EP4648915A1 - Vorrichtung und verfahren zum klassifizieren eines metallpulvers - Google Patents

Vorrichtung und verfahren zum klassifizieren eines metallpulvers

Info

Publication number
EP4648915A1
EP4648915A1 EP24700926.9A EP24700926A EP4648915A1 EP 4648915 A1 EP4648915 A1 EP 4648915A1 EP 24700926 A EP24700926 A EP 24700926A EP 4648915 A1 EP4648915 A1 EP 4648915A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
metal powder
illumination
unit
different
image data
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
EP24700926.9A
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Clemens MAUCHER
Jonas GEROLD
Hans-Christian Möhring
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.)
Universitaet Stuttgart
Original Assignee
Universitaet Stuttgart
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
Application filed by Universitaet Stuttgart filed Critical Universitaet Stuttgart
Publication of EP4648915A1 publication Critical patent/EP4648915A1/de
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B22—CASTING; POWDER METALLURGY
    • B22F—WORKING METALLIC POWDER; MANUFACTURE OF ARTICLES FROM METALLIC POWDER; MAKING METALLIC POWDER; APPARATUS OR DEVICES SPECIALLY ADAPTED FOR METALLIC POWDER
    • B22F10/00—Additive manufacturing of workpieces or articles from metallic powder
    • B22F10/20—Direct sintering or melting
    • B22F10/28—Powder bed fusion, e.g. selective laser melting [SLM] or electron beam melting [EBM]
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B22—CASTING; POWDER METALLURGY
    • B22F—WORKING METALLIC POWDER; MANUFACTURE OF ARTICLES FROM METALLIC POWDER; MAKING METALLIC POWDER; APPARATUS OR DEVICES SPECIALLY ADAPTED FOR METALLIC POWDER
    • B22F1/00—Metallic powder; Treatment of metallic powder, e.g. to facilitate working or to improve properties
    • B22F1/05—Metallic powder characterised by the size or surface area of the particles
    • B22F1/052—Metallic powder characterised by the size or surface area of the particles characterised by a mixture of particles of different sizes or by the particle size distribution
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B22—CASTING; POWDER METALLURGY
    • B22F—WORKING METALLIC POWDER; MANUFACTURE OF ARTICLES FROM METALLIC POWDER; MAKING METALLIC POWDER; APPARATUS OR DEVICES SPECIALLY ADAPTED FOR METALLIC POWDER
    • B22F10/00—Additive manufacturing of workpieces or articles from metallic powder
    • B22F10/30—Process control
    • B22F10/34—Process control of powder characteristics, e.g. density, oxidation or flowability
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B22—CASTING; POWDER METALLURGY
    • B22F—WORKING METALLIC POWDER; MANUFACTURE OF ARTICLES FROM METALLIC POWDER; MAKING METALLIC POWDER; APPARATUS OR DEVICES SPECIALLY ADAPTED FOR METALLIC POWDER
    • B22F10/00—Additive manufacturing of workpieces or articles from metallic powder
    • B22F10/70—Recycling
    • B22F10/73—Recycling of powder
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B22—CASTING; POWDER METALLURGY
    • B22F—WORKING METALLIC POWDER; MANUFACTURE OF ARTICLES FROM METALLIC POWDER; MAKING METALLIC POWDER; APPARATUS OR DEVICES SPECIALLY ADAPTED FOR METALLIC POWDER
    • B22F10/00—Additive manufacturing of workpieces or articles from metallic powder
    • B22F10/80—Data acquisition or data processing
    • B22F10/85—Data acquisition or data processing for controlling or regulating additive manufacturing processes
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B22—CASTING; POWDER METALLURGY
    • B22F—WORKING METALLIC POWDER; MANUFACTURE OF ARTICLES FROM METALLIC POWDER; MAKING METALLIC POWDER; APPARATUS OR DEVICES SPECIALLY ADAPTED FOR METALLIC POWDER
    • B22F12/00—Apparatus or devices specially adapted for additive manufacturing; Auxiliary means for additive manufacturing; Combinations of additive manufacturing apparatus or devices with other processing apparatus or devices
    • B22F12/90—Means for process control, e.g. cameras or sensors
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B33—ADDITIVE MANUFACTURING TECHNOLOGY
    • B33Y—ADDITIVE MANUFACTURING, i.e. MANUFACTURING OF THREE-DIMENSIONAL [3D] OBJECTS BY ADDITIVE DEPOSITION, ADDITIVE AGGLOMERATION OR ADDITIVE LAYERING, e.g. BY 3D PRINTING, STEREOLITHOGRAPHY OR SELECTIVE LASER SINTERING
    • B33Y40/00—Auxiliary operations or equipment, e.g. for material handling
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B33—ADDITIVE MANUFACTURING TECHNOLOGY
    • B33Y—ADDITIVE MANUFACTURING, i.e. MANUFACTURING OF THREE-DIMENSIONAL [3D] OBJECTS BY ADDITIVE DEPOSITION, ADDITIVE AGGLOMERATION OR ADDITIVE LAYERING, e.g. BY 3D PRINTING, STEREOLITHOGRAPHY OR SELECTIVE LASER SINTERING
    • B33Y50/00—Data acquisition or data processing for additive manufacturing
    • B33Y50/02—Data acquisition or data processing for additive manufacturing for controlling or regulating additive manufacturing processes
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B33—ADDITIVE MANUFACTURING TECHNOLOGY
    • B33Y—ADDITIVE MANUFACTURING, i.e. MANUFACTURING OF THREE-DIMENSIONAL [3D] OBJECTS BY ADDITIVE DEPOSITION, ADDITIVE AGGLOMERATION OR ADDITIVE LAYERING, e.g. BY 3D PRINTING, STEREOLITHOGRAPHY OR SELECTIVE LASER SINTERING
    • B33Y70/00—Materials specially adapted for additive manufacturing
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
    • G01N15/02—Investigating particle size or size distribution
    • G01N15/0205—Investigating particle size or size distribution by optical means
    • G01N15/0227—Investigating particle size or size distribution by optical means using imaging; using holography
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
    • G01N15/10—Investigating individual particles
    • G01N15/14—Optical investigation techniques, e.g. flow cytometry
    • G01N15/1429—Signal processing
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
    • G01N15/10—Investigating individual particles
    • G01N15/14—Optical investigation techniques, e.g. flow cytometry
    • G01N15/1429—Signal processing
    • G01N15/1433—Signal processing using image recognition
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
    • G01N15/10—Investigating individual particles
    • G01N15/14—Optical investigation techniques, e.g. flow cytometry
    • G01N15/1434—Optical arrangements
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/47—Scattering, i.e. diffuse reflection
    • G01N21/4738—Diffuse reflection, e.g. also for testing fluids, fibrous materials
    • G01N21/474—Details of optical heads therefor, e.g. using optical fibres
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/85—Investigating moving fluids or granular solids
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
    • G01N15/10—Investigating individual particles
    • G01N15/14—Optical investigation techniques, e.g. flow cytometry
    • G01N2015/1493—Particle size
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
    • G01N21/314—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry with comparison of measurements at specific and non-specific wavelengths
    • G01N2021/3155—Measuring in two spectral ranges, e.g. UV and visible
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
    • G01N21/314—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry with comparison of measurements at specific and non-specific wavelengths
    • G01N2021/3181—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry with comparison of measurements at specific and non-specific wavelengths using LEDs
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/47—Scattering, i.e. diffuse reflection
    • G01N21/4738—Diffuse reflection, e.g. also for testing fluids, fibrous materials
    • G01N21/474—Details of optical heads therefor, e.g. using optical fibres
    • G01N2021/4752—Geometry
    • G01N2021/4759—Annular illumination
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/47—Scattering, i.e. diffuse reflection
    • G01N21/4738—Diffuse reflection, e.g. also for testing fluids, fibrous materials
    • G01N2021/4764—Special kinds of physical applications
    • G01N2021/4769—Fluid samples, e.g. slurries, granulates; Compressible powdery of fibrous samples
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/85—Investigating moving fluids or granular solids
    • G01N2021/8592—Grain or other flowing solid samples
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2201/00—Features of devices classified in G01N21/00
    • G01N2201/06—Illumination; Optics
    • G01N2201/062—LED's
    • G01N2201/0627—Use of several LED's for spectral resolution
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2201/00—Features of devices classified in G01N21/00
    • G01N2201/12—Circuits of general importance; Signal processing
    • G01N2201/129—Using chemometrical methods
    • G01N2201/1296—Using chemometrical methods using neural networks
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N25/00—Investigating or analyzing materials by the use of thermal means
    • G01N25/72—Investigating presence of flaws
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/20—Metals

Definitions

  • the invention relates to a device and a method for classifying a metal powder.
  • Additive manufacturing processes include a variety of technologies in which components are built up layer by layer based on a pre-programmed 3D data model.
  • the advantage of these processes is that CAD data can be transferred into a component directly, quickly and without special tools.
  • the entire component is manufactured in one step, in contrast to conventional manufacturing processes, which usually require several consecutive manufacturing steps to produce the component.
  • the properties of the metal powder used play a decisive role in the properties and quality of the manufactured component.
  • the most important parameters of the metal powder include particle size distribution in a build chamber, flowability of the metal powder, specific surface area and solid density of the metal powder - especially when using metal powder that has already been used but not melted, it is crucial to know the quality of the metal powder.
  • So-called metal powder recycling is playing an increasingly important role in metal 3D printing, particularly due to increased costs for raw materials, supply bottlenecks and sustainability aspects.
