Nel Laser Powder Bed Fusion, o LPBF, la qualità del pezzo non dipende soltanto dalla geometria progettata e dalla polvere utilizzata. Una parte importante si gioca in una zona molto piccola: il bagno di fusione creato dal laser mentre fonde il metallo strato dopo strato. In quella zona si concentrano temperatura, vaporizzazione, movimento del metallo liquido, espulsione di particelle e solidificazione. Quando il processo esce dalla finestra corretta, possono formarsi difetti interni che non sono visibili guardando semplicemente la superficie appena lavorata.
Un gruppo di ricerca legato a KU Leuven, Flanders Make, imec/TELIN-IPI della Ghent University e AdditiveLab ha studiato proprio questo punto: capire se una camera ad alta velocità montata fuori asse possa raccogliere segnali utili per prevedere la formazione di pori nella stampa 3D metallica. Il lavoro è stato pubblicato sull’International Journal of Advanced Manufacturing Technology con il titolo Off-axis high-speed camera-based real-time monitoring and simulation study for laser powder bed fusion of 316L stainless steel. Gli autori principali includono Aditi Thanki, Carlos Jordan, Brian G. Booth, Dries Verhees, Rob Heylen, Mariam Mir, Abdellatif Bey-Temsamani, Wilfried Philips, Ann Witvrouw e Han Haitjema.
Perché i pori sono un problema nella stampa 3D metallica
Nel processo LPBF il laser fonde localmente un letto di polvere metallica. Ogni strato viene consolidato e diventa parte del pezzo finale. Quando il rapporto tra potenza del laser, velocità di scansione, spessore dello strato, granulometria della polvere e strategia di scansione non è ben bilanciato, possono comparire difetti come porosità da mancata fusione, porosità da gas o porosità di tipo keyhole.
La porosità keyhole è legata alla formazione di una cavità profonda e stretta nel metallo fuso. Quando il laser concentra molta energia in una zona ridotta, il metallo può vaporizzare e generare una depressione nel bagno di fusione. Se questa cavità diventa instabile e collassa, può intrappolare bolle nel metallo che si sta solidificando. Questi vuoti restano nel componente e possono diventare punti di concentrazione degli sforzi, con possibili effetti su fatica, resistenza e affidabilità del pezzo. Uno studio pubblicato su Nature Communications descrive il legame tra instabilità del keyhole, collasso della cavità e formazione di bolle che possono rimanere intrappolate nel materiale solidificato.
Il problema per chi produce componenti metallici in additivo è che molti difetti si formano sotto la superficie della traccia fusa. Guardare solo la parte superiore dello strato non basta sempre. Per questo la ricerca sul monitoraggio in situ cerca di collegare ciò che si può osservare durante la stampa, come luminosità, dimensione del bagno di fusione o schizzi di materiale, con ciò che verrà trovato dopo con controlli più complessi, come la tomografia computerizzata a raggi X.
Una camera esterna invece di modificare la macchina
L’aspetto interessante dello studio è l’uso di una camera ad alta velocità montata esternamente, quindi non integrata nel percorso ottico del laser. La camera è stata posizionata fuori asse rispetto alla piattaforma di costruzione, con un angolo di osservazione di circa 25 gradi. Questo approccio permette di osservare il processo senza intervenire sul fascio laser e senza trasformare in modo invasivo la macchina LPBF.
Nelle applicazioni industriali questo dettaglio conta. Un sistema di monitoraggio che richiede la modifica dell’ottica laser o l’apertura profonda dell’architettura della macchina può essere più difficile da introdurre in produzione. Una camera esterna, invece, può diventare un componente aggiuntivo più semplice da installare, almeno in linea di principio. Non vuol dire che sia già una soluzione pronta per ogni impianto, ma indica una strada meno invasiva per portare più controllo nei sistemi LPBF.
La camera indicata nell’articolo divulgativo è una Allied Vision EoSens 3CL, mentre nei lavori collegati alla piattaforma di monitoraggio compare anche la famiglia Mikrotron/EoSens. Allied Vision presenta la serie EoSens come una gamma di camere ad alta velocità per visione industriale, pensata per analizzare processi che avvengono in pochi millisecondi, con frame rate elevati a seconda della risoluzione e dell’area di interesse impostata.
Che cosa è stato osservato durante la stampa
Il test ha riguardato tracce singole in acciaio inossidabile 316L, uno dei materiali più studiati nella stampa 3D metallica. La camera ha lavorato a 20.000 fotogrammi al secondo, con un tempo di esposizione di 30 microsecondi e un filtro short-pass a 975 nanometri, così da acquisire emissioni nel visibile e nel vicino infrarosso senza essere saturata direttamente dal laser. Dai video sono stati estratti diversi segnali: area della zona di processo, intensità media, rapporto tra lunghezza e larghezza della zona fusa, numero degli spatter e velocità delle particelle espulse.
