Una stampante 3D a estrusione può completare apparentemente senza problemi un lavoro durato diverse ore e produrre comunque un componente con porosità interna, zone scarsamente consolidate o irregolarità di deposizione invisibili dall’esterno. È uno dei limiti più importanti della Material Extrusion quando si cerca di passare dalla prototipazione alla produzione di parti funzionali: il firmware conosce i comandi inviati alla macchina, ma non necessariamente ciò che è realmente accaduto nel materiale durante ogni singola deposizione. Un gruppo di ricercatori della Sheffield Hallam University e della Norwegian University of Science and Technology, NTNU, ha studiato un possibile modo per ridurre questa distanza utilizzando contemporaneamente termografia infrarossa e Acoustic Emission, due tecniche di controllo non distruttivo capaci di osservare fenomeni differenti durante la costruzione del pezzo.
Il lavoro, pubblicato il 19 settembre 2026 sull’International Journal of Advanced Manufacturing Technology, è firmato da Rosanna Forster, Dimitra Soulioti, Antonio Feteira, Sotirios Grammatikos ed Evangelos Kordatos. Gli esperimenti sono stati eseguiti su campioni in PLA prodotti mediante Material Extrusion, confrontando i segnali registrati durante la stampa con la struttura interna misurata successivamente mediante microtomografia computerizzata a raggi X e con prove meccaniche di trazione. L’idea è particolarmente interessante perché i due sensori non osservano la stessa cosa: la termocamera segue la storia termica del materiale appena depositato, mentre il sensore Acoustic Emission registra variazioni meccaniche e vibrazionali provenienti dal sistema di estrusione. Se entrambi mostrano un comportamento anomalo nello stesso regime di produzione, aumenta la quantità di informazioni disponibili sullo stato reale del processo.
La ricerca non dimostra ancora un controllo automatico della stampante in tempo reale. I dati sono stati acquisiti durante la costruzione, ma analizzati successivamente. Non è stato implementato un algoritmo che interrompe la macchina, modifica la portata o varia automaticamente temperatura e velocità quando identifica un problema. Gli stessi autori indicano lo sviluppo dell’elaborazione realmente real-time e la validazione su geometrie differenti come passi necessari prima di un’applicazione industriale completa. La distinzione è importante: monitoraggio in-line non significa automaticamente closed-loop control.
Il problema: il G-code descrive ciò che dovrebbe accadere, non ciò che è realmente accaduto
In una normale stampante FFF il software stabilisce posizione dell’ugello, velocità, temperatura, portata teorica e traiettoria. Se viene comandata una linea di estrusione larga 0,4 mm, il sistema normalmente presume che quella linea sia stata effettivamente depositata nelle condizioni previste.
Nella realtà possono intervenire numerose deviazioni. Una parziale ostruzione dell’ugello può ridurre la quantità di materiale. Il diametro reale del filamento può variare. Una temperatura differente da quella prevista modifica viscosità e flusso. Accelerazioni e cambi di direzione influenzano pressione all’interno dell’hotend. L’adesione tra una bead e quella adiacente può essere insufficiente. Il materiale può raffreddarsi troppo rapidamente oppure mantenere calore eccessivo. Gli spazi tra infill e pareti possono rimanere parzialmente vuoti.
Una macchina può quindi continuare a muoversi correttamente pur producendo un pezzo con struttura interna differente da quella desiderata.
Questo problema diventa particolarmente importante quando un componente non è semplicemente estetico. Un difetto interno può funzionare da concentratore di tensione e ridurre resistenza meccanica o vita a fatica pur non essendo evidente osservando la superficie.
Material Extrusion, FFF e FDM non sono esattamente la stessa terminologia
Gli autori utilizzano la terminologia Material Extrusion, MEX, in accordo con ISO/ASTM 52900. È la categoria generale del processo: il materiale viene selettivamente dispensato attraverso un ugello o un orifizio.
FFF, Fused Filament Fabrication, indica invece la variante estremamente diffusa che utilizza un filamento termoplastico continuo. FDM è un termine storicamente associato alla tecnologia sviluppata da Stratasys e viene spesso utilizzato colloquialmente come sinonimo di FFF.