  • Usually, during a metal 3D printing process only a certain amount of the metal powder in the build space is used to produce the manufactured component. A large amount of metal powder is therefore unused after the component has been completed and could be reused for another metal 3D printing process.
  • the problem here is that the metal powder to be recycled is affected in an unknown way and to varying degrees by the previous metal 3D printing process.
  • the energy input in and around a melting point of the metal powder during a metal 3D printing process is significantly higher than in areas further away from the pain point. Accordingly, the metal powder close to the component has to absorb more energy and heat than metal powder further away from the component.
  • a metal 3D printing process can result in a non-homogeneous mixture of the metal powder, meaning that it cannot be used without further processing of the metal powder.
  • WO 2020/229838 A1 discloses a method and apparatus for analyzing a metal powder for use in an additive manufacturing process.
  • US 2018/200957 A1 discloses a powder bed-based additive manufacturing of a component in a powder bed.
  • an apparatus for classifying a metal powder comprising:
  • the lighting unit has at least one lighting means, preferably a plurality of lighting means, which are arranged in particular around the metal powder, with which the metal powder can be illuminated from different lighting angles, preferably horizontal angles, and with different light wavelengths;
  • an image recording unit for recording image data of the metal powder illuminated by the illumination unit from the different illumination angles, preferably horizontal angles, and the different light wavelengths and
  • processing device for processing the image data, wherein the processing device is operatively connected to the image recording unit by means of signals, so that the processing device can process the metal powder based on the image data transmitted by the image acquisition unit.
  • Embodiments of the invention could have the advantage that metal powders can be characterized in a simple but reliable manner. Compared to common analysis methods for determining powder quality, such as determining an angle of repose, Hall flow meter measurements, determining the flowability of the metal powder, determining particle sizes of the metal powder or scanning electron microscopy measurements, the device in question could significantly simplify the determination. For example, in-situ characterization could be possible without having to rely on a special preparation of the powder for this purpose (such as, in particular, for carrying out scanning electron microscopy measurements).
  • Embodiments could further have the advantage that the large number of lighting devices arranged around the metal powder enables the metal powder to be illuminated from all possible horizontal angles between 0° and 360°. This could enable a particularly precise determination of the particle size and the degree of degradation, since metal powder particles are illuminated from a large number of horizontal directions regardless of the viewing angle and optimal, representative illumination of the metal powder particles is ensured.
  • illuminating the metal powder with different wavelengths of light from all possible horizontal angles between 0° and 360° could enable precise characterization of specific properties of the illuminated metal powder, in particular oxide layers of the metal powder as an indication of degradation or particle size distributions.
  • the device according to the invention is, for example, in an optical operative connection to a powder feed stream of the metal powder that supplies the device with metal powder, so that on the one hand the lighting unit can illuminate the powder feed stream of the metal powder, and on the other hand the image recording unit can record the image data from the powder feed stream of the metal powder thus illuminated.
  • the metal powder can be classified immediately before a metal 3D printing process or a powder metallurgical manufacturing process, whereby an unsuitable portion of the metal powder can be exchanged and disposed of before processing in the respective metal 3D printing process or manufacturing process; preliminary examinations of samples of the metal powder are therefore no longer absolutely necessary.
  • this aspect of the device according to the invention increases the degree of utilization of the metal powder used in a sustainable and efficient manner.
  • the lighting unit enables the metal powder to be illuminated from different vertical lighting angles. Different vertical lighting angles could further improve the shadows cast by the different particles of the metal powder and enable the creation of closed reflection points, which could enable improved detection of a particle size distribution of the metal powder in the image data recorded with the image recording unit.
  • the metal powder can be illuminated from the same horizontal angle with different monochromatic or non-monochromatic light wavelengths.
  • Examples could have the advantage that the metal powder illuminated with varying light spectra emits different light depending on its condition (degradation, particle size), which in turn can be detected by the camera used, thus enabling an easier and clearer characterization of the specific properties, such as the oxide layers as an indication of degradation or a particle size distribution, of the illuminated metal powder.
  • the lighting unit advantageously comprises a plurality of lighting means which are arranged in the vicinity of the metal powder and fixed to the lighting unit in such a way that the metal powder can be correctly illuminated at least in certain areas.
  • the metal powder usually consists of particles of different sizes; the particle size distribution describes the distribution of the different sized particles in the total amount of metal powder.
  • the metal powder comes into contact with oxygen, for example, during the metal 3D printing process.
  • the additional oxygen and the thermal energy for example from a laser beam, cause an oxidation layer to form on the particle surface, which increases the oxygen content after each printing process.
  • Titanium alloys Ti-5AI-5Mo-5V-1 Cr-1 Fe or Ti-6A1 -2Mo-1 ,5Cr-2Zr- 2Sn-2Nb form oxide layers of different colors at certain temperatures. For example, a yellowish/golden TiO layer forms at 500°C, and a bluish Ti2O3 layer forms at 600°C. Violet discoloration was also observed at 550°C. In terms of mechanical properties, it is known that blue-colored oxide layers should be considered a critical color between acceptable and unacceptable tensile properties.
  • the at least one light source of the lighting unit can illuminate the metal powder with different light wavelengths at the same time
  • the image recording unit is designed to record the image data of the metal powder illuminated by the light sources of the lighting unit from different illumination angles and with different light wavelengths.
  • the image data can be real-time recordings in the form of video data or images recorded at time intervals, which are each made available to the processing device as image data.
  • the image recording unit is designed to capture microscopic images and images, for example, so that resolutions in the pm range are possible in order to be able to capture a sufficient number of particles of the metal powder. Tests revealed advantageous resolutions of approximately 10pm to over 200pm.
  • the processing device processes the image data received from the image recording unit to such an extent that, for example, a comparison can be made between the image data recorded in an operating state and the training image data recorded in a training state. Based on the image data of the metal powder recorded from different illumination angles and with different light wavelengths, the processing device is able to draw conclusions about the properties of the metal powder and to classify the metal powder on which the image data is based.
  • the device according to the invention with the processing device can determine a particle size distribution of the metal powder from the image data and detect oxide layers of the metal powder, so that a classification of the metal powder is possible on the basis of training image data recorded in the training state - tests showed good classification results for metal powders such as tin bronze, stainless steel, iron, hot-work steel and titanium.
  • the advantage of the invention could be a cost-effective classification of the metal powder during the manufacturing process of a component from the metal powder, whereby each layer of the metal powder can be qualified separately before processing.
  • the device further comprises a control unit, wherein the control unit is designed to synchronously control the illumination unit and the image recording unit for illuminating the metal powder based on an illumination specification and recording the image data, wherein the illumination specification comprises the illumination from the different illumination angles and with the different light wavelengths.
  • the control unit is designed to synchronously control the illumination unit and the image recording unit for illuminating the metal powder based on an illumination specification and recording the image data, wherein the illumination specification comprises the illumination from the different illumination angles and with the different light wavelengths.
  • the lighting specification can be a temporal sequence, preferably a temporal sequence of the lighting with lighting steps from the different lighting angles and the different light wavelengths, and/or a combined use of the lighting means used in the lighting unit, whereby on the one hand the metal powder is illuminated simultaneously from a subset of the various possible lighting angles with various possible light wavelengths, and on the other hand these subsets themselves can be different and can vary over time during an illumination process.
  • Predetermined and advantageous lighting specifications can be identified in the training state for various metal powders and then used in the operating state to achieve an improved classification of the metal powder.
  • one embodiment of the invention can provide that the lighting means of the lighting unit are arranged symmetrically, preferably point-symmetrically, around the image recording unit.
  • several lighting means of the lighting unit can form a lighting ring, with several lighting rings with different ring diameters being arranged at a different distance from the metal powder.
  • the image recording unit is preferably arranged in a central region of the lighting rings and fixed to them, with the lighting rings being arranged concentrically around the image recording unit in this example.
  • the metal powder can be evenly illuminated in one area by the lighting unit and image data can be recorded by the image recording unit at the same time.
  • the lamps of the lighting unit can form one or more lighting rectangles or triangles, whereby a combination of lighting rings, rectangles and/or triangles is also conceivable.
  • the lighting unit and the image recording unit can consist of a microscope in which the (LED) lamps are integrated.
  • a computing unit has a computing unit, wherein a computing unit is designed to execute a trained classification algorithm for classification, which carries out the classification of the metal powder based on the recorded image files, wherein the results of the Classification includes information about a metal powder type.
  • the metal powder type includes a chemical composition of the metal powder and/or information about a degradation of the metal powder.
  • Executing the trained classification algorithm could have the advantage of providing an improved classification of a metal powder, which contains information about the chemical composition or chemical structure of the metal powder as well as information about the quality or degradation of the metal powder.
  • the classification algorithm could thus provide a simple, cost-effective, fast and automated way of obtaining important information about a metal powder (composition, quality) in order to decide, for example, whether and for what purpose the metal powder can be used in the future.
  • an assisting classification of the metal powder can be provided, which classifies the metal powder on the basis of a recorded particle size distribution of the metal powder and detected oxide layers of the metal powder, wherein the particle size distribution is determined by an analysis of the image data recorded with the image recording unit during illumination of the metal powder by the illumination unit with white light, and wherein the oxide layers are determined by an analysis of the image data recorded with the image recording unit during illumination of the metal powder by the illumination unit with colored light, in particular violet light.
  • the white light When the metal powder is illuminated by white light, the white light is scattered in different directions by the particles of the metal powder depending on the illumination angle of the white light, so that only a portion of the white light is scattered back in the direction of the image recording unit at a favorable scattering angle and can be recorded by the image recording unit.
  • the particle size of the metal powder and the illumination angle influence the amount of light that is scattered by the particles to the image recording device.
