EP4399511A1 - Verfahrensablauf zur automatisierten zerstörungsfreien materialprüfung - Google Patents

Verfahrensablauf zur automatisierten zerstörungsfreien materialprüfung

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Publication number
EP4399511A1
EP4399511A1 EP22797708.9A EP22797708A EP4399511A1 EP 4399511 A1 EP4399511 A1 EP 4399511A1 EP 22797708 A EP22797708 A EP 22797708A EP 4399511 A1 EP4399511 A1 EP 4399511A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
component
data
model
measurement data
data model
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
EP22797708.9A
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Timo HEITMANN
Jonas Wild
Ole Geisen
Sebastian WALLICH
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Siemens Energy Global GmbH and Co KG
Original Assignee
Siemens Energy Global GmbH and Co KG
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Priority claimed from DE102021213897.7A external-priority patent/DE102021213897A1/de
Application filed by Siemens Energy Global GmbH and Co KG filed Critical Siemens Energy Global GmbH and Co KG
Publication of EP4399511A1 publication Critical patent/EP4399511A1/de
Pending legal-status Critical Current

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Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N23/00—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00
    • G01N23/02—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material
    • G01N23/04—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and forming images of the material
    • G01N23/046—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and forming images of the material using tomography, e.g. computed tomography [CT]

Definitions

  • the present invention relates to a method for, in particular, non-destructive material testing, preferably for components produced additively from the powder bed.
  • the method preferably also relates to an improved, automated process flow for particularly complex or thin-walled component geometries.
  • the components described can preferably be provided for use in the hot gas path of a gas turbine.
  • the component relates to a component to be cooled with a thin-walled or filigree design.
  • the component can be a component for use in automobiles or in the aviation sector.
  • additive manufacturing processes colloquially also referred to as 3D printing, include, for example, powder bed processes ("PBF” for powder bed fusion) selective laser melting (SLM) or laser sintering (SLS), or electron beam melting ( EBM) .
  • PPF powder bed processes
  • SLM selective laser melting
  • SLS laser sintering
  • EBM electron beam melting
  • Additive manufacturing methods have proven to be particularly advantageous for complex or filigree components, for example labyrinth-like structures, cooling structures and/or lightweight structures.
  • additive manufacturing is advantageous due to a particularly short chain of process steps, since a manufacturing or manufacturing step of a component can be carried out largely on the basis of a corresponding CAD file and the selection of corresponding manufacturing parameters.
  • the present inventive methodology can be applied to other and differently manufactured components, for example conventional components or those produced by machining.
  • particularly thin-walled components can be achieved particularly advantageously by using novel pulse-modulating or pulsing LPBF processes (laser powder bed fusion), which make it possible to generate particularly small melting baths and thus also particularly thin structures or features.
  • laser powder bed fusion laser powder bed fusion
  • quality assurance for (additively and/or industrially manufactured) thin-walled and filigree components can be decisively improved or even validated in the first place.
  • One aspect of the present invention relates to a method for (computer-implemented) non-destructive material testing, in particular in additive, powder-bed-based manufacturing.
  • the method includes providing a target geometry, for example the corresponding component design using a (CAD) 3D data model of the component.
  • a target geometry for example the corresponding component design using a (CAD) 3D data model of the component.
  • the method also includes the provision of measurement data of the component, the measurement data being generated or provided by an imaging method, for example computer tomography, magnetic resonance tomography or by approaches of the same type.
  • an imaging method for example computer tomography, magnetic resonance tomography or by approaches of the same type.
  • the method also includes overlaying or matching the 3D data model with the measurement data of the component.
  • the method also includes the provision of (quasi-2D) model sections by cutting or slicing the data model overlaid with the measurement data.
  • the model sections or corresponding layer information, model or measurement data can preferably be two-dimensional, i. H . without height, depth or volume information.
  • the method also includes examining each of the 2D model sections or section data by means of an automated image analysis, for example structural differences or deviations (defects) between the data model and the measurement data.
  • a quasi-automated solution for the quality assurance of very complex, thin-walled and/or periodic structures is advantageously presented as a result of this process sequence.
  • the components in question can often not be checked manually for structural defects or sufficient quality or dimensional accuracy with justifiable effort.
  • the target geometry is provided by a 3D CAD data set z.
  • the measurement data are generated by a tomographic method, in particular by computer tomography or a comparable method that is suitable for non-destructive material testing.
  • the overlay includes or represents a comparison of the 3D data model with the measurement data of the component by means of a compensation adjustment (so-called “best fit”).
  • a slice or slice spacing of individual slices of the data model is or corresponds to approximately between 0.01 mm and 0.05 mm. This configuration is particularly preferred, since the cutting distance in this way is appropriate and useful for a layer subdivision, which is carried out, for example, by means of pre-production CAM methods, or to an appropriate resolution limit of structural defects to be examined, can be adjusted.
  • an area enclosed by component features or hollow structures is measured during the automatic image analysis for examining each of the model sections, and an area comparison is carried out with the data model (target/actual comparison).