Nel test è stata utilizzata una Ultimaker S5 Pro Bundle, quindi un processo FFF convenzionale a filamento.
Come è stato costruito l’esperimento
La configurazione utilizzata è volutamente abbastanza vicina a una normale stampa FFF, anche se il sistema di misura è da laboratorio. Il materiale era PLA trasparente da 2,85 mm ±0,1 mm, estruso attraverso un ugello nominale da 0,4 mm. Il piano veniva mantenuto a 60 °C e sulla superficie veniva applicato uno strato adesivo a base PVA.
I ricercatori hanno prodotto due tipi principali di provino: cubi da 10 × 10 × 10 mm, impiegati soprattutto per l’analisi della porosità, e provini dog-bone per trazione conformi a BS EN ISO 527-1:2019.
Sono stati utilizzati i profili Cura denominati Extra Fast, Fast, Normal, Fine ed Extra Fine, più un profilo Custom derivato dall’Extra Fine. Non si tratta però di un esperimento nel quale viene cambiata una sola variabile alla volta: fra i profili cambiano contemporaneamente diversi parametri. Gli autori sottolineano quindi che i risultati devono essere interpretati come confronto tra condizioni di processo complete, non come prova isolata dell’effetto di una singola impostazione.
Questo dettaglio impedisce, per esempio, di concludere che tutta la riduzione della porosità sia dovuta esclusivamente all’altezza layer.
Due sensori guardano fenomeni fisici completamente differenti
| Sistema | Cosa misura | Cosa può indicare | Limite principale |
|---|---|---|---|
| Termografia IR | Distribuzione e variazione della temperatura | Raffreddamento, gradienti termici, instabilità | La temperatura non identifica da sola il tipo esatto di difetto |
| Acoustic Emission | Onde elastiche/vibrazioni generate dal processo | Irregolarità di estrusione, movimento e deposito | Diverse sorgenti possono produrre segnali simili |
| Micro-CT | Vuoti e porosità all’interno del pezzo | Posizione e volume dei difetti | È stata usata dopo la stampa |
| Test di trazione | Risposta meccanica finale | Effetto globale della qualità del processo | È distruttivo e non localizza il difetto |
L’approccio combinato è proprio il punto centrale dello studio. Una sola tecnica raramente descrive l’intero problema.
La termocamera osserva i pochi secondi nei quali si forma il legame tra gli strati
Il sistema termografico era basato su una Teledyne FLIR X6540sc, con detector InSb raffreddato, immagini da 640 × 512 pixel e acquisizione a 100 Hz. Nella configurazione sperimentale la regione osservata corrispondeva a circa 0,2 mm per pixel.
La termografia è particolarmente adatta alla Material Extrusion perché la formazione del legame fra due strati è fortemente dipendente dalla storia termica.
Quando il filamento caldo viene depositato sulla bead precedente, non basta che le due superfici si tocchino. Il polimero deve deformarsi abbastanza da stabilire un contatto intimo e le catene molecolari devono avere sufficiente mobilità per diffondere attraverso l’interfaccia.
La temperatura diminuisce però molto velocemente.
Un lavoro del National Institute of Standards and Technology condotto da Jonathan Seppala e Kalman Migler aveva già mostrato attraverso termografia infrarossa che, in condizioni tipiche di estrusione polimerica, la temperatura della zona di saldatura può scendere dell’ordine di 100 °C al secondo e restare sopra la temperatura di transizione vetrosa soltanto per circa un secondo.
Il tempo utile alla formazione del legame può quindi essere estremamente breve.
Più caldo non significa necessariamente migliore
Un risultato interessante dello studio del 2026 è che il profilo Extra Fast mostrava temperature superficiali elevate e una distribuzione molto meno uniforme rispetto alle condizioni più lente. Le temperature osservate sul materiale attraversavano approssimativamente un intervallo fra 40 e 160 °C, con gradienti importanti.
Una lettura superficiale potrebbe suggerire che più calore favorisca automaticamente l’adesione. La realtà è più complessa.
Temperature sufficientemente alte favoriscono mobilità molecolare e interdiffusione. Ma se il materiale successivo arriva troppo rapidamente, lo strato precedente può non avere avuto abbastanza tempo per stabilizzarsi geometricamente. Il materiale ancora molto morbido può deformarsi, modificare la geometria della bead e lasciare spazi indesiderati fra infill e pareti.