  • the image data have white areas of different sizes that directly correlate with the particle size of the particles, whereby Spaces between the white areas are dark.
  • the assisted classification includes an assignment of the particle size distribution recorded from the image data and detected oxide layers to a metal powder known from training.
  • the assignment could have the advantage of assisting in the assignment of the examined metal powder to a known metal powder by comparing the particle size distribution and the detected oxide layers.
  • the assisted classification thus provides a simple, cost-effective, fast and automated way of verifying the results of the classification.
  • the metal powder can be illuminated with the white light at a steeper illumination angle, preferably a steeper vertical illumination angle, than the illumination with the colored light.
  • the illumination angles can be in a lower range of 20° to 40° up to an upper range of 60° to 80° to the metal powder.
  • Colored light can correspond to monochromatic light with a limited light wavelength range, which is not necessarily limited to the light wavelength ranges visible to humans, but can also correspond to an infrared or ultraviolet light wavelength range - all types of LEDs and laser LEDs are therefore also included in colored light-emitting sources.
  • White light corresponds to a non-monochromatic light wavelength range, which therefore includes large light wavelength ranges visible to humans. Accordingly, white light can include a large light wavelength range, for example with a light wavelength of 300 nm to 800 nm.
  • the types of metal powder to be classified determine which light wavelength ranges in the image data recorded with the image recording unit allow conclusions to be drawn about the illuminated metal powder.
  • lighting resulting from the different light wavelengths comprises at least two or more of the following light spectra: white light, violet light, infrared light, UV light. It is therefore optionally possible for the lighting means to comprise LEDs and optionally a laser. In practice, laser LEDs with a light wavelength range of around 750 nm have proven to be effective.
  • the classification algorithm comprises an artificial neural network, in particular a convolutional neural network.
  • an artificial neural network in particular a convolutional neural network.
  • convolutional neural networks can advantageously be used according to the invention to classify the multispectrally illuminated metal powder.
  • the artificial neural network must be In the training state, the metal powders to be classified are taught and trained, which is usually done using test image data of known metal powders.
  • a VGG16 model for the artificial neural network proved to be sufficiently efficient.
  • a VGG19 model can also be used.
  • the lighting unit is designed to illuminate the metal powder in a lighting area
  • the image recording unit is designed to record the image data in the lighting area
  • the lighting unit has a plurality of illuminants arranged offset and spaced from one another, wherein in particular due to the offset and the spacing of the illuminants with respect to the lighting area, a smallest illumination angle, preferably a smallest vertical illumination angle, is at least 30° and a largest illumination angle, preferably a largest vertical illumination angle, is at most 70%.
  • the different lighting areas with the different illumination angles are an advantageous aspect of the invention, since this can improve the shadows cast by the particles of the metal powder and the image data can be better analyzed.
  • the device according to the invention can therefore comprise several of the lighting groups, each lighting group being designed to carry out the illumination with a different light wavelength, the lamps of at least some of the different lighting groups being arranged along different circular circumferences with different circular radii, with circular circumferences preferably having a different distance from a center of the illumination area.
  • the metal powder is not only evenly illuminated in a lighting area, the different lighting groups also do not significantly influence each other.
  • the device further comprises a movement unit, wherein the movement unit is designed to move the lighting unit and the image recording unit relative to the metal powder for illuminating and recording the image data of different areas of the metal powder and/or for achieving the different vertical illumination angles and/or for achieving the different horizontal angles, wherein the classification of the metal powder is carried out on the basis of the image data of the different areas as an overall classification.
  • the movement unit can comprise an electric motor, in particular a stepper motor, with which the lighting unit and the image recording unit can be moved precisely, evenly and quickly, wherein the movement unit is operatively connected to the control unit in terms of signaling and is controlled by the latter.
  • the device can further comprise a mixing unit, wherein the mixing unit is designed to mechanically change the mixing of the metal powder.
  • the mixing unit can ensure, both in the training state and in the operating state, that the metal powder is mixed between the recording of two image data. Mixing the metal powder could have the advantage of providing a particularly precise characterization of the metal powder, since illumination and recording of image data of the metal powder in several orientation states of the particles of the metal powder is made possible.
  • the mixing unit can comprise a doctor blade and a plate, in particular a rotary plate for receiving the metal powder, wherein the mixing unit is designed to effect the mixing at least partially by relative movement of the plate and the doctor blade to one another, in particular by rotation of the rotary plate.
  • the use of a doctor blade and a plate, in particular a rotary plate could have the advantage of providing a device that enables an automated mixing process of the metal powder. For example, it can be designed to control an energy source for sintering or melting the metal powder if the processing device has classified the metal powder as being of sufficient quality.
  • the metal powder is heated but not melted, so that the powdery basic shape of the metal powder particles is essentially retained, but shrinkage usually occurs during a sintering process and gaps between the metal powder particles disappear - a laser is often the energy source for sintering, as this can be controlled efficiently, effectively and precisely.
  • an additive manufacturing process of powder bed-based melting using an electron beam can also be used, with the energy source being the electron beam.
  • the electron beam preheats the metal powder in a larger area and then melts the metal powder in predetermined small areas so that the component can be manufactured layer by layer.
  • an arc can be used as an energy source.
  • the device is designed to control a feed device with which the metal powder is provided.
  • the feed device is designed as a nozzle device with which the metal powder is blown into the construction space layer by layer and at the same time the energy source sinters or melts the metal powder
  • the nozzle device has a dosing unit with the lighting unit and image recording unit, with which the amount of metal powder for blowing into the construction space is dosed, and wherein the processing device qualitatively classifies the metal powder before blowing it into the construction space.
  • the dosing unit can be a rotating disk, relative to which the lighting unit and the image recording unit are fixed, wherein a rotation speed of the disk influences the amount of metal powder for blowing into the construction space.
  • the feed device is designed as a coating device for coating the metal powder, with which a powder bed of the metal powder is produced layer by layer in a construction space, wherein both the component to be manufactured is produced layer by layer and the lighting unit and the image recording unit are introduced into the construction space, and wherein the powder bed is sintered or melted by means of the energy source after the qualitatively positive classification of the metal powder by the processing device or the powder bed is removed again after a qualitatively negative classification.
  • the device is designed to cause the metal powder to be removed and a new metal powder to be provided by the feed device if the processing device has classified the metal powder as not being of sufficient quality.
  • the negative and insufficiently qualified powder bed can therefore be blown off or removed, for example.
  • the lighting unit has at least one lighting means, preferably a plurality of lighting means, which are arranged in particular around the metal powder, with which the metal powder is illuminated from different lighting angles, preferably horizontal angles, and with different light wavelengths;
  • processing device is operatively connected to the image recording unit by means of signals, so that the processing device processes the metal powder classified based on the image data transmitted by the image acquisition unit.
  • a powder feed stream of the metal powder is in an optical operative connection with the lighting unit and the image recording unit, so that the metal powder can be illuminated at least in part by the lighting unit and the image recording unit can record image data from the metal powder.
  • the powder feed stream of the metal powder according to this aspect of the invention can therefore be qualitatively classified by the processing device before each metal 3D printing process, powder metallurgical manufacturing process or the like.
  • the method for illuminating the metal powder from different illumination angles ensures, for example, optimal illumination of the metal powder and optimal shadowing of the particles, so that a particle size distribution of the metal powder can be well analyzed and determined.
  • Illuminating the metal powder with different wavelengths of light in particular from different horizontal angles and/or vertical illumination angles, enables characterization of specific properties of the illuminated metal powder, in particular oxide layers of the metal powder as an indication of degradation can be identified with different wavelengths of light.
  • the image data of the metal powder illuminated by the illumination unit can be recorded by the image recording unit with a resolution in the pm range, for example from approximately 10pm to over 200pm, according to the method according to the invention, with the image data then being transmitted to the processing device.
  • the image recording unit advantageously comprises a microscope and a communication interface with which the image recording unit and the processing device can be brought into a signal-technical operative connection.
  • a trained classification algorithm is executed for classification, which carries out the classification of the metal powder based on the recorded image files, wherein the results of the classification include information about a type of metal powder.
  • the type of metal powder includes a chemical composition of the metal powder and/or information about a degradation of the metal powder.
  • a supporting classification of the metal powder can be provided, which classifies the metal powder on the basis of a recorded particle size distribution of the metal powder and detected oxide layers of the metal powder, wherein the particle size distribution is determined by an analysis of the image data which are recorded with the image recording unit during illumination of the metal powder by the illumination unit with white light, and wherein the oxide layers are determined by an analysis of the image data which are recorded with the image recording unit during illumination of the metal powder by the illumination unit with colored light, in particular violet light.
  • Illuminating the metal powder with white light enables the classification algorithm to better capture the particle size distribution of the metal powder, with the white light being partially scattered by the particles in the direction of the image capture unit, while gaps between the particles of the metal powder do not cause any scattering in the direction of the image capture unit.
  • image segmentation the dark and light areas captured in the image data can be recognized and particle sizes of the metal powder can be identified.
  • Illuminating the metal powder with colored light highlights oxide layers of the metal powder particles depending on the wavelength range of the colored light and the type of metal powder, so that the image data can be transformed into a color space, for example an HSV color space, and a A color value can be detected for each pixel of the image data, which can be used to identify degradation of the metal powder and its particles.
  • a color space for example an HSV color space
  • the classification algorithm Based on the particle size distribution and the detected oxide layers of the metal powder, the classification algorithm, after training with known image data of the various metal powders, can qualitatively classify the metal powder present and assign it to a metal powder type known to the classification algorithm.
  • the classification algorithm comprises an artificial neural network, in particular a convolutional neural network.