  • Structural defects can be detected and recognized particularly advantageously and reliably by means of surface matching, using measures for automatic pattern recognition and image processing.
  • a component material, a scan parameter, such as an irradiation power or an irradiation pattern, and/or a position of the component, for example in the installation space of a corresponding additive manufacturing system, are taken into account in the area measurement.
  • machine learning methods or comparable image processing or pattern recognition approaches are used in the automatic image analysis.
  • the method is part of quality assurance in the process chain of industrialized additive manufacturing.
  • a further aspect of the present invention relates to a device for carrying out the method, for example comprising a device or an interface for providing the measurement data.
  • a further aspect of the present invention relates to a computer program product, comprising program instructions which, when the program is executed by a computer, cause it to carry out the method as described.
  • a CAD file or a computer program product can, for example, be used as a (volatile or non-volatile) storage or playback medium, such as e.g. B. a memory card, a USB stick, a CD-ROM or DVD, or also in the form of a downloadable file from a server and/or in a network or are available.
  • the provision can also be made, for example, in a wireless communication network by transferring a corresponding file with the computer program product.
  • the computer program product can also have geometry data and/or design data in a data record or data format, such as a 3D format or included as CAD data or . include a program or program code for providing this data.
  • a further aspect of the present invention relates to a provision device for the computer program product, wherein the provision device can store and/or provide the computer program product.
  • Configurations, features and / or advantages that are present on the method or. refer to the computer program product can also relate to the device (s), and vice versa.
  • FIG. 1 shows a schematic flow chart of the process sequence according to the invention.
  • Figure 2 shows schematically an exemplary model section or. a computer program product representing this, in which no structural defects are recognized by the method according to the invention.
  • Figure 3 shows schematically an exemplary model section or. a computer program product representing this, in which a structural defect is recognized by the method according to the invention by means of a surface comparison.
  • FIG. 1 uses a schematic flow chart to indicate the process sequence according to the invention.
  • the method according to the invention is a method for non-destructive material testing, which is used, for example, as a part or in part in the quality assurance of industrialized manufacturing processes, in particular additive processes.
  • the method includes (i) providing a target geometry of a component 1 using a 3D data model of the component 1 .
  • the target geometry is preferably provided by a 3D CAD data set z.
  • the method also includes (ii) the provision of measurement data of the component 1, the measurement data being generated by an imaging method.
  • the measurement data are preferably generated by a tomographic method, in particular by computed tomography (CT).
  • CT computed tomography
  • the means for providing the measurement data can be an alternative tomographic or imaging method, such as classic X-ray tomography, ultrasound diagnostics (sonography), magnetic resonance tomography (MRT), positron emission tomography (PET), single photon emission computed tomography (SPECT ) , optical coherence tomography (OCT) , electrical impedance tomography (EIT) , digital volume tomography (DVT) , or similar methods.
  • classic X-ray tomography ultrasound diagnostics (sonography), magnetic resonance tomography (MRT), positron emission tomography (PET), single photon emission computed tomography (SPECT ) , optical coherence tomography (OCT) , electrical impedance tomography (EIT) , digital volume tomography (DVT) , or similar methods.
  • ultrasound diagnostics sonography
  • MRT magnetic resonance tomography
  • PET positron emission tomography
  • SPECT single photon emission computed tomography
  • OCT optical coher
  • the method also includes (iii) overlaying the 3D data model with the measurement data CT of the component 1.
  • the overlay can in particular include or represent a comparison of the 3D data model with the measurement data CT of the component 1 by means of a compensation adjustment.
  • the method also includes (iv) the provision of 2D model sections 10 by cutting the data model overlaid with the measurement data.
  • a layer or section spacing of individual layers of the data model can be approximately between 0.01 mm and 0.2 mm, preferably between 0.01 mm and 0.1 mm, particularly preferably between 0.01 mm and 0.05 mm .
  • the method also includes, (v) examining each or each significant or relevant of the 2D model sections 10 by means of an automatic image analysis for structural differences between the data model and the measurement data, for example a distinction of solid component features 11, such as weld spatter or sintered Particles, and hollow component features or cavities 12 takes place.
  • an area 12 enclosed by component features is measured and an area comparison is carried out with the data model (see below).
  • a device 20 for carrying out a method is indicated in the illustration in FIG. 1 with the reference sign 20 .
  • a work or test result of the method described can be present, communicated and passed on, for example, as a computer program product CP.
  • a computer program product CP preferably includes program instructions which, when the program is executed by a computer, cause it to carry out the method.
  • Reference number 30 also designates a provision device for the computer program product CP, which is preferably set up to store and/or provide the computer program product CP.
  • step (1) (cf. (ii)) the component produced additively by LPBF, for example, is subjected to a computer tomographic recording after production.
  • the CT measurement data can then be visualized using 3D data analysis software such as “Volume Graphics”.
  • step (3) the CT data and the initial CAD data are compared.
  • the two component geometries or models are superimposed in order to determine the direction of construction or to define orientation . Since there is an undefined volume reduction after separation from the building board lust on the underside of the component, it is important to use the top plane as a reference surface for the alignment.
