキャンを必要とするだけなので、イメージング時間は6倍少なくなった。Ziabariによると、約1時間から10分以下になった。そのように少ない視野角で素早く実行すると、通常は3D画像に著しい「ノイズが」が加わる。しかしORNLのアルゴリズムは、トレーニングデータにこれを補正するように教え込み、小さな欠陥検出さえも4倍、それ以上強化している。

Ziabariのチームが開発したフレームワークによりメーカーは、構築を素早く微調整できる。たとえ設計、あるいは材料を変更しても可能である。このアプローチにより、サンプルの分析は、6～8日ではなく、1日で完了する。

「非常にコスト効率の優れた方法でパーツ全体を迅速に検査できるなら、われわれは100％の信頼を獲得することになる。われわれは、ORNLと協力して、CTを利用できる、信頼度の高い産業検査ツールにしようとしている」とBhattadは話している。

ORNLの研究者は、複雑な高密度材料を使用した多様なスキャンパラメタでプリントされた数100のサンプルについてその新しいフレームワークの性能を評価した。これらの結果は良好であり、その技術がどんなタイプの金属合金でも等しく効果的であることを評価するMDFで進行中のトライアルは、うまく機能している。

それは重要である、研究チームが開発したアプローチは、新しい金属合金製部品の認定を遙かに簡単にできるからである。「ヒトは、新しい材料を使わない。ベストのプリンティングパラメタを知らないからである。今回、これらの材料を迅速に特性評価し、パラメタを最適化すると、これらの新しい材料のAMでの利用を促進する」(Ziabari)。

Ziabariによると、その技術は多くの分野に適用可能である。防衛、自動製造、航空宇宙、エレクトロニクスプリンティング、電気自動車バッテリの非破壊評価など。

(詳細は、https://www.ornl.gov/)