  • an artificial neural network in particular a convolutional neural network.
  • convolutional neural networks are excellently suited to being trained with known image data, so that the trained artificial neural network can correctly recognize and classify metal powders known to it.
  • a VGG16 model for the artificial neural network has proven to be sufficiently efficient.
  • a VGG19 model can also be used accordingly.
  • the method according to the invention can provide that the neural network is trained using image data, comprising:
  • the training is designed, for example, to compare the classification output of the neural network with the known classification output and to attribute an error between the classification output and the known classification output, where the error is usually quadratically proportional to the weightings of the neural network and adjusts the weightings of the neural network in such a way that the error is minimized after a certain amount of image data.
  • the error is usually quadratically proportional to the weightings of the neural network and adjusts the weightings of the neural network in such a way that the error is minimized after a certain amount of image data.
  • the invention relates to a neural network obtainable by the method described above.
  • the device and the method are not limited to use in the field of metal 3D printing, but are also applicable, for example, to powder metallurgical manufacturing processes such as metal powder injection molding or thermal spraying with metal powders.
  • Figure 1 shows a device for classifying a metal powder
  • Figure 2 shows a holding device of a lighting unit of the device
  • Figures 3 and 4 show the lighting unit and an image recording unit of the device from a lower perspective view
  • Figures 5 and 6 show an illumination of a particle of a metal powder from two illumination angles
  • Figures 7 and 8 show two images of the metal powder particles taken from two illumination angles
  • Figures 9 and 10 are images of two illuminated different metal powders from different illumination angles
  • Figure 11 an application of the algorithm for determining the particle size distribution
  • Figure 12 detected pixels in an image of titanium fumes taken under violet light
  • Figure 13 is a flowchart of an artificial neural network for classifying a metal powder.
  • Figure 1 shows a device 1 for classifying a metal powder 2, wherein the device 1 has an optional electric motor-driven rotary table 3, which is designed to provide a construction space 4 for the component to be produced.
  • a control unit 5 included in the device 1 can control a feed device by means of a signal connection 6, so that the feed device introduces a powder feed stream of the metal powder 2 into the construction space 4, wherein, for example, a doctor blade 7 in the construction space 4 distributes the metal powder 2 to form a powder bed through the rotating rotary table 3.
  • the device 1 also has an energy source in the form of, for example, a laser (not shown), with which the device 1 can heat and sinter the powder bed in certain areas according to the specifications of the control unit 5, so that with each application of a new powder layer of the metal powder 2, the component can be produced layer by layer.
  • an energy source in the form of, for example, a laser (not shown), with which the device 1 can heat and sinter the powder bed in certain areas according to the specifications of the control unit 5, so that with each application of a new powder layer of the metal powder 2, the component can be produced layer by layer.
  • Figure 1 also shows a lighting unit 8 and an image recording unit 9, wherein the metal powder 2 in the construction space 4 can be illuminated from different vertical illumination angles 11, horizontal angles and with different light wavelengths using the lighting unit 8 and a plurality of lighting means 10 comprised by the lighting unit 8.
  • the metal powder can be illuminated from the same horizontal angle with different light wavelengths, and from the same vertical illumination angle 11 with different light wavelengths.
  • the lighting unit 8 comprises an image recording unit 9 in a central region 12, which can record image data of the metal powder 2 illuminated by the lighting unit 8 from the different illumination angles 11 and the different light wavelengths.
  • the image recording unit 9 is a microscope that is operatively connected to the control unit 5 in terms of signal technology, whereby the microscope has a specific magnification characteristic and can record fewer pixels per 100pm with increasing magnification.
  • the image data recorded from the illuminated metal powder 2 can be transmitted from the image recording unit 9 to the control unit 5 via the signal connection 6, so that a processing unit 13 included in the control unit 5 can analyze the image data and classify the metal powder 2.
  • control unit 5 is also operatively connected to the lighting unit 8 via the signal connection 6 and can transmit a lighting specification to the lighting unit 8 according to which the metal powder 2 should be illuminated so that it can be adequately classified by illuminating the metal powder 2 from different illumination angles 11 and with different light waves.
  • the lighting specification can, for example, contain information that several image data of the metal powder are produced per minute, each at different light wavelengths, vertical illumination angles and horizontal angles. It is also conceivable, for example, that the metal powder is mixed or moved using the turntable and/or the squeegee in the meantime between the recording of two image data. In one example, several image data are produced each at different light wavelengths, vertical illumination angles and horizontal angles, then the metal powder is mixed or moved using the turntable and/or the squeegee and the process begins again.
  • a holding device 14 of the lighting unit 8 according to the invention from Figure 1 is shown, wherein the holding device 14 is circular and is designed to hold, position and fix several lighting means 10 in the form of LEDs arranged concentrically around an image recording opening 12.
  • An alternative arrangement of the lighting means 10 is possible.
  • the holding device 14 has at least two different Lighting groups of the lighting means 10 have positioning openings 16 along different circular circumference lines 15 with different circular radii, the circular circumference lines 15 being spaced apart from one another along an illumination direction 17, so that the lighting means 5 of the different lighting groups can illuminate the metal powder 2 in sections according to the illumination specification of the control unit 5.
  • the lighting means 10 have, for example, an illumination angle 11 of approximately 70° to a plane 18 of the powder bed above the upper circular circumference line 15, the lighting means 10 having an illumination angle 11 of approximately 30° below the upper circular circumference line 15 or above a lower circular circumference line 15.
  • Figure 2 also shows the image recording opening 12, which is arranged centrally in the holding device 14 by way of example, with the image recording unit 9 in Figure 1 being introduced into this and being fixed to the holding device 14. Accordingly, when the metal powder 2 is illuminated in sections with the lighting means 10, image data can be recorded simultaneously with the image recording unit 9 through the image recording opening 12.
  • the lighting unit 8 and the image recording unit 9 of the device 1 from Figure 1 are each shown enlarged from a lower perspective view. Shown are the different types of lighting means 10 arranged concentrically around the image recording unit 9 and fixed to the holding device 14 of the lighting unit 8, wherein the holding device 14 is introduced into the lighting unit 8 and fixed to it, so that the lighting unit 8 can illuminate the metal powder 2 in areas in the direction of the illumination direction 17, while the image recording unit 9 can record image data from the metal powder 2 illuminated from the different illumination angles 11 and the different light wavelengths.
  • the different illumination angles 11 result from the position of the lighting means 10 in the respective positioning openings 16, wherein the different light wavelengths are determined by the affiliation of the respective lighting means 10 to a lighting group and can be specified by the illumination specification of the control unit 5.
  • Figures 3 and 4 show a total of four optional laser LEDs as lighting means 10, which are fixed outside the holding device 14 directly on the lighting unit 8.
  • the laser LEDs 10 have, for example, a light wavelength of approximately 750 nm and a steeper illumination angle 11 than the other lighting means 10, so that the shadow cast by the particles 19 of the metal powder 2 can be improved.
  • Figures 5 and 6 each show a basic illumination of a particle 19 of a metal powder 2 from a different vertical illumination angle 11 - specifically, Figure 5 shows an illumination of the metal powder 2 from a vertical illumination angle 11 of 70° to a plane 18 of a powder bed of the metal powder 2, while Figure 6 shows a vertical illumination angle 11 of 30°.
  • a particle 19 of the metal powder 2 is shown, which is illuminated (only as an example) by a light source 10.
  • Light rays emitted by the light source 10 strike the particle 19 at various points and are scattered by it, with some of the light rays 20 radiating past an image recording unit 9 and not being shown in the image data of the image recording unit 9 or being shown as dark pixels.
  • Figures 7 and 8 show two images 23 of the particles 19 of the metal powder 2 recorded from the two vertical illumination angles 11;
  • Figure 7 shows the image 23 of the metal powder 2 with a vertical illumination angle 11 of 70° and
  • Figure 8 with a vertical illumination angle 11 of 30°.
  • both images 23 the same area is thus of the metal powder 2 are shown from different vertical illumination angles 11. If both images 23 are fused, an improved particle size distribution of the metal powder 2 can be determined, wherein the particle size distribution describes the distribution of the different sized particles 19 in the total powder quantity of the metal powder 2.
  • Figures 9 and 10 show two different metal powders 2, each with different lighting.
  • Figure 9 shows the lighting of titanium powder 2, with the left image 23 being taken at a vertical lighting angle 11 of 70° and the right image 23 being taken at a vertical lighting angle 11 of 30°.
  • Figure 10 shows the lighting of stainless steel powder 2, with the left image 23 being taken at a vertical lighting angle 11 of 70° and the right image 23 being taken at a vertical lighting angle 11 of 30°.
  • under lighting with steep lighting angles 11 for example 70°
  • closed reflection points are created on particles 19 of the respective metal powder 2, with larger particles 19 often not being closed at flatter lighting angles 11 (for example 30°).
  • FIG 11 an exemplary determination of a particle size distribution based on a stainless steel 316L metal powder 2 is shown in three image recordings 23.
  • the left image recording 23 shows an input recording image 24 of the metal powder 2 illuminated by the lighting unit 8 in an area, wherein the larger particles 19 are shown in a clear white and some areas between the particles 19 shown in clear white remain dark because no light rays 20 were reflected from there to the image recording unit 9.
  • a threshold image 25 shown in the middle is created.
  • the threshold image 25 now only shows pixels of the image 23 that are above a brightness threshold, so that faint white and gray areas of the Input image 24 is removed.
  • an output image 26 shown on the right is created in which only pixel regions are shown that were clearly identified as a particle 19, so that possible artifacts and image acquisition errors that can distort the particle size distribution are removed.