Il processo deve quindi trovare un equilibrio fra due esigenze opposte: mantenere sufficientemente caldo il materiale per ottenere un buon welding e consentirgli abbastanza tempo per stabilizzare la geometria.
È uno dei motivi per cui la semplice lettura della temperatura dell’hotend non racconta abbastanza sul processo.
La temperatura impostata sull’hotend non è la temperatura del materiale depositato
La stampante può riportare, per esempio, che l’hotend è a 200 °C. Quel numero rappresenta la temperatura misurata dal sensore nel blocco termico o nella zona controllata dal firmware. Non significa che tutta la bead appena deposta abbia uniformemente la stessa temperatura.
Il polimero attraversa il nozzle, incontra superfici più fredde, viene stirato durante la deposizione, entra in contatto con il layer precedente ed è raffreddato da aria e ventilazione.
Nel giro di millimetri possono quindi esistere gradienti termici significativi.
La termografia permette di osservare più direttamente questa realtà spaziale. Nel lavoro di Sheffield Hallam, i ricercatori hanno analizzato sia il profilo termico lungo una singola deposizione sia la temperatura residua della parte già costruita.
La seconda grandezza è importante perché ogni nuovo layer non viene depositato su materiale a temperatura ambiente: la parte trattiene una determinata quantità di calore, che dipende dal tempo trascorso dall’ultima deposizione e dalla geometria.
Acoustic Emission non significa semplicemente “ascoltare la stampante con un microfono”
La seconda metodologia è l’Acoustic Emission, AE. Il termine può far pensare all’analisi del normale rumore prodotto da motori e ventole, ma il sistema utilizzato è differente.
Un sensore piezoelettrico a banda larga è stato collegato direttamente alla testina di estrusione. Il sensore utilizzato lavorava nell’intervallo 100–900 kHz, molto oltre la banda normalmente percepita dall’orecchio umano.
Per ottenere un buon accoppiamento meccanico fra sensore e testina è stato utilizzato un gel ultrasonico; l’installazione seguiva le indicazioni dello standard ASTM relativo al montaggio dei sensori AE. Il segnale veniva amplificato con un preamplificatore da 40 dB.
L’obiettivo non era quindi registrare il “suono” della stampante in senso comune, ma catturare onde elastiche e transitori meccanici propagati attraverso la struttura.
Il problema dell’Acoustic Emission è capire cosa abbia prodotto il segnale
La posizione sulla testina permette al sensore di essere molto vicino al fenomeno, ma produce anche una difficoltà evidente. La sorgente del segnale può essere:
- movimento meccanico della testina;
- variazione del flusso nel nozzle;
- deposizione del materiale;
- interazione nozzle-parte;
- accelerazione e decelerazione;
- eventuale instabilità di estrusione.
Un aumento dell’attività AE non equivale quindi automaticamente alla presenza di un poro.
Nel lavoro sperimentale, i dati sono stati normalizzati rispetto al tempo di costruzione e al numero dei layer per ridurre l’effetto della normale ripetizione dei movimenti.
Il profilo Extra Fast ha mostrato l’attività normalizzata più elevata: circa 122% superiore al Fast e 418% superiore all’Extra Fine.
Questo comportamento era coerente con le anomalie osservate tramite termografia e con la maggiore quantità di vuoti trovata successivamente mediante micro-CT. Ma gli autori sono prudenti: attribuire precisamente ogni evento acustico a un determinato meccanismo richiederà ulteriori analisi nel dominio della frequenza e dell’ampiezza.
La micro-CT è stata utilizzata come riferimento per verificare ciò che i sensori stavano suggerendo
Per stabilire se le anomalie rilevate durante la costruzione corrispondessero realmente a difetti interni, i cubi sono stati analizzati con una Bruker SkyScan 1272.
La microtomografia aveva una risoluzione teorica dichiarata di 9 µm nella configurazione utilizzata.
La CT non era quindi il sistema di controllo in-line: serviva da benchmark offline. Dopo la stampa permetteva di ricostruire tridimensionalmente la distribuzione dell’aria all’interno del campione.