  • step (4) the data (CAD and CT) are now sliced or cut.
  • the distance should be between 0.01mm - 0.05mm to detect any possible or significant or relevant defects.
  • the sectional images are now analyzed or checked algorithmically by pattern or image recognition software, for example "MIPAR".
  • MIPAR pattern or image recognition software
  • the individual chambers, segments, features or sub-areas are preferably analyzed specifically in each plane (model section) for their respective area
  • a distinction is preferably first made between solid and hollow component features (solid versus non-solid).
  • step (6) the surface or a surface area corresponding to the above-mentioned chambers, segments or areas is then measured and compared with the CAD model, which has also been sliced. If the area or the number of chambers in a section plane deviate, a breakthrough has been recognized (see FIG. 3 below) and a user is informed about the number of defective component areas and the associated model section (plane).
  • a comparison with the scanning strategy used can also be implemented.
  • additional data of the process can be used, which may only be available in 2D, such as the scan vectors, irradiation parameters, such as a laser power, a position of the component in the construction space of a corresponding manufacturing system, or other (CAM) control instructions for the individual layers (CAM) , or layer-based (in-situ) monitoring data. All of this information can be evaluated, for example, with computer assistance and/or using machine learning methods.
  • FIG. 1 An example for the detection of a defect is shown in particular in FIG.
  • FIG. 3 shows a recognized structural defect 13, in particular a structural breakthrough or a defect, between the two component chambers on the right-hand side of the figure.
  • the target/actual comparison described in this way automatically leads to an enlarged area.
  • Such information can advantageously be output to an operator of the method as the result of the material test.
  • the wavy structures shown here can in particular represent sections of a structure for a heat exchanger or an additively manufactured heat exchanger.
  • machine learning can be applied and also easily implemented to improve accuracy and reliability, in particular to define the threshold values according to the boundary conditions described.
  • the model can also be used to clean up or correct image artifacts (cf. ( 5 ) ) are used, especially to detect sintered or agglomerated particles.
  • a shape comparison for example of component contours or thin walls of the component, can also be carried out.
  • the component in the present case can be a component of a turbomachine, for example a component of the hot gas path of a gas turbine.
  • the component can be a moving or guide vane, a ring segment, a combustion chamber or burner part, such as a burner tip, a skirt, a shield, a heat shield, a nozzle, a seal, a filter, an orifice or lance, a resonator, denote a stamp or a swirler, or a corresponding transition, insert, or a corresponding aftermarket part.

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Abstract

Es wird ein Verfahren zur zerstörungsfreien Materialprüfung vorgestellt. Das Verfahren umfasst, (i), das Bereitstellen einer Sollgeometrie (CAD) eines Bauteils (1) mithilfe eines 3D-Datenmodells des Bauteils (1), (ii), das Bereitstellen von Messdaten des Bauteils (1), wobei die Messdaten (CT) durch ein bildgebendes Verfahren generiert werden, (iii), das Überlagern des 3D-Datenmodells mit den Messdaten (CT) des Bauteils (1), (iv), das Bereitstellen von 2D-Modellschnitte (10) durch Schneiden des mit den Messdaten überlagerten Datenmodells, und, (v), das Untersuchen jedes der 2D-Modellschnitte (10) mittels einer automatischen Bildanalyse auf strukturelle Unterschiede zwischen dem Datenmodell und den Messdaten. Weiterhin werden eine entsprechende Vorrichtung, ein entsprechendes Computerprogrammprodukt, sowie eine Bereitstellungsvorrichtung für dieses angegeben.

Description

Beschreibung
Verfahrensablauf zur automatisierten zerstörungs freien Materialprüfung
Die vorliegende Erfindung betri f ft ein Verfahren zur, insbesondere , zerstörungs freien Materialprüfung, vorzugsweise für additiv aus dem Pulverbett hergestellte Bauteile . Vorzugsweise betri f ft das Verfahren weiterhin einen verbesserten, automatisierten Prozessablauf für besonders komplexe oder dünnwandige Bauteilgeometrien .
Design und Materialeigenschaften von Hochleistungs- Maschinenkomponenten sind Gegenstand stetiger Entwicklung, um Funktionalität und/oder Einsatzgebiete der entsprechenden Bauteile im Einsatz zu steigern bzw . zu erweitern . Bei Wärmekraftmaschinen, insbesondere Gasturbinen, zielt die Entwicklung häufig auf immer höheren Einsat ztemperaturen . Um beispielsweise den Heraus forderungen sich wandelnder industrieller Anforderungen gerecht zu werden, erstrebt die Entwicklung insbesondere eine Festigkeitssteigerung oder eine erhöhte thermische Belastbarkeit und Lebensdauer solcher Bauteilstrukturen .
Die beschriebenen Bauteile können vorzugsweise für den Einsatz im Heißgaspfad einer Gasturbine vorgesehen sein . Beispielsweise betri f ft das Bauteil eine zu kühlende Komponente mit einem dünnwandigen oder filigranen Design . Alternativ oder zusätzlich kann es sich bei dem Bauteil um eine Komponente für den Einsatz in der Automobilität oder im Luftfahrtsektor handeln .