Gli spatter sono piccole gocce o particelle di metallo che vengono espulse dal bagno di fusione. Possono rimbalzare, ossidarsi, ricadere sul letto di polvere o interferire con gli strati successivi. Non ogni particella espulsa produce un difetto, ma l’attività degli spatter può essere un indicatore dello stato del processo. Nello studio le velocità misurate per queste particelle sono comprese tra 0,4 e 7,8 metri al secondo.
Il punto centrale non è solo “vedere” lo spatter. Il valore sta nel collegare quel segnale visibile con i difetti trovati dopo nel volume del materiale. Gli autori hanno confrontato i dati raccolti durante la stampa con analisi successive tramite tomografia computerizzata a raggi X e misure di topografia superficiale 2,5D. In questo modo hanno cercato una relazione tra ciò che la camera vede durante il processo e ciò che il controllo post-processo conferma dentro la traccia stampata.
Il collegamento tra spatter e porosità keyhole
Dalle analisi emerge una correlazione tra il numero di spatter osservati in tempo reale e la presenza di porosità keyhole rilevata in seguito con la tomografia. Questo non significa che ogni schizzo generi automaticamente un poro. Il dato va letto in modo più preciso: una maggiore attività di spatter può essere un segnale di instabilità del bagno di fusione e di condizioni più favorevoli alla formazione di difetti interni.
Questa distinzione è importante per non trasformare la ricerca in una promessa troppo semplice. La camera non “vede” direttamente il poro mentre si forma nel volume del metallo. Osserva la zona di processo e ricava indicatori. Se questi indicatori sono collegati in modo affidabile alla qualità finale, possono diventare strumenti di controllo. Il passaggio successivo è usare questi segnali per correggere i parametri durante la stampa, ad esempio adattando potenza laser, velocità di scansione o strategia di esposizione quando il sistema rileva condizioni a rischio.
Il lavoro pubblicato indica anche che la velocità di scansione ha un impatto forte sulla stabilità del processo e sulla formazione degli spatter. Questo è coerente con la natura del LPBF: quando la velocità cambia, cambia il tempo in cui il laser trasferisce energia a una certa quantità di materiale. Una velocità troppo alta può favorire mancate fusioni, mentre un apporto energetico troppo elevato può portare verso modalità keyhole più instabili.
Perché serve il confronto con la tomografia
La tomografia a raggi X resta uno degli strumenti più importanti per verificare la porosità interna nei componenti additivi metallici. Il limite è che si tratta di un controllo post-processo: arriva dopo la produzione, richiede tempo, attrezzature dedicate e non corregge il pezzo mentre viene costruito. Per componenti critici, come quelli aerospaziali, medicali o per applicazioni ad alto carico, questo tipo di verifica è spesso necessario, ma non risolve da solo il problema degli scarti.
Il monitoraggio in situ cerca di spostare una parte dell’informazione dentro il processo. Non sostituisce di colpo la tomografia, ma può ridurre l’incertezza durante la costruzione. Se una camera ad alta velocità segnala una condizione instabile, il sistema può registrare la zona a rischio, segnalare il layer, fermare il processo o in futuro modificare i parametri. L’obiettivo di lungo periodo è passare da una produzione “stampo e poi controllo” a una produzione in cui il processo raccoglie dati mentre costruisce il componente.
Nel progetto collegato, chiamato Vision-in-the-Loop, gli autori indicano una collaborazione con imec-Vision Lab, University of Antwerp, AdditiveLab, Materialise, Dekimo Products ed ESMA NV. Il lavoro è stato sostenuto anche dal progetto VLAIO imec ICON Vision-in-the-Loop e da Flanders Make, che possiede l’infrastruttura di additive manufacturing usata per gli esperimenti descritti nello studio.
Dai video ai segnali di controllo
Per trasformare le immagini in informazioni utilizzabili, i ricercatori hanno applicato segmentazione e rilevamento di caratteristiche. In pratica, il video della zona di fusione viene analizzato fotogramma per fotogramma per ricavare misure numeriche. Tra queste ci sono la dimensione del bagno di fusione, la sua forma, la sua intensità e l’attività degli spatter. Questi dati permettono di descrivere il comportamento del processo con un linguaggio più vicino al controllo macchina.
L’interesse industriale sta proprio qui: una camera ad alta velocità produce moltissimi dati, ma la macchina non può fermarsi a “guardare un video”. Serve una catena di elaborazione capace di estrarre pochi indicatori significativi, confrontarli con condizioni note e restituire un segnale utilizzabile. Il lavoro pubblicato non è quindi soltanto un esperimento di imaging, ma un passaggio verso sistemi di controllo più intelligenti per la LPBF.
Un altro lavoro collegato, pubblicato su Sensors, affronta lo stesso problema dal punto di vista della stabilità temporale. In quel caso il sistema usa una camera ad alta velocità per raccogliere informazioni su bagno di fusione e spatter, sintetizzando i dati in caratteristiche spaziali e temporali. Gli autori spiegano che le immagini CT dei pezzi stampati vengono usate come riferimento per stimare la densità dei pori e addestrare un modello predittivo.