  • a particle size distribution of the input image 24 and thus of the metal powder 2 can be reproducibly and reliably identified from the particles 19 of the metal powder 2 clearly identified in the output image 26.
  • an exemplary determination of oxide layers (27, 28) based on a reused and degraded titanium metal powder 2 is shown in three image recordings 23.
  • a left input image recording 24 an area of the metal powder 2 is shown that was illuminated with colored - in particular violet - light from a lighting unit 8, so that an image recording device 9 could record image data.
  • Two regions can be determined in the input image recording 24: a lower reddish region 27 and an upper bluish region 28. Both reddish and bluish reflections or regions 27, 28 indicate a degradation of the metal powder 2.
  • An HSV color space is particularly well suited to the segmentation of certain colors from image data, so that the input image recording 24 is first transformed into HSV coordinates in an evaluation algorithm. The evaluation algorithm then searches the HSV coordinates to determine which pixels fall into defined HSV color ranges so that the average number of reddish or bluish pixels 27, 28 per input image 24 can be calculated.
  • the middle image 23 shows the detected regions 27, 28, which are represented in the input image 24 by red pixels 27, and the right image 23 shows the detected regions 27, 28, which are represented in the input image 24 by bluish pixels 28.
  • Both detected regions 27, 28 indicate a degree of degradation of the titanium metal powder 2, which can advantageously be used to classify the metal powder 2.
  • Figure 13 shows a method 29 for classifying a metal powder 2, wherein in an initial input step 30 image data of a metal powder 2 are recorded by an image recording unit 9, while the metal powder 2 is illuminated by an illumination unit 8 from different vertical illumination angles 11, horizontal angles and with different light wavelengths.
  • the image data serve as input values for a convolutional artificial neural network and are, for example, 244x224 pixels in size.
  • a subsequent convolution step 31 the image data created in the input step 30 are processed and propagated by a convolution layer of the neural network.
  • a filter matrix as a filter kernel is convolved section by section with the image data and then an information reduction is carried out.
  • the image data filtered several times in the convolution layer and reduced in information are used in a subsequent classification step 32 by a classification layer of the neural network to classify the metal powder 2.
  • a subsequent output step 33 as part of the supporting classification, the image data from the input step 30 are assigned to a metal powder 2 known from training based on the particle size distribution and the recognized oxide layers 27, 28.
  • the output step 33 verifies or validates the results of the classification step 32. If there is no agreement between the classification step 32 and the output step 33 within certain limits, the powder is classified as an unknown powder; otherwise, the type of metal powder in the sense of a chemical composition of the metal powder and an indication of the degradation of the metal powder are output. List of reference symbols for forming a metal powder

Landscapes

  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Materials Engineering (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Dispersion Chemistry (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Sustainable Development (AREA)
  • Plasma & Fusion (AREA)
  • Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren (29) und eine Vorrichtung (1) zum Klassifizieren eines Metallpulvers (2). Die erfindungsgemäße Aufgabe, eine Charakterisierung und Klassifizierung des Metallpulvers (2) zu verbessern, wird gelöst durch- eine Vorrichtung (1), die aufweist: - eine Beleuchtungseinheit (8) zum Beleuchten des Metallpulvers (2), wobei die Beleuchtungseinheit (8) eine Vielzahl an Leuchtmitteln (10) aufweist, welche um das Metallpulver (2) herum angeordnet sind, um eine Beleuchtung des Metallpulvers (2) aus verschiedenen Horizontalwinkeln und mit verschiedenen Lichtwellenlängen zu ermöglichen; - eine Bildaufnahmeeinheit (9) zum Aufnehmen von Bilddaten des von der Beleuchtungseinheit (8) aus den verschiedenen Horizontalwinkeln und den verschiedenen Lichtwellenlängen beleuchteten Metallpulvers (2) und - eine Verarbeitungseinrichtung (13) zum Verarbeiten der Bilddaten, wobei die Verarbeitungseinrichtung (13) mit der Bildaufnahmeeinheit (9) signaltechnisch wirkverbunden ist, sodass die Verarbeitungseinrichtung (13) das Metallpulver (2) basierend auf den von der Bildaufnahmeeinheit (9) übermittelten Bilddaten klassifizieren kann.

Description

Vorrichtung und Verfahren zum Klassifizieren eines Metallpulvers
Die Erfindung betrifft eine Vorrichtung und ein Verfahren zum Klassifizieren eines Metallpulvers.
Aus der Praxis sind Verfahren und Vorrichtungen im Bereich Metall-3D-Druck bekannt, mit denen Eigenschaften von Metallpulvern charakterisiert werden können. Ein Einsatz solcher Vorrichtungen und Verfahren ist in verschiedenen Industrien und Branchen sowohl in einer Serienfertigung als auch in einer Prototypenfertigung üblich geworden. Dabei wird in einem additiven Fertigungsverfahren das Metallpulver in einem selektiven Schmelzvorgang zu einem komplexen Bauteil verbunden.
Additive Fertigungsverfahren umfassen eine Vielzahl an Technologien, bei denen Bauteile anhand eines vorprogrammierten 3D-Datenmodels schichtweise sukzessive aufgebaut werden. Der Vorteil dieser Verfahren liegt darin, dass CAD- Daten direkt, schnell und ohne spezielles Werkzeug in ein Bauteil überführt werden können. Dabei wird das komplette Bauteil in einem Schritt hergestellt, im Gegensatz zu konventionellen Fertigungsverfahren, bei denen meist mehrere aufeinander folgende Herstellungsschritte zur Bauteilherstellung notwendig sind. Gleichzeitig besteht dabei eine sehr große Geometrie- und Gestaltfreiheit.
Bei allen pulverbasierten Metall-3D-Druckvorgängen spielen neben Prozesspa- rametern, wie beispielsweise eine Schmelzleistung, eine Scangeschwindigkeit und eine Bauraumtemperatur, vor allem die Eigenschaften des verwendeten Metallpulvers eine entscheidende Rolle für die Eigenschaften und Qualität des gefertigten Bauteils. Zu den wichtigsten Parametern des Metallpulvers zählen hierbei eine Partikelgrößenverteilung in einem Bauraum, eine Fließfähigkeit des Metallpulvers, eine spezifische Oberfläche und eine Feststoffdichte des Metallpulvers eine wesentliche Rolle - insbesondere bei der Verwendung von bereits benutzten, aber nicht geschmolzenen Metallpulver ist es entscheidend, die Qualität des Metallpulvers zu kennen. Das sogenannte Metallpulver-Recycling spielt im Metall-3D-Druck eine immer größere Rolle, insbesondere aufgrund gestiegener Kosten für Rohstoffe sowie aufgrund von Lieferengpässen und von Nachhaltigkeitsaspekten. Üblicherweise wird während eines Metall-3D-Druckvorgangs nur eine bestimmte Menge des sich in dem Bauraum befindlichen Metallpulvers für die Herstellung des hergestellten Bauteils genutzt. Eine große Menge an Metallpulver ist nach einer Fertigstellung des Bauteils daher ungenutzt und könnte für einen weiteren Metall- 3D-Druckvorgang erneut verwendet werden.
Problematisch hierbei ist aber, dass das zu recycelnde Metallpulver in unbekannter Weise und auch unterschiedlich stark durch den vorherigen Metall-3D-Druck- vorgang beeinträchtigt ist. Ein Energieeintrag in und um einen Schmelzort des Metallpulvers bei einem Metall-3D-Druckvorgang ist deutlich höher als bei weiter vom Schmerzort entfernten Bereichen. Dementsprechend hat das nahe an dem Bauteil liegende Metallpulver mehr Energie und Wärme absorbieren müssen als weiter von dem Bauteil entferntes Metallpulver.
Weitere Ursachen für eine Alterung, Degradation und Kontamination des Metallpulvers können eine Oxidationsreaktion sein, wodurch sich die Eigenschaften des Metallpulvers verändern, sowie eine Verdampfungsreaktion sein, wobei sich durch ein Verdampfen der flüchtigeren Komponenten eine Zusammensetzung des Metallpulvers ändern kann. Dementsprechend kann bei einem Metall-3D- Druckvorgang eine nichthomogene Mischung des Metallpulvers vorliegen, sodass die Verwendung nicht ohne eine weitere Aufarbeitung des Metallpulvers erfolgen kann.
In der Praxis werden daher Reste des Metallpulvers aus einem Metall-3D-Druck- vorgang entweder entsorgt, aufgearbeitet und/oder vor einem neuen Metall-3D- Druckvorgang analysiert. Eine gängige Vorgehensweise hierbei ist ein Aussortieren größerer Metallklumpen und Partikel durch ein Sieben, ein Vibrieren und anderen Methoden - sodass in einem neuen Metall-3D-Druckvorgang nur das feinere Metallpulver wiederverwendet wird. Im Stand der Technik offenbart WO 2020/229838 A1 ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Analyse eines Metallpulvers zur Verwendung in einem additiven Herstellungsverfahren. US 2018/200957 A1 offenbart eine pulverbettbasierte additive Herstellung eines Bauteils in einem Pulverbett. Zhang, Jiahui & Habibnejad- korayem, Mahdi & Liu, Zhiying & Lyu, Tianyi & Sun, Qiang & Zou, Yu. (2021 ). A Computer Vision Approach to Evaluate Powder Flowability for Metal Additive Manufacturing. Integrating Materials and Manufacturing Innovation. 10. 10.1007/s40192-021 -00226-3 offenbart einen schnell einsetzbaren, kostengünstigen und zuverlässigen Computer-Vision-Ansatz zur Bewertung der Fließfähigkeit von Pulvern auf der Grundlage von Rasterelektronenmikroskopie-Bildern.