Die generative oder additive Fertigung wird aufgrund technischer Weiterentwicklung zunehmend interessant auch für die Serienherstellung der oben genannten Bauteile , wie beispielsweise Turbinenschaufeln oder Wärmeübertragern . Additive Herstellungsverfahren (AM : „additive manufacturing" ) , umgangssprachlich auch als 3D-Druck bezeichnet , umfassen beispielsweise als Pulverbettverfahren ( „PBF" für Powder Bed Fusion) das selektive Laserschmel zen ( SLM) oder Lasersintern ( SLS ) , oder das Elektronenstrahlschmel zen (EBM) . Additive Fertigungsverfahren haben sich insbesondere als besonders vorteilhaft für komplexe oder filigran gestaltete Bauteile , beispielsweise labyrinthartige Strukturen, Kühlstrukturen und/oder Leichtbau-Strukturen erwiesen . Insbesondere ist die additive Fertigung durch eine besonders kurze Kette von Prozessschritten vorteilhaft , da ein Herstellungsoder Fertigungsschritt eines Bauteils weitgehend auf Basis einer entsprechenden CAD-Datei und der Wahl entsprechender Fertigungsparameter erfolgen kann .
Alternativ kann die vorliegende erfindungsgemäße Methodik - ohne Beschränkung der Allgemeinheit - auf andere und anders hergestellte , beispielsweise auf konventionellem oder durch spanende Bearbeitung hergestellte , Bauteile angewendet werden .
Besondere erfindungsgemäße Vorteile mani festieren sich j edenfalls besonders bei kompli zierten und filigranen Bauteil formen unabhängig von der gewählten Herstellungsroute .
Besonders dünnwandige Bauteile können seit neuestem insbesondere vorteilhaft durch die Verwendung neuartiger pulsmodulierender oder pulsender LPBF-Verf ährens ( Laser Powder Bed Fusion) erreicht werden, die es möglich machen, besonders kleine Schmel zbäder und dadurch auch besonders dünne Strukturen oder Merkmale zu generieren . Es besteht insbesondere die Möglichkeit , Wände mit einer Stärke oder Dicke zwischen 0 , 1 mm und 0 , 2 mm ( 100-200 pm) zu produzieren, was beispielsweise besonders bei funktionalen Kühlstrukturen, Wärmetauschern oder Wärmeübertragen von Vorteil ist .
Bei solchen Bauteilen ist es auch besonders wichtig, Qualität und Dichte anschließend zu prüfen, da es bei den genannten Wandstärken schnell zu Defekten kommen kann, welche die Anwendbarkeit im Betrieb möglicherweise thermisch und mechanisch hochbelastete Bauteile stark einschränken .
Es ist daher eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung, einen verbesserten Prozessablauf für die , vorzugsweise automatisierte , zerstörungs freie Materialprüfung vorzustellen . Insbesondere kann dadurch die Qualitätssicherung für ( additiv und/oder industrialisiert gefertigte ) dünnwandige und filigrane Bauteile entscheidend verbessert oder überhaupt erst validiert werden .
Diese Aufgabe wird durch den Gegenstand der unabhängigen Patentansprüche gelöst . Vorteilhafte Ausgestaltungen sind Gegenstand der abhängigen Patentansprüche .
Ein Aspekt der vorliegenden Erfindung betri f ft ein Verfahren zur ( computer-implementierten) zerstörungs freien Materialprüfung, insbesondere in der additiven, pulverbett-basierten Fertigung .
Das Verfahren umfasst das Bereitstellen einer Sollgeometrie , beispielsweise des entsprechenden Bauteildesigns mithil fe eines ( CAD) 3D-Datenmodells des Bauteils .
Das Verfahren umfasst weiterhin das Bereitstellen von Messdaten des Bauteils , wobei die Messdaten durch ein bildgebendes Verfahren, beispielsweise computertomographisch, magnetresonanztomographisch oder durch artgleiche Ansätze , generiert oder erbracht werden .
Das Verfahren umfasst weiterhin das Überlagern oder Abgleichen des 3D-Datenmodells mit den Messdaten des Bauteils .
Das Verfahren umfasst weiterhin das Bereitstellen von ( quasi- 2D) Modellschnitten durch Schneiden oder Slicen des mit den Messdaten überlagerten Datenmodells . Die Modellschnitte oder entsprechende Schichtinf ormationen, Modell- oder Messdaten, können vorzugsweise zweidimensional , d . h . ohne Höhen- , Tiefen- , oder Volumeninformation, vorliegen .
Das Verfahren umfasst weiterhin das Untersuchen j edes der 2D Modellschnitte oder Schnittdaten mittels einer automatisierten Bildanalyse auf , beispielsweise strukturelle , Unterschiede oder Abweichungen ( Defekte ) zwischen dem Datenmodell und den Messdaten .
Durch diesen Verfahrensablauf wird vorteilhafterweise eine quasi-automatisierte Lösung zur Qualitätssicherung von sehr komplexen, dünnwandigen und/oder periodischen Strukturen vorgestellt . Die in der Rede stehenden Bauteile können manuell mit vertretbarem Aufwand häufig nicht ausreichend auf Strukturdefekte oder ausreichende Qualität oder Maßhaltigkeit geprüft werden .