Ed è qui che il risultato diventa particolarmente interessante.
I campioni erano stati impostati con 100% di infill, ma nessuno risultava effettivamente privo di vuoti.
Questo è un punto importante anche al di fuori dello studio: 100% infill nello slicer non equivale a 100% di densità fisica del componente.
Lo slicer chiede semplicemente alla macchina di riempire teoricamente tutto il volume secondo determinate traiettorie. Tra bead, pareti e cambi di direzione possono comunque rimanere cavità.
Dal 13,4% al 4,5% di porosità
Il campione Extra Fast presentava numerosi vuoti, soprattutto lungo i contorni delle pareti e nelle zone di interfaccia tra infill e wall.
La micro-CT ha evidenziato una struttura di porosità sistematica descritta dagli autori come crossing pattern, che si ripeteva layer dopo layer. Non era quindi un singolo difetto casuale.
Con il passaggio a configurazioni più fini, questo pattern diminuiva progressivamente.
I valori riportati per alcune delle condizioni sono particolarmente esplicativi:
| Profilo | Porosità misurata indicativa |
|---|---|
| Extra Fast | 13,4% |
| Normal | 12,4% |
| Extra Fine | 5,5% |
| Custom | 4,5% |
Il profilo Fast non seguiva perfettamente la progressione, motivo per cui gli autori evitano di descrivere la relazione come perfettamente monotona.
Fra Normal ed Extra Fine la porosità passava comunque dal 12,4% al 5,5%.
Nel confronto complessivo fra i profili predefiniti il paper parla di una riduzione intorno al 60%; nelle conclusioni viene indicato il 59%, una differenza sostanzialmente riconducibile all’arrotondamento e alle modalità di confronto dei set.
Micro-CT vede i vuoti, non misura direttamente la qualità della saldatura molecolare
Un’altra distinzione importante riguarda ciò che la tomografia può dimostrare.
Se la CT mostra uno spazio vuoto tra due linee estruse, possiamo affermare che esiste un difetto geometrico. Non possiamo però dedurre automaticamente da un’immagine CT quanto sia forte il legame molecolare fra due regioni che appaiono a contatto.
Gli stessi autori sottolineano questo limite.
La micro-CT è stata quindi utilizzata per caratterizzare porosità e distribuzione geometrica dei void, non come misura diretta dell’interlayer adhesion.
Sono due fenomeni collegati ma non equivalenti.
I campioni più densi erano generalmente anche meccanicamente migliori
Per collegare qualità del processo e prestazioni finali sono stati prodotti anche provini di trazione, testati su una macchina Instron 3369 a una velocità della traversa di 1 mm/min.
Il trend generale mostrava una crescita delle proprietà meccaniche passando dalle condizioni Extra Fast a quelle più fini.
Per esempio il paper riporta per il profilo Normal una tensione di snervamento di circa 58,3 MPa, mentre il Fine presentava circa 57,2 MPa. Questa piccola differenza era all’interno della dispersione sperimentale e non è stata considerata statisticamente significativa.
Il dato più importante non è quindi il confronto tra due singoli valori, ma il trend complessivo.
Attraverso i profili predefiniti gli autori rilevano una riduzione della porosità di circa 60% accompagnata da un incremento della yield strength di circa 13%.
Con il profilo Custom, rispetto alla condizione più veloce, la riduzione della porosità arriva complessivamente a circa 66%, con aumento della yield strength intorno al 15%.
La qualità aumenta, ma anche il tempo macchina
È qui che lo studio diventa particolarmente utile dal punto di vista industriale.
La riduzione dei difetti non è gratuita.
Fra le condizioni predefinite, il miglioramento comportava un aumento del tempo di costruzione del cubo di circa sei volte e del provino di trazione di oltre quattro volte.
Con la configurazione Custom si arrivava a circa otto volte il tempo per il cubo e poco più di sei volte per il provino dog-bone rispetto al profilo Extra Fast.