Es ist eine Aufgabe der Erfindung eine Vorrichtung und ein Verfahren bereitzustellen, mit denen jeweils eine Charakterisierung und Klassifizierung des Metallpulvers erfolgen kann.
Die Aufgabe wird gemäß den unabhängigen Patenansprüchen gelöst. Ausführungsformen sind in den abhängigen Ansprüchen angegeben.
Offenbart ist eine Vorrichtung zum Klassifizieren eines Metallpulvers, die aufweist:
- eine Beleuchtungseinheit zum Beleuchten des Metallpulvers, wobei die Beleuchtungseinheit mindestens ein Leuchtmittel, vorzugsweise eine Vielzahl an Leuchtmitteln, welche insbesondere um das Metallpulver herum angeordnet sind, aufweist, mit dem das Metallpulver aus verschiedenen Beleuchtungswinkeln, vorzugsweise Horizontalwinkeln, und mit verschiedenen Lichtwellenlängen beleuchtbar ist;
- eine Bildaufnahmeeinheit zum Aufnehmen von Bilddaten des von der Beleuchtungseinheit aus den verschiedenen Beleuchtungswinkeln, vorzugsweise Horizontalwinkeln, und den verschiedenen Lichtwellenlängen beleuchteten Metallpulvers und
- eine Verarbeitungseinrichtung zum Verarbeiten der Bilddaten, wobei die Verarbeitungseinrichtung mit der Bildaufnahmeeinheit signaltechnisch wirkverbunden ist, sodass die Verarbeitungseinrichtung das Metallpulver basierend auf den von der Bildaufnahmeeinheit übermittelten Bilddaten klassifizieren kann.
Ausführungsformen der Erfindung könnten den Vorteil haben, dass in einfacher aber zuverlässiger Weise Metallpulver charakterisiert werden können. Im Vergleich zu gängigen Analysemethoden zur Bestimmung der Pulverqualität wie z.B. eine Bestimmung eines Schüttwinkels, Hallflowmetermessungen, eine Bestimmung einer Fließfähigkeit des Metallpulvers, eine Bestimmung von Partikelgrößen des Metallpulvers oder Rasterelektronenmikroskopiemessungen, könnte die besagte Vorrichtung die Bestimmung deutlich vereinfachen. So könnte z.B. eine in-situ Charakterisierung möglich sein, ohne auf eine spezielle Präparation des Pulvers hierzu angewiesen zu sein (wie insbesondere z.B. zur Durchführung von Rasterelektronenmikroskopiemessungen).
Ausführungsformen könnten ferner den Vorteil haben, dass die Vielzahl an Leuchtmitteln, die um das Metallpulver herum angeordnet sind, eine Beleuchtung des Metallpulvers aus allen möglichen Horizontalwinkeln zwischen 0° und 360° ermöglicht. So könnte eine besonders exakte Bestimmung der Partikelgröße und des Degradationsgrades ermöglicht werden, da Metallpulverpartikel blickwinkelunabhängig aus einer Vielzahl horizontaler Richtungen beleuchtet werden und ein optimales, repräsentatives Beleuchten der Partikel des Metallpulvers gesichert wird. Zusätzlich könnte das Beleuchten des Metallpulver mit verschiedenen Lichtwellenlängen aus allen möglichen Horizontalwinkeln zwischen 0° und 360° ein exaktes Charakterisieren spezifischer Eigenschaften des beleuchteten Metallpulvers, insbesondere Oxidschichten des Metallpulvers als ein Hinweis auf eine Degradation oder Partikelgrößenverteilungen, ermöglichen.
Die erfindungsgemäße Vorrichtung ist z.B. in einer optischen Wirkverbindung zu einem die Vorrichtung mit Metallpulver versorgenden Pulverförderstrom des Metallpulvers, sodass einerseits die Beleuchtungseinheit den Pulverförderstrom des Metallpulvers beleuchten kann, und andererseits die Bildaufnahmeeinheit die Bilddaten von dem so beleuchteten Pulverförderstrom des Metallpulvers aufnehmen kann. Z.B. kann das Metallpulver unmittelbar vor einem Metall-3D-Druckvorgang oder einem pulvermetallurgischen Fertigungsverfahren klassifiziert werden, wobei eine nicht geeignete Teilmenge des Metallpulvers vor der Verarbeitung in dem jeweiligen Metall-3D-Druckvorgang bzw. Fertigungsvorgang ausgetauscht und entsorgt werden kann; Vorabuntersuchungen von Stichproben des Metallpulvers sind demnach nicht mehr zwingend notwendig. Vorteilhafterweise erhöht dieser Aspekt der erfindungsgemäßen Vorrichtung einen Grad der Ausnutzung des verwendeten Metallpulvers nachhaltig und effizient.
Zum Beispiel ermöglicht die die Beleuchtungseinheit eine Beleuchtung des Metallpulvers zusätzlich aus verschiedenen vertikalen Beleuchtungswinkeln. Verschiedene vertikale Beleuchtungswinkel könnten einen zusätzlich verbesserten Schattenwurf der unterschiedlichen Partikel des Metallpulvers erwirken sowie das Entstehen geschlossener Reflexionspunkte ermöglichen, wodurch eine verbesserte Erkennung einer Partikelgrößenverteilung des Metallpulvers in den mit der Bildaufnahmeeinheit aufgenommenen Bilddaten ermöglicht werden könnte.
Zum Beispiel ist das Metallpulver aus einem gleichen Horizontalwinkel mit verschiedenen monochromatischen oder nicht-monochromatischen Lichtwellenlängen beleuchtbar. Beispiele könnten den Vorteil haben, dass das mit variierenden Lichtspektren beleuchtete Metallpulver je nach Zustand (Degradation, Partikelgröße) entsprechend unterschiedliches Licht emittiert, was wiederum durch die verwendete Kamera detektiert werden kann, und so eine leichtere und eindeutigere Charakterisierung der spezifischen Eigenschaften, wie z.B. der Oxidschich- ten als Hinweis auf eine Degradation oder einer Partikelgrößenverteilung, des beleuchteten Metallpulvers ermöglicht wird.
Vorteilhafterweise umfasst die Beleuchtungseinheit mehrere Leuchtmittel, die derart in einer Umgebung des Metallpulvers angeordnet und an der Beleuchtungseinheit festgelegt sind, dass das Metallpulver korrekt mindestens bereichsweise beleuchtet werden kann. Die verschiedenen Beleuchtungswinkel, aus denen das Metallpulver beleuchtet werden kann, bewirkt insbesondere aus flacheren Beleuchtungswinkeln einen zusätzlich verbesserten Schattenwurf der unterschiedlichen Partikel des Metallpulvers, wobei eine verbesserte Erkennung einer Partikelgrößenverteilung des Metallpulvers in den mit der Bildaufnahmeeinheit aufgenommenen Bilddaten erkannt wird. Das Metallpulver besteht in der Regel aus Partikeln unterschiedlicher Größe; die Partikelgrößenverteilung beschreibt dabei die Verteilung der unterschiedlich großen Partikel in der Gesamtpulvermenge des Metallpulvers.
Das Metallpulver tritt z.B. im Rahmen des Metall-3D-Druckvorgangs mit Sauerstoff in Kontakt. Der zusätzliche Sauerstoff und die Wärmeenergie, beispielsweise eines Laserstrahls, führen dazu, dass sich auf der Partikeloberfläche eine Oxidationssicht bildet, wodurch der Sauerstoffgehalt nach jedem Druckvorgang ansteigt. Titanlegierungen Ti-5AI-5Mo-5V-1 Cr-1 Fe bzw. Ti-6A1 -2Mo-1 ,5Cr-2Zr- 2Sn-2Nb bilden bei gewissen Temperaturen verschiedenfarbige Oxidschichten. So bildet sich bei 500°C eine gelbliche/goldene TiO-Schicht, und bei 600°C eine bläuliche Ti2O3-Schicht. Bei 550°C wurden zudem violette Verfärbungen beobachtet. In Bezug auf die mechanischen Eigenschaften ist bekannt, dass blau gefärbte Oxidschichten als kritische Farbe zwischen akzeptablen und inakzeptablen Zugeigenschaften betrachtet werden sollten.
Erfindungsgemäß kann das mindestens eine Leuchtmittel der Beleuchtungseinheit das Metallpulver mit verschiedenen Lichtwellenlängen zeitgleich beleuchten, wobei die Bildaufnahmeeinheit dazu ausgebildet ist, die Bilddaten von dem von den Leuchtmitteln der Beleuchtungseinheit aus verschiedenen Beleuchtungswinkeln und mit verschiedenen Lichtwellenlängen beleuchteten Metallpulver aufzunehmen. Bei den Bilddaten kann es sich um Echtzeitaufnahmen in Form von Videodaten oder auch um in zeitlichen Abständen aufgenommenen Bildern handeln, die jeweils als Bilddaten der Verarbeitungseinrichtung zur Verfügung gestellt werden.
Dementsprechend ist die Bildaufnahmeeinheit dazu ausgebildet, z.B. mikroskopische Bilder und Bildaufnahmen zu erfassen, sodass Auflösungen im pm-Be- reich möglich sind, um ausreichend viele Partikel des Metallpulvers erfassen zu können. Versuche offenbarten vorteilhafte Auflösungen von ungefähr 10pm bis über 200pm. Die Verarbeitungseinrichtung bearbeitet die von der Bildaufnahmeeinheit empfangenen Bilddaten soweit, dass z.B. ein Vergleich der in einem Betriebszustand aufgenommenen Bilddaten mit in einem Trainingszustand aufgenommenen Trainingsbilddaten durchgeführt werden kann. Basierend auf den Bilddaten des aus verschiedenen Beleuchtungswinkeln und mit verschiedenen Lichtwellenlängen aufgenommenen Metallpulvers ist die Verarbeitungseinrichtung in der Lage Schlüsse auf die Eigenschaften des Metallpulvers zu schließen und das den Bilddaten zugrunde liegende Metallpulver zu klassifizieren.
