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Utilizzata da tempo per scrutare all’interno dei componenti metallici stampati in 3D, la scansione TC può rivelare polvere intrappolata, crepe e altre deformità. Essendo una tecnica di test non distruttiva, costituisce uno strumento prezioso per identificare errori di processo, perfezionare i metodi di produzione e segnalare le parti difettose prima della spedizione. Ora, l’Oak Ridge National Laboratory (ORNL) e il leader tedesco dell’ottica ZEISS hanno siglato un accordo di licenza quinquennale per collaborare sull’uso della scansione CT per il controllo della qualità nelle parti stampate in 3D.
Con l'accordo di licenza, ZEISS punta su Simurgh, uno strumento progettato per ridurre drasticamente i costi di ispezione di un fattore dieci, aumentando al contempo la precisione. Ciò è particolarmente opportuno, poiché il settore è pronto per un’impennata dei test specifici sulle parti. Sebbene il suo nome possa evocare l'immagine di un personaggio del "Signore degli Anelli", Simurgh è tutto affari. Utilizza algoritmi addestrati per identificare geometrie problematiche che potrebbero segnalare problemi come polvere intrappolata, occlusioni o crepe. Questa iniziativa di ricerca è sostenuta dall'Ufficio per i materiali avanzati e le tecnologie di produzione del Dipartimento dell'Energia, situato presso l'impianto di dimostrazione della produzione presso l'ORNL. Ha anche ricevuto sostegno attraverso un premio del Fondo per la commercializzazione della tecnologia.
“La CT è una tecnica non distruttiva standard utilizzata in una moltitudine di settori diversi per garantire la qualità del componente che viene prodotto. Ma la TC è tradizionalmente un processo costoso e dispendioso in termini di tempo. La sfida è come sfruttare ciò che sappiamo della fisica e della tecnologia per accelerare il processo CT e consentirne una più ampia adozione da parte dell’industria. Il mio obiettivo finale, quello che vorrei raggiungere, è renderlo così veloce da poterlo inserire in una linea di produzione in modo che ogni parte possa essere scansionata tramite TAC in modo rapido e affidabile. Se riuscissimo ad arrivarci, sarebbe uno sviluppo rivoluzionario che consentirebbe alla stampa 3D di realizzare davvero il suo potenziale”, ha affermato il ricercatore ORNL Amir Ziabari.
“ZEISS e ORNL vantano una lunga partnership che ha portato allo sviluppo di soluzioni innovative per l'analisi e la qualificazione automatizzate. Stiamo ora cercando di migliorare ulteriormente lo sviluppo dei processi e la qualificazione per la produzione additiva, per consentire l’adozione su larga scala e il passaggio dalla prototipazione alla produzione”, ha affermato Paul Brackman, AM Manager di ZEISS.
In questo caso, le capacità di Simurgh vanno oltre la scansione TC; lo strumento è stato addestrato anche sui dati provenienti dai microscopi elettronici a scansione. Quando una parte viene scansionata, Simurgh utilizza l'apprendimento automatico, in particolare il deep learning, per analizzare e individuare automaticamente le aree suscettibili di errori. Sfruttando l’apprendimento automatico, il sistema ottimizza i costi di elaborazione migliorando sia la velocità che la precisione. In particolare, Simurgh ha esaminato attentamente le staffe di assemblaggio del combustibile nucleare destinate alla centrale nucleare di Browns Ferry, nonché le pale delle turbine stampate in 3D.
Zeiss dispone già di uno strumento GOM Blade Inspect Pro e di una serie di altri strumenti per l'ispezione delle pale delle turbine e dei battenti.
“Capire quale tipo di difetti potrebbero essere presenti è incredibilmente importante per comprendere il comportamento dei materiali. In questo tipo di parti, qualsiasi difetto o minuscolo poro nel materiale potrebbe provocare un guasto catastrofico", ha affermato Ryan Dehoff, direttore dell'impianto di dimostrazione di produzione dell'ORNL.
Nel contesto dell’impennata della produzione di parti critiche tramite la produzione additiva (AM) per i settori aerospaziale e medico, anche il ruolo della scansione TC si è ampliato, aumentando le vendite di sistemi. Questa tendenza non è sfuggita all'attenzione dei giganti della metrologia ZEISS e Nikon. Nikon ha acquistato SLM Solutions e Morf3D, mentre ZEISS è stato uno dei primi sostenitori di EOS. Più recentemente, l'azienda ha investito in Makerverse e Precise Bio e ha collaborato con EOS su una soluzione di monitoraggio dei processi. Collabora con l'Oak Ridge National Laboratory dal 2019, co-sviluppando ZEISS ParAM, un servizio di qualificazione.
Queste aziende leader nel campo della metrologia e della produzione di semiconduttori sono lungi dall’essere interessate passivamente all’AM. Il loro impegno è informato da dati concreti. Avendo un portafoglio completo che comprende non solo sistemi CT ma anche di scansione 3D, sono profondamente in sintonia con il settore della produzione additiva. Ciò li colloca in una posizione unica per prevedere con precisione la traiettoria del settore. La loro offerta va oltre gli scanner CT e include scanner 3D per la valutazione dell'accuratezza dimensionale, della struttura superficiale e della precisione generale.