Questo rende evidente perché non abbia senso cercare semplicemente il parametro che produce la minore porosità possibile.
| Obiettivo | Strategia possibile |
|---|---|
| Mock-up estetico rapido | Profilo molto veloce può essere sufficiente |
| Parte funzionale | Maggiore attenzione a porosità e bonding |
| Massima produttività | Layer maggiori e velocità superiori |
| Migliore struttura interna | Parametri più conservativi |
| Produzione industriale | Compromesso fra qualità, tempo e costo |
Gli stessi ricercatori osservano che il profilo Extra Fine potrebbe rappresentare un compromesso più interessante del Custom per applicazioni strutturali: il Custom richiedeva circa 46% di tempo in più sui provini di trazione rispetto all’Extra Fine, ma migliorava la yield strength soltanto di circa 1,6% e la resistenza a rottura di circa 3,5%.
Questa è un’osservazione economicamente molto più utile della semplice ricerca del massimo valore meccanico.
Rilevare un’anomalia prima che la parte sia finita è possibile; correggerla è il passo successivo
Il titolo secondo cui il sistema potrebbe vedere un problema “prima che diventi permanente” descrive bene l’obiettivo futuro, ma va interpretato con cautela.
Durante gli esperimenti, termocamera e sensore AE hanno effettivamente registrato in-line i segnali mentre la parte veniva prodotta. Gli autori hanno quindi potuto associare retrospettivamente determinate firme termiche e acustiche alle condizioni che producevano più porosità.
Ma la classificazione non avveniva ancora automaticamente mentre la stampante lavorava.
Né la macchina correggeva il processo.
Un vero sistema industriale closed-loop dovrebbe compiere almeno quattro operazioni in sequenza:
- acquisire il segnale;
- stabilire in tempo reale se il comportamento è normale;
- identificare con sufficiente probabilità il tipo e la posizione dell’anomalia;
- decidere una correzione compatibile con la parte già costruita.
L’ultimo punto è probabilmente il più difficile.
Non tutti i difetti possono essere “riparati” modificando immediatamente la stampa
Se viene rilevata una temperatura leggermente fuori dalla finestra desiderata, il controller potrebbe teoricamente modificare velocità, ventilazione o temperatura dell’hotend.
Se rileva invece una parziale sottoestrusione, potrebbe aumentare temporaneamente il flow.
Ma un vuoto che si è già formato sotto due layer successivi non scompare semplicemente aumentando la temperatura più avanti.
Il monitoraggio precoce permette quindi differenti livelli di intervento:
- correggere il parametro prima che il problema continui;
- fermare la costruzione evitando altre ore di spreco;
- contrassegnare automaticamente la parte come sospetta;
- inviare la regione interessata a un controllo successivo;
- modificare i parametri delle build future.
Sono risultati industrialmente utili anche senza una vera autoriparazione.
Il collegamento con il G-code potrebbe creare un “passaporto” della parte
Un’evoluzione particolarmente interessante consiste nell’associare ogni evento termico o acustico alla posizione della macchina e al layer corrispondente.
Invece di ottenere alla fine della stampa soltanto la dichiarazione “job completed”, il sistema potrebbe produrre una mappa:
layer 387 – coordinate X/Y – temperatura osservata – anomalia acustica – velocità – portata – eventuale azione correttiva.
Questo tipo di tracciabilità diventerebbe molto più utile in produzione rispetto a una semplice webcam che permette all’operatore di controllare se la parte è ancora sul piano.
Potrebbe consentire di creare una sorta di digital process record associato al singolo pezzo.
Non significa però che il record rappresenterebbe automaticamente una certificazione della parte. Per arrivare a questo livello occorrerebbe dimostrare statisticamente che determinate firme dei sensori corrispondono con sufficiente affidabilità a specifiche condizioni interne.
Termografia e AE sono complementari proprio perché nessuna delle due è sufficiente da sola
Un punto forte dell’esperimento è la sensor fusion.
La termografia può mostrare una zona termicamente anomala senza sapere necessariamente perché sia diventata anomala.
L’AE può registrare un aumento dell’attività senza identificare immediatamente quale evento fisico l’abbia provocato.
Se però una determinata condizione produce contemporaneamente:
- distribuzione termica anomala;
- aumento dell’attività AE;
- porosità successivamente confermata dalla CT;
diventa possibile costruire una correlazione molto più robusta.
Secondo gli autori, si tratta del primo lavoro che combina IrT e AE per un monitoraggio complessivo in-line della Material Extrusion attraverso differenti set di parametri, almeno sulla base della letteratura esaminata dal gruppo.