Insoweit kann die erfindungsgemäße Vorrichtung mit der Verarbeitungseinrichtung aus den Bilddaten eine Partikelgrößenverteilung des Metallpulvers ermitteln und Oxidschichten des Metallpulvers detektieren, sodass eine Klassifizierung des Metallpulvers anhand von in dem Trainingszustand aufgenommenen Trainingsbilddaten ermöglicht wird - Versuche zeigten gute Klassifizierungsergebnisse für Metallpulver, wie beispielsweise Zinnbronze, Edelstahl, Eisen, Wärmarbeitsstahl und Titan.
Der erfindungsgemäße Vorteil könnte eine kostengünstige Klassifizierung des Metallpulvers während des Herstellungsprozesses eines Bauteils aus dem Metallpulver sein, wobei jede Schicht des Metallpulvers separat vor dem Verarbeiten qualifiziert werden kann.
Z.B. kann vorgesehen sein, dass die Vorrichtung ferner mit einer Steuereinheit, wobei die Steuereinheit ausgebildet ist, synchron die Beleuchtungseinheit und die Bildaufnahmeeinheit zum Beleuchten des Metallpulvers basierend auf einer Beleuchtungsvorgabe und Aufnehmen der Bilddaten zu steuern, wobei die Beleuchtungsvorgabe die Beleuchtung aus den verschiedenen Beleuchtungswinkeln und mit den verschiedenen Lichtwellenlängen umfasst.
Die Beleuchtungsvorgabe kann einen zeitlichen Ablauf, vorzugsweise einen zeitlichen Ablauf der Beleuchtung mit Beleuchtungsschritten aus den verschiedenen Beleuchtungswinkeln und den verschiedenen Lichtwellenlängen, und/oder einen kombinierten Einsatz der verwendeten Leuchtmittel der Beleuchtungseinheit umfassen, wobei einerseits das Metallpulver aus einer Teilmenge der verschiedenen möglichen Beleuchtungswinkeln mit verschiedenen möglichen Lichtwellenlängen gleichzeitig beleuchtet wird, und andererseits diese Teilmengen selbst verschieden sein können und zeitlich während eines Beleuchtungsvorgangs variieren können. Vorbestimmte und vorteilhafte Beleuchtungsvorgaben können in dem Trainingszustand für verschiedene Metallpulver identifiziert, und anschließend in dem Betriebszustand verwendet werden, um eine verbesserte Klassifizierung des Metallpulvers zu erreichen.
Um eine gleichmäßige Ausleuchtung des Pulverstroms des Metallpulvers zu erreichen, kann nach einer Ausgestaltung der Erfindung vorgesehen sein, dass die Leuchtmittel der Beleuchtungseinheit symmetrisch, vorzugsweise punktsymmetrisch, um die Bildaufnahmeeinheit herum angeordnet sind. Dabei können mehrere Leuchtmittel der Beleuchtungseinheit einen Beleuchtungsring bilden, wobei mehrere Beleuchtungsringe mit unterschiedlichen Ringdurchmessern in einem unterschiedlichen Abstand zum Metallpulver angeordnet sind. Demnach ist die Bildaufnahmeeinheit vorzugsweise in einem Mittenbereich der Beleuchtungsringe angeordnet und an diesen festgelegt, wobei in diesem Beispiel die Beleuchtungsringe konzentrisch um die Bildaufnahmeeinheit angeordnet sind. Nach diesem erfindungsgemäßen Aspekt kann das Metallpulver gleichmäßig in einem Bereich von der Beleuchtungseinheit beleuchtet werden und zeitgleich Bilddaten von der Bildaufnahmeeinheit aufgenommen werden.
Alternativ können die Leuchtmittel der Beleuchtungseinheit einen oder mehrere Beleuchtungsrechtecke oder -dreicke bilden, wobei auch eine Kombination von Beleuchtungsringen, -rechtecken und/oder -dreiecken denkbar ist. Optional kann die Beleuchtungseinheit und die Bildaufnahmeeinheit aus einem Mikroskop bestehen, in das die (LED-)Leuchtmittel integriert sind.
Z.B. kann vorgesehen sein, dass diese eine Recheneinheit aufweist, wobei eine Recheneinheit dazu ausgebildet ist, zur Klassifizierung einen trainierten Klassifikationsalgorithmus auszuführen, der basierend auf den aufgenommenen Bilddateien die Klassifizierung des Metallpulvers durchführt, wobei die Ergebnisse der Klassifizierung eine Angabe über eine Metallpulverart umfasst. Zum Beispiel umfasst die Metallpulverart eine chemische Zusammensetzung des Metallpulvers und/oder eine Angabe über eine Degradation des Metallpulvers. Das Ausführen des trainierten Klassifikationsalgorithmus könnte den Vorteil haben, dass eine verbesserte Klassifikation eines Metallpulvers zur Verfügung gestellt wird, welche Angaben über die chemische Zusammensetzung beziehungsweise den chemischen Aufbau des Metallpulvers sowie Angaben über die Qualität bzw. Degradation des Metallpulvers enthält. Somit könnte der Klassifikationsalgorithmus eine einfache, kostengünstige, schnelle und automatisierte Möglichkeit bereitstellen, wichtige Angaben über ein Metallpulver (Zusammensetzung, Qualität) zu erhalten, um beispielsweise darüber zu entscheiden, ob und für welchen Verwendungszweck das Metallpulver zukünftig eingesetzt werden kann.
Zum Beispiel kann eine unterstützende Klassifizierung des Metallpulvers vorgesehen sein, welche auf Basis einer erfassten Partikelgrößenverteilung des Metallpulvers und detektierten Oxidschichten des Metallpulvers das Metallpulver klassifiziert, wobei die Partikelgrößenverteilung durch eine Analyse der Bilddaten bestimmt wird, welche mit der Bildaufnahmeeinheit während einer Beleuchtung des Metallpulvers durch die Beleuchtungseinheit mit weißem Licht aufgenommen werden, und wobei die Oxidschichten durch eine Analyse der Bilddaten bestimmt wird, welche mit der Bildaufnahmeeinheit während einer Beleuchtung des Metallpulvers durch die Beleuchtungseinheit mit farbigem Licht, insbesondere violettem Licht, aufgenommen werden.
Mit der Beleuchtung des Metallpulvers durch weißes Licht wird das weiße Licht an den Partikeln des Metallpulvers abhängig von den Beleuchtungswinkeln des weißen Lichts in verschiedene Richtungen gestreut, sodass nur ein Teil des weißen Lichts in einem günstigen Streuwinkel in Richtung der Bildaufnahmeeinheit zurückgestreut wird und von der Bildaufnahmeeinheit aufgenommen werden kann. Dabei beeinflusst eine Partikelgröße des Metallpulvers und der Beleuchtungswinkel eine Lichtmenge, die von den Partikeln zu der Bildaufnahmeeinrichtung gestreut wird. Insoweit weisen die Bilddaten verschieden große weiße Bereiche auf, die unmittelbar mit der Partikelgröße der Partikel korrelieren, wobei Zwischenräume zwischen den weißen Bereichen dunkel sind. Aus der Analyse der mit weißem Licht aufgenommenen Bilddaten und einer Bildsegmentierung können Schlüsse auf die Partikelgrößenverteilung des Metallpulvers gezogen werden.
Dementsprechend können aus der Analyse der mit der Bildaufnahmeeinheit aufgenommenen Bilddaten von dem mit farbigem Licht beleuchteten Metallpulver Rückschlüsse auf Oxidschichten der Partikel des Metallpulvers gezogen werden, wobei farbige Bereiche in den Bilddaten um die Partikel auf degradierte Partikel wiederverwendeten Metallpulvers hinweisen -Versuche zeigten, dass insbesondere rötliches bis violettes sowie bläuliches Licht auf Titanoxidschichten hinweisen. In einer Kombination von Beleuchtungswinkeln, wobei es sich um Horizontalwinkel oder vertikale Beleuchtungswinkel handeln kann, weißem Licht und farbigem Licht können somit die Partikelgrößenverteilung und ein Degradationsgrad des Metallpulvers bestimmt werden, wobei ein darauf trainierter Klassifikationsalgorithmus das beleuchtete Metallpulver zuverlässig klassifizieren kann.
Zum Beispiel umfasst die unterstützende Klassifizierung eine Zuordnung der aus den Bilddaten erfassten Partikelgrößenverteilung und detektierten Oxidschichten zu einem aus dem Training bekannten Metallpulver. Die Zuordnung könnte den Vorteil haben, dass unterstützend eine Zuordnung des untersuchten Metallpulvers zu einem bekannten Metallpulver durchgeführt wird, indem die Partikelgrößenverteilung und die detektierten Oxidschichten abgeglichen werden. So ergibt sich über die unterstützende Klassifizierung eine einfache, kostengünstige, schnelle und automatisierte Möglichkeit, die Ergebnisse der Klassifizierung zu verifizieren.
