MultipLICITY

De 3D-revolutie

Additive manufacturing (AM) - of 3D-printen, zoals het beter bekend is – heeft een revolutie veroorzaakt in het ontwerp en de productie van onderdelen voor bijvoorbeeld de lucht- en ruimtevaart, de energiesector, de autofabricage, de medische wereld, en in uitrustings- en consumptiegoederen.

In deze domeinen wordt nu ongeveer 30% van de onderdelen gemaakt door metaal of kunststof met een krachtige laser te versmelten, waardoor de onderdelen laag voor laag worden geprint. Hierdoor kunnen complexe en lichte onderdelen sneller en met minder materiaal worden gemaakt dan bij traditionele fabricage.

Helaas heeft het proces nog steeds beperkingen: ongeveer 10% van de geprinte onderdelen blijkt gebreken te vertonen.

Een nieuwe blik op kwaliteitsbewaking

De sensoren en camera's die worden gebruikt om de kwaliteit van 3D-printing te bewaken, zijn vaak niet snel genoeg om defecten in real time vast te stellen. En zelfs als dat wel het geval is, dan nog wordt slechts een deel van de gebreken gedetecteerd. De oplossing zal erin bestaan om gelijktijdige informatie van meerdere soorten sensoren te gaan gebruiken.

Bovendien gebruiken de nieuwere 3D printers niet één, maar meerdere lasers om materiaal op een gecoördineerde manier samen te smelten. Ook dat kan nieuwe defecten veroorzaken. Het maakt bovendien in-line monitoring ook nog complexer, vooral omdat er nu informatie van meerdere activiteiten en bronnen moet worden gecombineerd.

De partners in het MultipLICITY-project willen een aantal doorbraken realiseren als oplossing voor deze uitdagingen en zo de kwaliteit, productiviteit en efficiëntie van lasergebaseerd 3D-printen verbeteren.

Onderzoeksdoelen en -resultaten

In vergelijking met de huidige best beschikbare technologie is MultipLICITY van plan een aantal innovaties te realiseren:

• Generieke infrarood- en visuele camera's, met de mogelijkheid om meerdere interessegebieden aan 20.000 beelden per seconde uit te lezen. 
• Een generiek platform voor hogesnelheid sensorfusie om zo in real time de beelden van meerdere camera’s tegelijk te verwerken.
• Een innovatief hybride AI-systeem dat big data en expertkennis in real time zal gebruiken om 3D-printfouten te detecteren.
• Controle-algoritmen om bij meerdere snelheden en meerdere lasers de schattingen van de hybride AI om te zetten in corrigerende en preventieve acties.

De resultaten van het onderzoek zullen worden geïntegreerd in een demonstratiemodel: een multi-sensor, multi-lasersysteem met real-time monitoring en controle.

"Met dit project pakken we een aantal uitdagingen aan op het gebied van kwaliteit en efficiëntie bij het 3D-printen. We voorzien dat daardoor minder geprinte onderdelen zullen verloren gaan door defecten, waardoor ook de afval en het energieverbruik zullen dalen."