In einer Ausgestaltung wird die Sollgeometrie durch einen 3D- CAD-Datensat z bereitgestellt .
In einer Ausgestaltung werden die Messdaten durch ein tomographisches Verfahren generiert , insbesondere durch Computertomografie oder ein vergleichbares Verfahren, welches sich für die zerstörungs freien Materialprüfung eignet .
In einer Ausgestaltung umfasst die Überlagerung einen Abgleich des 3D Datenmodells mit den Messdaten des Bauteils durch eine Ausgleichsanpassung ( sogenannter „best- fit" ) oder stellt eine solche dar .
In einer Ausgestaltung beträgt oder entspricht ein Schichtoder Schnittabstand von einzelnen Schichten des Datenmodells in etwa zwischen 0 , 01 mm und 0 , 05 mm . Diese Ausgestaltung ist besonders bevorzugt , da der Schnittabstand auf diese Weise zweckmäßig und nützlich auf eine Schichtunterteilung, welche beispielsweise im Wege von fertigungsvorbereitenden CAM- Verfahren durchgeführt wird, bzw . auf eine zweckmäßige Auflö- sungsgrenze von zu untersuchenden Strukturdefekten, angepasst werden kann .
In einer Ausgestaltung erfolgt bei der automatischen Bildanalyse für die Untersuchung j edes der Modellschnitte eine Unterscheidung von massiven und hohlen Bauteilmerkmalen . Durch diese Ausgestaltung kann zweckmäßig eine Korrektur von Aufschmel zartefakten oder ungewollter Pulver- oder Partikelagglomeration im Wege des beschriebenen Abgleichs erfolgen .
In einer Ausgestaltung wird bei der automatischen Bildanalyse für die Untersuchung j edes der Modellschnitte eine von Bauteilmerkmalen oder Hohlstrukturen eingeschlossene Fläche gemessen und ein Flächenabgleich mit dem Datenmodell ( Soll- I st- Vergleich) durchgeführt . Uber den Flächenabgleich können Strukturdefekte besonders vorteilhaft und verlässlich - durch Maßnahmen der automatischen Mustererkennung, Bildverarbeitung - detektiert und erkannt werden .
In einer Ausgestaltung werden bei der Flächenmessung ein Bauteilmaterial , ein Scanparameter, wie zum Beispiel eine Bestrahlungsleistung oder ein Bestrahlungsmuster, und/oder eine Position des Bauteils , beispielsweise im Bauraum einer entsprechenden additiven Herstellungsanlage , berücksichtigt .
In einer Ausgestaltung werden bei der automatischen Bildanalyse Methoden des maschinellen Lernens oder vergleichbare Bildverarbeitung- oder Mustererkennungsansätze angewendet .
In einer Ausgestaltung ist das Verfahren Teil der Qualitätssicherung in der Prozesskette der industrialisierten additiven Fertigung .
Ein weiterer Aspekt der vorliegenden Erfindung betri f ft eine Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens , beispielsweise umfassend ein Gerät oder eine Schnittstelle zum Bereitstellen der Messdaten . Ein weiterer Aspekt der vorliegenden Erfindung betri f ft ein Computerprogrammprodukt , umfassend Programmbefehle , die bei der Aus führung des Programms durch einen Computer, diesen veranlassen, das Verfahren wie beschrieben durchzuführen .
Eine CAD-Datei oder ein Computerprogrammprodukt kann beispielsweise als ( flüchtiges oder nicht- flüchtiges ) Speicheroder Wiedergabemedium, wie z . B . eine Speicherkarte , ein USB- Stick, eine CD-ROM oder DVD, oder auch in Form einer herunterladbaren Datei von einem Server und/oder in einem Netzwerk bereitgestellt werden oder vorliegen . Die Bereitstellung kann weiterhin zum Beispiel in einem drahtlosen Kommunikationsnetzwerk durch die Übertragung einer entsprechenden Datei mit dem Computerprogrammprodukt erfolgen .
Das Computerprogrammprodukt kann weiterhin Geometriedaten und/oder Konstruktionsdaten in einem Datensatz oder Datenformat , wie einem 3D-Format bzw . als CAD-Daten enthalten bzw . ein Programm oder Programmcode zum Bereitstellen dieser Daten umfassen .
Ein weiterer Aspekt der vorliegenden Erfindung betri f ft eine Bereitstellungsvorrichtung für das Computerprogrammprodukt , wobei die Bereitstellungsvorrichtung des Computerprogrammprodukt speichern und oder bereitstellen kann .
Ausgestaltungen, Merkmale und/oder Vorteile , die sich vorliegend auf das Verfahren bzw . das Computerprogrammprodukt beziehen, können ferner die Vorrichtung ( en) betref fen, und umgekehrt .
