Un gruppo di ricerca congiunto guidato dall’Argonne National Laboratory e dalla University of Virginia ha messo a punto un sistema per individuare istantaneamente le cosiddette keyhole-porosità durante la stampa metallica con tecnologia Laser Powder Bed Fusion. Questi vuoti microscopici, generati quando l’energia del laser è eccessiva rispetto alla quantità di materiale fuso, possono compromettere resistenza e durata dei componenti stampati.
Sinergia tra termografia, radiografia e intelligenza artificiale
In molte macchine per la fusione laser a letto di polvere, sensori termici monitorano la temperatura del pool di fusione, ma non riescono a ricostruire i difetti all’interno del metallo. Per superare questo limite, i ricercatori hanno sfruttato i fasci di raggi X dell’Advanced Photon Source, impianto gestito dall’Office of Science del Dipartimento dell’Energia presso Argonne, per ottenere immagini ad altissima risoluzione delle porosità interne.
Parallelamente, sono state acquisite riprese termografiche della superficie del pezzo. Analizzando in parallelo le due serie di dati, è emerso che la formazione di un keyhole pore genera un’impronta termica ben riconoscibile alla superficie: un rapido aumento di temperatura in prossimità della cavità seguita da un raffreddamento altrettanto brusco.
Addestramento del modello predittivo
Partendo dalle immagini radiografiche come “verità a terra”, il team ha addestrato un algoritmo di machine learning (in gran parte basato su reti neurali convoluzionali) a riconoscere le firme termiche corrispondenti all’insorgenza dei pori. Una volta validato, il modello è stato testato su campioni non etichettati: è risultato in grado di segnalare il momento esatto del difetto con una risoluzione temporale inferiore al millisecondo, confermando l’affidabilità della predizione senza ricorrere continuamente ai raggi X.
Potenziali sviluppi tecnologici
Su questo approccio si sta già lavorando per integrare sonde acustiche o fotocamere termiche di nuova generazione direttamente nelle stampanti industriali. L’obiettivo è realizzare sistemi di controllo autoregolanti, capaci non solo di rilevare il difetto ma anche di intervenire in tempo reale modificando parametri come potenza laser, velocità di scansione o flusso di gas di protezione.
Ambiti di applicazione
La qualità strutturale delle parti metalliche è cruciale in settori come aerospaziale, automobilistico, energetico e biomedicale. Con un monitoraggio continuo e predittivo, si riduce la necessità di controlli distruttivi a fine processo, si diminuiscono scarti e costi di rilavorazione e si accelera la qualificazione dei componenti additivi per impieghi critici.