La formulazione “a conoscenza degli autori” rimane importante: non è la rivendicazione di un brevetto né la prova assoluta che nessun esperimento analogo sia mai stato condotto.
La termografia industriale ha anche limiti pratici
Il sistema utilizzato nello studio comprende una termocamera scientifica ad alte prestazioni. Non bisogna quindi immaginare che la stessa metodologia possa essere trasferita senza modifiche su una stampante desktop aggiungendo una piccola camera termica economica.
La misura IR dipende da emissività, angolo di osservazione, riflessioni, risoluzione spaziale, calibrazione e temperatura dell’ambiente.
Nel caso del PLA è stata utilizzata un’emissività pari a 0,92. Cambiando polimero, colore, additivi o rinforzi può cambiare anche il comportamento radiativo della superficie.
Le parti geometricamente complesse creano inoltre zone nascoste rispetto alla camera.
Gli autori ipotizzano l’impiego di più termocamere per ottenere una visione quasi completa della parte, esclusa la superficie direttamente appoggiata al piano, ma questo aumenterebbe costo e complessità dell’impianto.
Anche l’Acoustic Emission dovrà imparare a distinguere macchina e materiale
Un problema analogo riguarda i sensori AE.
Lo stesso evento acustico potrebbe assumere caratteristiche differenti passando da una cartesiana a una CoreXY, cambiando estrusore, materiale o accelerazione.
Un modello addestrato su una Ultimaker S5 in PLA non può essere considerato automaticamente valido su un grande estrusore pellet che deposita PA-CF a diversi chilogrammi all’ora.
La futura industrializzazione richiederà quindi baseline specifiche per macchina, materiale e geometria, oppure algoritmi sufficientemente robusti da separare le caratteristiche universali dalle firme proprie di ogni sistema.
Gli autori indicano proprio la validazione geometry-specific come una delle necessità future.
PLA e cubi da 10 mm sono un buon laboratorio, non la dimostrazione universale
L’esperimento è volutamente controllato: un solo materiale principale, geometrie relativamente semplici e un’unica piattaforma di produzione.
Questo permette di osservare meglio le correlazioni, ma limita la generalizzazione immediata dei risultati.
Un PA6 rinforzato con fibra di carbonio può avere conduttività, viscosità e storia termica molto differenti dal PLA. Un componente alto mezzo metro accumula calore diversamente da un cubo di 10 mm. Un sistema large-format ha masse termiche, portate e tempi layer completamente differenti.
Lo studio dimostra quindi la validità dell’approccio sperimentale, non una soglia universale di temperatura o Acoustic Emission applicabile a qualsiasi stampante.
Il risultato più importante non è il sensore, ma la possibilità di conoscere ciò che sta accadendo dentro il processo
Le stampanti FFF sono diventate molto più sofisticate nella rilevazione dei guasti macroscopici. Fotocamere, accelerometri, load cell, sensori di filamento e algoritmi di machine vision possono identificare problemi come spaghetti, distacco dal piano o alcune anomalie dell’estrusione.
Il problema successivo è meno evidente: una parte può sembrare perfetta e contenere comunque una struttura interna peggiore del previsto.
La ricerca di Sheffield Hallam e NTNU mostra che questo tipo di informazione lascia già delle tracce fisiche osservabili durante la costruzione. La distribuzione termica cambia; il sistema produce firme acustiche differenti; la tomografia successiva mostra che quelle condizioni erano associate a differenti quantità e distribuzioni di porosità.
Il passaggio industriale sarà trasformare queste correlazioni in soglie affidabili e automatizzate.
Quando questo avverrà, una stampante non dovrà più limitarsi a sapere che l’ugello è passato nelle coordinate previste. Potrà iniziare a stimare se la materia depositata in quelle coordinate si sta comportando nel modo previsto.
È una differenza sostanziale. Significa passare dal controllo della macchina al controllo del processo.
E, almeno per la produzione di parti funzionali, è probabilmente uno dei passaggi necessari perché la Material Extrusion possa essere trattata sempre meno come un processo “print and inspect” e sempre più come un processo manifatturiero monitorato e tracciabile.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI).