Der hier verwendete Ausdruck „und/oder" oder „bzw . " , wenn er in einer Reihe von zwei oder mehreren Elementen benutzt wird, bedeutet , dass j edes der aufgeführten Elemente alleine verwendet werden kann, oder es kann j ede Kombination von zwei oder mehr der auf geführten Elemente verwendet werden . Weitere Einzelheiten der Erfindung werden nachfolgend anhand der Figuren beschrieben .
Figur 1 zeigt schematisches Flussdiagramm des erfindungsgemäßen Verfahrensablaufs .
Figur 2 zeigt schematisch einen beispielhaften Modellschnitt bzw . ein diesen darstellendes Computerprogrammprodukt , in dem keine Strukturdefekte von dem erfindungsgemäßen Verfahren erkannt werden .
Figur 3 zeigt schematisch einen beispielhaften Modellschnitt bzw . ein diesen darstellendes Computerprogrammprodukt , in dem von dem erfindungsgemäßen Verfahren durch einen Flächenabgleich ein Strukturdefekt erkannt wird .
In den Aus führungsbeispielen und Figuren können gleiche oder gleichwirkende Elemente j eweils mit den gleichen Bezugs zeichen versehen sein . Die dargestellten Elemente und deren Größenverhältnisse untereinander sind grundsätzlich nicht als maßstabsgerecht anzusehen, vielmehr können einzelne Elemente , zur besseren Darstellbarkeit und/oder zum besseren Verständnis übertrieben dick oder groß dimensioniert dargestellt sein .
Figur 1 deutet anhand eines schematischen Flussdiagramms den erfindungsgemäßen Verfahrensablauf an . Das erfindungsgemäße Verfahren ist ein Verfahren zur zerstörungs freien Materialprüfung, welches beispielsweise als Teil oder teilweise in der Qualitätssicherung von industrialisierten Herstellungsprozessen, insbesondere additive Prozesse , angewendet wird .
Das Verfahren umfasst , ( i ) , das Bereitstellen einer Sollgeometrie eines Bauteils 1 mithil fe eines 3D-Datenmodells des Bauteils 1 . Die Sollgeometrie wird vorzugsweise durch einen 3D-CAD-Datensat z bereitgestellt . Das Verfahren umfasst weiterhin, (ii) , das Bereitstellen von Messdaten des Bauteils 1, wobei die Messdaten durch ein bildgebendes Verfahren generiert werden. Vorzugsweise werden die Messdaten durch ein tomographisches Verfahren generiert werden, insbesondere durch Computertomografie (CT) .
Alternativ kann es sich bei dem Mittel zur Bereitstellung der Messdaten um ein alternatives tomographisches oder bildgebendes Verfahren handeln, wie zum Beispiel klassische Röntgentomographie, Ultraschalldiagnostik (Sonografie) , Magnetresonanztomographie (MRT) , Positronen- Emissions-Tomographie (PET) , Einzelphotonen- Emissionscomputertomographie (SPECT) , optische Kohärenztomo- grafie (OCT) , elektrische Impedanz-Tomografie (EIT) , digitale Volumentomografie (DVT) , oder ähnliche Verfahren.
Das Verfahren umfasst weiterhin, (iii) , das Überlagern des 3D-Datenmodells mit den Messdaten CT des Bauteils 1. Die Überlagerung kann insbesondere einen Abgleich des 3D- Datenmodells mit den Messdaten CT des Bauteils 1 durch eine Ausgleichsanpassung umfassen oder darstellen.
Das Verfahren umfasst weiterhin, (iv) , das Bereitstellen von 2D-Modellschnitten 10 durch Schneiden des mit den Messdaten überlagerten Datenmodells. Dabei kann ein Schicht- oder Schnittabstand von einzelnen Schichten des Datenmodells in etwa zwischen 0,01 mm und 0,2 mm, bevorzugt zwischen 0,01 mm und 0,1 mm, besonders bevorzugt zwischen 0,01 mm und 0,05 mm betragen .
Das Verfahren umfasst noch weiterhin, (v) , das Untersuchen jedes oder jedes erheblichen oder relevanten der 2D- Modellschnitte 10 mittels einer automatischen Bildanalyse auf strukturelle Unterschiede zwischen dem Datenmodell und den Messdaten, wobei beispielsweise eine Unterscheidung von massiven Bauteilmerkmalen 11, wie Schweißspritzern oder gesinterten Partikeln, und hohlen Bauteilmerkmalen oder Kavitäten 12 erfolgt. Mithilfe der automatischen Bildanalyse kann wei- terhin eine von Bauteilmerkmalen eingeschlossene Fläche 12 gemessen und ein Flächenabgleich mit dem Datenmodell durchgeführt werden ( siehe unten) .
Mit dem Bezugs zeichen 20 soll in der Abbildung der Figur 1 weiterhin eine Vorrichtung 20 zur Durchführung eines Verfahrens angedeutet sein .
Ein Arbeits- oder Prüfergebnis des beschriebenen Verfahrens kann vorliegend beispielsweise als Computerprogrammprodukt CP vorliegen, vermittelt und weitergegeben werden . Ein solches Computerprogrammprodukt CP umfasst vorzugsweise Programmbefehle , die bei der Aus führung des Programms durch einen Computer, diesen veranlassen, das Verfahren durchzuführen .