Il punto non è correggere ogni minima oscillazione. Un controllo troppo aggressivo può introdurre nuove instabilità. La direzione più utile è riconoscere quando una variazione del processo porta davvero a un rischio di difetto, evitando interventi non necessari. Lo studio su Sensors mostra che l’introduzione di caratteristiche temporali migliora la capacità di stimare alcuni fenomeni, in particolare la densità dei pori keyhole, con un aumento superiore al 20% nella previsione indicata dagli autori.
Le aziende e gli enti citati nel lavoro
In questa ricerca i nomi da tenere presenti sono diversi. KU Leuven è il riferimento accademico principale sul lato additive manufacturing. Flanders Make è coinvolta come centro di ricerca per l’industria manifatturiera e come proprietaria dell’infrastruttura AM usata negli esperimenti. imec/TELIN-IPI della Ghent University compare tra le affiliazioni degli autori. AdditiveLab è presente tra le affiliazioni e tra i partner tecnici citati.
Tra i partner ringraziati nel progetto Vision-in-the-Loop compaiono imec-Vision Lab, University of Antwerp, AdditiveLab, Materialise, Dekimo Products ed ESMA NV. Per la parte hardware di visione viene citata la famiglia EoSens, collegata ad Allied Vision nel materiale tecnico e commerciale disponibile. Nei lavori collegati alla piattaforma LPBF viene indicata anche una macchina 3D Systems ProX DMP320 equipaggiata con Materialise Control Platform, usata per consentire disegni sperimentali e acquisizioni coordinate con i dati di processo.
Cosa può cambiare per la produzione additiva metallica
La stampa 3D metallica è già utilizzata per componenti complessi, canali interni, strutture alleggerite, utensili conformal cooling e parti personalizzate. Il limite, quando si passa a produzione qualificata e ripetibile, è il controllo della variabilità. Due pezzi stampati con lo stesso file possono comportarsi in modo diverso se cambiano polvere, atmosfera, temperatura locale, strategia di scansione, distribuzione termica o stato della macchina.
Un sistema che collega segnali ottici e difetti interni può aiutare a costruire una memoria del processo. Ogni traccia, ogni layer e ogni zona del pezzo possono essere associati a dati di monitoraggio. Questo potrebbe diventare utile sia per il controllo qualità, sia per la certificazione, sia per la riduzione degli scarti. In uno scenario produttivo maturo, il report di un componente LPBF potrebbe includere non solo i parametri nominali usati, ma anche una mappa dei segnali raccolti durante la costruzione.
La strada resta complessa. I risultati ottenuti su tracce singole in 316L devono essere estesi a geometrie più complesse, materiali diversi, strategie di scansione reali, pezzi multilayer e macchine industriali con condizioni di processo variabili. Gli stessi autori dei lavori collegati sottolineano che alcuni esperimenti sono prove di concetto e che la geometria del pezzo può influire sulla porosità.
Un passo verso il controllo a ciclo chiuso
Il termine chiave è “closed-loop”, cioè controllo a ciclo chiuso. In un sistema LPBF tradizionale, la macchina segue parametri impostati prima della stampa. In un sistema a ciclo chiuso, i sensori osservano il processo e il sistema modifica il comportamento della macchina in base a ciò che accade. Per arrivarci servono sensori veloci, modelli affidabili, algoritmi robusti e interfacce macchina capaci di intervenire senza compromettere la stabilità.
La camera ad alta velocità studiata dal gruppo KU Leuven non è la soluzione completa, ma può essere una componente di questo schema. Osserva il processo da fuori, raccoglie dati su bagno di fusione e spatter, permette di collegare segnali superficiali a difetti interni e può alimentare modelli predittivi. Il valore pratico sarà determinato dalla capacità di trasformare queste correlazioni in decisioni affidabili durante la stampa.
Per le aziende che usano LPBF, il punto non è avere un video spettacolare del laser che fonde la polvere. Il punto è sapere se quel video contiene informazioni utili per decidere se il pezzo sta crescendo bene o se una zona dovrà essere controllata con maggiore attenzione. Se questa informazione diventa abbastanza affidabile, la stampa 3D metallica può ridurre una parte dell’incertezza che ancora accompagna i componenti critici prodotti con tecnologia additiva.
Una ricerca concreta, senza slogan facili
Questa ricerca non elimina la necessità di controlli post-processo e non rende automatica la produzione senza difetti. Offre però un metodo per collegare ciò che succede durante la stampa con ciò che verrà misurato nel pezzo finito. È un passaggio importante perché la qualità nella LPBF non può essere gestita solo alla fine del processo: deve essere compresa mentre il pezzo viene costruito.
La combinazione tra camera ad alta velocità, analisi degli spatter, misure del bagno di fusione, tomografia a raggi X e modelli di simulazione aiuta a costruire una base più solida per il monitoraggio della stampa 3D metallica. Per l’industria, il valore non sta nell’aggiungere un sensore in più alla macchina, ma nel rendere quel sensore utile per ridurre scarti, migliorare la ripetibilità e documentare meglio la qualità dei componenti.
