fr.wedoany.com Rapport : Le 6 mai 2026, des chercheurs allemands ont démontré que la caméra rapide ALEd Vision EoSens 3CL est capable de détecter en temps réel les caractéristiques des défauts de sous-surface pendant le processus de fusion sur lit de poudre par laser (LPBF), sans qu'il soit nécessaire de modifier la trajectoire du laser ou la machine de fabrication. La LPBF est un procédé de fabrication additive qui utilise un laser de haute puissance pour faire fondre couche par couche de la poudre métallique afin de construire des pièces complexes, mais les défauts proviennent souvent de sous la couche déjà imprimée, déclenchés par des projections. La recherche de la KU Leuven a permis une surveillance en temps réel en corrélant les caractéristiques optiques in situ capturées à 20 000 images par seconde avec la porosité de sous-surface confirmée par tomographie par rayons X.
Les projections sont des gouttelettes de métal en fusion éjectées du bain de fusion, dont l'oxydation et la retombée peuvent entraîner des défauts tels que des anomalies microstructurales et une rugosité de surface accrue. La quantité, la vitesse et la direction des projections sont mesurables et deviennent des caractéristiques clés pour la détection des défauts en LPBF. La caméra rapide EoSens 3CL, installée avec un angle de 25° par rapport à l'axe, a capturé le processus de fusion de l'acier inoxydable 316L à travers un filtre passe-court de 975 nm avec une exposition de 30 µs, offrant une résolution d'environ 100 µm/pixel, capable de résoudre finement les événements de projection individuels. L'équipe a extrait cinq caractéristiques : le rapport d'aspect de la zone de processus, la surface, l'intensité moyenne, la vitesse et le nombre de projections, et a découvert que la vitesse de balayage est le principal facteur d'instabilité du processus.
La caméra rapide EoSens 3CL, couplée à un système d'acquisition NI PXI via une interface Camera Link, a synchronisé les données du contrôleur MCP à 100 kHz, fournissant la précision temporelle et spatiale nécessaire pour analyser les événements de projection image par image, et formant ainsi une solution de surveillance non invasive indépendante de la machine. La principale découverte est que le nombre de projections surveillées en temps réel est fortement corrélé au nombre de porosités de type keyhole mesurées par X-CT, établissant un lien direct entre les caractéristiques de surface et les défauts de sous-surface.
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