Mit dem Bezugs zeichen 30 wird weiterhin eine Bereitstellungsvorrichtung für das Computerprogrammprodukt CP bezeichnet , welche vorzugsweise eingerichtet ist , das Computerprogrammprodukt CP zu speichern und/oder bereitzustellen .
Mit anderen Worten und mit Bezug auf die eingekreisten Nummern der einzelnen Prozessschritte kann der erfindungsgemäße Verfahrensablauf wie folgt beschrieben werden :
Gemäß dem mit ( 1 ) gekennzeichneten Schritt (vgl . ( ii ) ) wird das beispielsweise auf additivem Wege durch LPBF hergestellte Bauteil nach der Fertigung einer computertomographischen Aufnahme unterzogen .
Gemäß Schritt ( 2 ) kann dann eine Visualisierung der CT- Messdaten mittels einer 3D-Daten-Analyse-Sof tware , wie „Volume Graphics" , erfolgen .
Gemäß Schritt ( 3 ) erfolgt ein Abgleich der CT-Daten und den initialen CAD-Daten . Durch einen Best- fit werden die beiden Bauteilgeometrien oder -modelle überlagert , um die Aufbaurichtung bzw . Ausrichtung zu definieren . Da es nach dem Abtrennen von der Bauplatte zum nicht definierten Volumenver- lust an der Unterseite des Bauteils kommt, ist es wichtig die obere Ebene als Referenzfläche für den Abgleich zu verwenden.
Gemäß Schritt (4) werden die Daten (CAD und CT) nun geslict bzw. geschnitten. Der Abstand sollte zwischen 0,01 mm - 0,05 mm liegen, um alle möglichen bzw. erheblichen oder relevanten Defekte zu detektieren.
Gemäß Schritt (5) werden die Schnittbilder nun algorithmisch durch Muster- oder Bilderkennungssoftware, beispielsweise „MIPAR" analysiert oder geprüft. Dabei werden die einzelnen Kammern, Segmente, Merkmale oder Teilbereiche vorzugsweise gezielt in jeder Ebene (Modellschnitt) auf ihre jeweilige Fläche analysiert. Um dies zu erreichen, erfolgt vorzugsweise zunächst eine Unterscheidung von massiven und hohlen Bauteilmerkmalen (solid versus non-solid) .
Gemäß Schritt (6) wird die Fläche bzw. ein den oben genannten Kammern, Segmenten oder Bereichen entsprechender Flächeninhalt anschließend gemessen und mit dem ebenfalls geslicten CAD-Modell abgeglichen. Wenn die Fläche, bzw. die Anzahl and Kammern in einer Schnittebene abweichen, ist ein Durchbruch erkannt worden (vgl. Figur 3 weiter unten) und ein Benutzer wird über die Anzahl der fehlerhaften Bauteilbereiche und den zugehörigen Modellschnitt (Ebene) informiert.
Gemäß dem zusätzlichen Schritt (7) kann auch noch ein Abgleich mit der Verwendeten Scanstrategie implementiert werden. Dazu können beispielsweise zusätzlich Daten des Prozesses verwendet werden, die möglicherweise nur in 2D vorliegen, wie z.B. die Scanvektoren, Bestrahlungsparameter, wie eine Laserleistung, eine Position des Bauteils im Bauraum einer entsprechenden Herstellungsanlage, oder weitere (CAM) Steuerungsanweisungen der einzelnen Schichten (CAM) , oder schichtbasierte (in-situ) Monitoring-Daten. Eine Auswertung all dieser Informationen kann beispielsweise computergestützt und/oder über Methoden des maschinellen Lernens erfolgen. Gemäß der auch anhand der Figur 1 dargestellten Modellschnitte bzw . der ( abgeglichenen) Information der Messdaten kann insbesondere über die beschriebene Flächenmessung schnell erkannt werden, ob ein Strukturdefekt auch in sehr dünnwandigen Bauteilstrukturen vorliegt (vgl . Figur 2 ) , oder nicht (vgl . Figur 3 ) .
Ein Beispiel für die Erkennung einer Fehlstelle ist insbesondere in Figur 2 dargestellt .
Figur 3 zeigt einen erkannten Strukturdefekt 13 , insbesondere einen Strukturdurchbruch oder eine Fehlstelle , zwischen den beiden Bauteilkammern auf der rechten Seite der Abbildung . Tatsächlich führt der beschriebene Soll- I st-Vergleich auf diese Weise automatisch zu einer vergrößerten Fläche . Eine solche Information kann einem Bediener des Verfahrens vorteilhafterweise als Ergebnis der Materialprüfung ausgegeben werden .
Es wird verdeutlicht , dass die welligen Wände der Schnittabbildungen in den Figuren 2 und 3 lediglich beispielhaft und qualitativ angedeutet sind; das beschriebene Prozedere j edoch ohne Beschränkung der Allgemeinheit auch auf ganz abweichende Bauteil formen oder Strukturabschnitte anwendbar ist .
