南洋理工大學的研究人員開發了一種快速、低成本的成像方法，可以分析3D打印金屬零件的結構，以評估材料的質量。該係統使用一台光學相機、一個(ge) 光源和一台運行該團隊開發的專(zhuan) 有機器學習(xi) 軟件的筆記本電腦。

大多數3D打印金屬合金由各種微觀晶體(ti) 組成，這些晶體(ti) 在形狀、大小和原子晶格方向上都不同。將這些信息映射出來，就可以推斷出合金的性能，比如強度和韌性。為(wei) 了分析這種微觀結構，通常使用掃描電子顯微鏡，這是一個(ge) 昂貴且耗時的過程。

另一方麵，團隊方法中涉及的硬件成本不到2萬(wan) 美元。該方法首先用化學物質處理金屬表麵，以揭示微觀結構，然後將樣品麵向相機放置，相機在光源從(cong) 不同方向照亮金屬時拍攝多幅圖像。

然後，該軟件分析光從(cong) 不同金屬晶體(ti) 表麵反射產(chan) 生的圖案，然後推斷出它們(men) 的方向。整個(ge) 過程大約需要15分鍾。

研究人員說：“使用我們(men) 廉價(jia) 且快速的成像方法，我們(men) 可以很容易地區分好的3D打印金屬零件和有缺陷的零件。目前，除非我們(men) 詳細評估材料的微觀結構，否則無法區分它們(men) 。”

沒有兩(liang) 個(ge) 3D打印的金屬零件是平等的，即使它們(men) 可能是使用相同的技術生產(chan) 的，並且具有相同的幾何結構。從(cong) 概念上講，這類似於(yu) 兩(liang) 個(ge) 完全相同的木製工藝品可能各自具有不同的紋理結構。

研究人員認為(wei) ，該團隊的成像方法有可能簡化3D打印或添加製造生產(chan) 的金屬合金零件的認證和質量評估。

3D打印金屬零件最常用的技術之一是使用高功率激光熔化金屬粉末，並將其逐層熔合在一起。然而，微觀結構以及印刷金屬的質量取決(jue) 於(yu) 幾個(ge) 因素，其中包括激光的速度和強度，在添加下一層之前冷卻的時間，以及使用的金屬粉末的類型和品牌。

該團隊沒有使用一個(ge) 複雜的程序來根據采集到的光學信號測量晶體(ti) 方向，而是使用了一個(ge) 神經網絡，為(wei) 其提供數百張光學圖像以供學習(xi) 。最終，它學會(hui) 了根據光如何從(cong) 金屬表麵散射的差異，從(cong) 圖像中預測金屬中晶體(ti) 的方向。

然後，他們(men) 測試了該方法，以創建一個(ge) 完整的“晶體(ti) 方向圖”，該圖提供了有關(guan) 晶體(ti) 形狀、大小和原子晶格方向的全麵信息。

該團隊目前正在與(yu) NTU的創新和企業(ye) 公司NTUitive進行討論，以探索成立一家分拆公司或許可其專(zhuan) 利的可能性。