Die vorliegend gezeigten welligen Strukturen können insbesondere Schnitte einer Struktur für einen Wärmetauscher oder einen additiv gefertigten Wärmeübertrager darstellen .
Bei anderen Geometrien, beispielsweise solchen mit kleineren Zellen, Kammern oder zusammenhängenden Merkmalen, kann die Erkennung von Defekten im Soll- I st-Vergleich kompli zierter sein . Wie oben angedeutet kann „Machine Learning" angewendet und zur Verbesserung der Genauigkeit und Verlässlichkeit auch einfach implementiert werden, insbesondere um die Schwellenwerte entsprechend den beschriebenen Randbedingungen zu definieren . Das Modell kann ebenfalls bei der Bereinigung oder Korrektur von Bildartefakten (vgl . ( 5 ) ) eingesetzt werden, insbesondere um gesinterte oder agglomerierte Partikel zu erkennen .
Zusätzlich zu dem oben beschriebenen Flächenvergleich kann ebenfalls ein Formvergleich, beispielsweise von Bauteilkonturen oder dünnen Wänden des Bauteils , durchgeführt werden .
Alternativ zu den beschriebenen Wärmeübertragung oder Kühlstrukturen kann es sich vorliegend bei dem Bauteil um ein Bauteil einer Strömungsmaschine , beispielsweise ein Bauteil des Heißgaspfad einer Gasturbine , handeln . Insbesondere kann das Bauteil eine Lauf- oder Leitschauf el , ein Ringsegment , ein Brennkammer- oder Brennerteil , wie eine Brennerspitze , eine Zarge , eine Schirmung, ein Hitzeschild, eine Düse , eine Dichtung, einen Filter, eine Mündung oder Lanze , einen Resonator, einen Stempel oder einen Wirbler bezeichnen, oder einen entsprechenden Übergang, Einsatz , oder ein entsprechendes Nachrüstteil .

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zur zerstörungsfreien Materialprüfung umfassend :
- (i) Bereitstellen einer Sollgeometrie (CAD) eines Bauteils
(1) mithilfe eines 3D-Datenmodells des Bauteils (1) ,
- (ii) Bereitstellen von Messdaten des Bauteils (1) , wobei die Messdaten (CT) durch ein bildgebendes Verfahren generiert werden,
- (iii) Überlagern des 3D-Datenmodells mit den Messdaten (CT) des Bauteils ( 1 ) ,
- (iv) Bereitstellen von 2D-Modellschnitten (10) durch
Schneiden des mit den Messdaten überlagerten Datenmodells,
- (v) Untersuchen jedes der 2D-Modellschnitte (10) mittels einer automatischen Bildanalyse auf strukturelle Unterschiede zwischen dem Datenmodell und den Messdaten.
2. Verfahren gemäß Anspruch 1, wobei die Sollgeometrie (CAD) durch einen 3D CAD Datensatz bereitgestellt wird.
3. Verfahren gemäß Anspruch 1 oder 2, wobei die Messdaten (CT) durch ein tomographisches Verfahren generiert werden, insbesondere durch Computertomografie.
4. Verfahren gemäß einem der vorherigen Ansprüche, wobei die Überlagerung einen Abgleich des 3D-Datenmodells mit den Messdaten (CT) des Bauteils (1) durch eine Ausgleichsanpassung umfasst oder darstellt.
5. Verfahren gemäß einem der vorherigen Ansprüche, wobei ein Schnittabstand von einzelnen Schichten des Datenmodells in etwa zwischen 0,01 mm und 0,05 mm entspricht.
6. Verfahren gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei bei der automatischen Bildanalyse für die Untersuchung jedes der Modellschnitte (10) eine Unterscheidung von massiven (11) und hohlen (12) Bauteilmerkmalen erfolgt.
7. Verfahren gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei bei der automatischen Bildanalyse für die Untersuchung jedes der Modellschnitte (10) eine von Bauteilmerkmalen eingeschlossene Fläche (12) gemessen und ein Flächenabgleich mit dem Datenmodell durchgeführt wird.
8. Verfahren gemäß Anspruch 7, wobei bei der Flächenmessung ein Bauteilmaterial, ein Scanparamter , wie zum Beispiel eine Bestrahlungsleistung oder ein Bestrahlungsmuster, und/oder eine Position des Bauteils (1) im Bauraum berücksichtigt werden .
9. Verfahren gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei Methoden des maschinellen Lernens bei der automatischen Bildanalyse angewendet werden.
10. Verfahren gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, welches Teil der Qualitätssicherung in der Prozesskette der industrialisierten additiven Herstellung ist.
11. Vorrichtung (20) zur Durchführung eines Verfahrens gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche.
12. Computerprogrammprodukt (CP) , umfassend Programmbefehle, die bei der Ausführung des Programms durch einen Computer, diesen veranlassen, das Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 10 durchzuführen.
13. Bereitstellungsvorrichtung (30) für das Computerpro- gramm-produkt nach Anspruch 12, wobei die Bereitstellungsvorrichtung das Computerprogrammprodukt (CP) speichert und/oder bereitstellt .
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