Zum Beispiel wird in dem Fall, dass eine Zuordnung der aus den Bilddaten erfassten Partikelgrößenverteilung und detektierten Oxidschichten zu einem aus dem Training bekannten Metallpulver nicht möglich ist, das Metallpulver als unbekanntes Pulver klassifiziert. Dies könnte den Vorteil haben, dass Fehler bei der Charakterisierung des Metallpulvers vermieden werden und in einem nachrangigen Schritt auch unbekannte Metallpulverarten zum Training hinzugefügt werden können. Um verbesserte Ergebnisse bei der Bestimmung der Partikelgrößenverteilung und der Oxidschichten zu erhalten, kann nach einer vorteilhaften Ausgestaltung der erfindungsgemäßen Vorrichtung vorgesehen sein, die Beleuchtung des Metallpulvers mit dem weißen Licht bei mit einem steileren Beleuchtungswinkel, vorzugsweise steileren vertikalen Beleuchtungswinkel, erfolgt als die Beleuchtung mit dem farbigen Licht. Ein Aspekt der Erfindung umfasst, dass die Beleuchtungswinkel in einem unteren Bereich von 20° bis 40° bis zu einem oberen Bereich von 60° bis 80° zum Metallpulver liegen können, Farbiges Licht kann monochromatischem Licht mit einem begrenzten Lichtwellenlängenbereich entsprechen, der nicht unbedingt auf die für Menschen sichtbaren Lichtwellenlängenbereiche begrenzt ist, sondern auch einem infraroten oder ultravioletten Lichtwellenlängenbereich entsprechen kann - umfasst von farbigem Licht aussendenden Leuchtmitteln sind somit auch alle Arten von LEDs und Laser-LEDs.
Weißes Licht entspricht einem nicht-monochromatischen Lichtwellenlängenbereich, der somit große für den Menschen sichtbare Lichtwellenlängenbereiche umfasst. Dementsprechend kann weißes Licht einen großen Lichtwellenlängenbereich umfassen, beispielsweise mit einer Lichtwellenlänge von 300nm bis 800nm. Insoweit bestimmen die zu klassifizierenden Arten von Metallpulver, welche Lichtwellenlängenbereiche in den mit der Bildaufnahmeeinheit aufgenommenen Bilddaten Rückschlüsse auf das beleuchtete Metallpulver erlauben.
Nach diesem Aspekt kann optional vorgesehen sein, dass eine aus den verschiedenen Lichtwellenlängen resultierende Beleuchtung zumindest zwei oder mehrere der folgenden Lichtspektren umfasst: weißes Licht, violettes Licht, infrarotes Licht, UV-Licht. Optional bietet es sich somit an, dass die Leuchtmittel LEDs und optional einen Laser umfassen. In der Praxis haben sich Laser-LEDs mit einem Lichtwellenlängenbereich um 750nm bewährt.
Z.B. kann vorgesehen sein, dass der Klassifikationsalgorithmus ein künstliches neuronales Netzwerk, insbesondere ein Convolutional Neural Network, umfasst. (Faltende) künstliche neuronale Netzwerke können erfindungsgemäß vorteilhaft dafür verwendet werden, um das multispektral beleuchtete Metallpulver zu klassifizieren. Das künstliche neuronale Netzwerk muss vor einem Einsatz in dem Betriebszustand in dem Trainingszustand an die zu klassifizierenden Metallpulver angelernt und trainiert werden, was üblicherweise durch den Einsatz von Testbilddaten bekannter Metallpulver erfolgt. In der Praxis zeigte sich ein VGG16-Modell für das künstliche neuronale Netzwerk als ausreichend effizient. Optional kann entsprechend auch ein VGG19-Modell verwendet werden.
Z.B. kann vorgesehen sein, dass die Beleuchtungseinheit dazu ausgebildet ist, das Metallpulver in einem Beleuchtungsbereich zu beleuchten, wobei die Bildaufnahmeeinheit zum Aufnehmen der Bilddaten in dem Beleuchtungsbereich ausgebildet ist, wobei die Beleuchtungseinheit mehrere versetzt und beabstandet zueinander angeordnete Leuchtmittel aufweist, wobei insbesondere durch den Versatz und die Beabstandung der Leuchtmittel bezüglich des Beleuchtungsbereichs ein kleinster Beleuchtungswinkel, vorzugsweise ein kleinster vertikaler Beleuchtungswinkel mindestens 30° und ein größter Beleuchtungswinkel, vorzugsweise ein größter vertikaler Beleuchtungswinkel höchstens 70% beträgt. Die verschiedenen Beleuchtungsbereiche mit den verschiedenen Beleuchtungswinkeln sind ein vorteilhafter Aspekt der Erfindung, da dadurch ein Schattenwurf der Partikel des Metallpulvers verbessert werden kann und die Bilddaten besser analysiert werden können.
Vorteilhafterweise kann vorgesehen sein, dass jeweils mehrere identische der Leuchtmittel eine Leuchtgruppe bilden zur gleichzeitigen Beleuchtung des Metallpulvers entlang einer jeweiligen Kreisumfangslinie angeordnet sind. Optional kann die erfindungsgemäße Vorrichtung demnach mehrere der Leuchtgruppen umfassen, wobei jede Leuchtgruppe zur Durchführung der Beleuchtung mit einer anderen Lichtwellenlänge ausgebildet ist, wobei die Leuchtmittel zumindest eines Teils der unterschiedlichen Leuchtgruppen entlang unterschiedlicher Kreisumfangslinien mit unterschiedlichen Kreisradien angeordnet sind, wobei vorzugweise Kreisumfangslinien einen unterschiedlichen Abstand zu einem Zentrum des Beleuchtungsbereichs aufweisen. Nach diesem Aspekt wird das Metallpulver nicht nur gleichmäßig in einem Beleuchtungsbereich beleuchtet, die unterschiedlichen Leuchtgruppen beeinflussen sich auch nicht wesentlich gegenseitig. llm eine Integration der erfindungsgemäßen Vorrichtung zu verbessern, kann vorgesehen sein, dass die Vorrichtung ferner eine Bewegungseinheit aufweist, wobei die Bewegungseinheit dazu ausgebildet ist, die Beleuchtungseinheit und die Bildaufnahmeeinheit relativ zum Metallpulver zum Beleuchten und zum Aufnehmen der Bilddaten von unterschiedlichen Bereichen des Metallpulvers und/oder zur Erzielung der verschiedenen vertikalen Beleuchtungswinkeln und/oder zur Erzielung der verschiedenen Horizontalwinkeln zu bewegen, wobei die Klassifizierung des Metallpulvers auf Basis der Bilddaten der unterschiedlichen Bereiche als Gesamtklassifizierung erfolgt. Die Bewegungseinheit kann einen Elektromotor, insbesondere einen Schrittmotor, aufweisen, mit dem die Beleuchtungseinheit und die Bildaufnahmeeinheit präzise, gleichmäßig und zügig verlagert werden kann, wobei die Bewegungseinheit signaltechnisch mit der Steuereinheit wirkverbunden ist und von dieser angesteuert wird.
Zum Beispiel kann die Vorrichtung ferner eine Mischeinheit umfassen, wobei die Mischeinheit ausgebildet ist, die Durchmischung des Metallpulvers mechanisch zu verändern. Die Mischeinheit kann sowohl im Trainingszustand als auch im Betriebszustand dafür sorgen, dass das Metallpulver zwischen dem Aufnehmen zweier Bilddaten durchmischt wird. Das Durchmischen des Metallpulvers könnte den Vorteil haben, dass eine besonders genaue Charakterisierung des Metallpulvers bereitgestellt wird, da eine Beleuchtung und Aufnahme von Bilddaten des Metallpulvers in mehreren Orientierungszuständen der Partikel des Metallpulvers ermöglicht wird.
Zum Beispiel kann die Mischeinheit einen Rakel und einen Teller, insbesondere eine Drehteller zur Aufnahme des Metallpulvers umfassen, wobei die Mischeinheit ausgebildet ist, die Durchmischung zumindest teilweise durch relative Bewegung des Tellers und des Rakels zueinander, insbesondere durch eine Drehung des Drehtellers, zu bewirken. Die Verwendung eines Rakels und eines Tellers, insbesondere eines Drehtellers, könnte den Vorteil haben, dass eine Vorrichtung bereitgestellt wird, die einen automatisierten Durchmischungsvorgang des Metallpulvers ermöglicht. Z.B. kann vorgesehen sein, dass diese dazu ausgebildet ist, eine Energiequelle zum Sintern oder Aufschmelzen des Metallpulvers anzusteuern, wenn die Verarbeitungseinrichtung das Metallpulver als ausreichend qualitativ klassifiziert hat. Beim Sintern wird das Metallpulver erwärmt aber nicht aufgeschmolzen, sodass die pulverförmige Grundform der Partikel des Metallpulvers prinzipiell erhalten bleibt, aber üblicherweise eine Schwindung während eines Sintervorgangs eintritt und Zwischenräume zwischen den Partikeln des Metallpulvers verschwinden - oftmals bildet ein Laser die Energiequelle zum Sintern, da dieser effizient, effektiv und zielgenau gesteuert werden kann.
Alternativ zum Laserstrahlsintern kann auch ein additives Fertigungsverfahren des pulverbettbasierten Aufschmelzens mittels eines Elektronenstrahls verwendet werden, wobei die Energiequelle der Elektronenstrahl ist. Demnach heizt der Elektronenstrahl das Metallpulver in einem größeren Bereich vor und schmilzt das Metallpulver anschließend in vorbestimmten kleinen Bereichen auf, sodass das Bauteil schichtweise hergestellt werden kann. Alternativ kann entsprechend ein Lichtbogen als Energiequelle verwendet werden.
Z.B. kann vorgesehen sein, dass die Vorrichtung dazu ausgebildet ist, eine Zuführvorrichtung anzusteuern, mit welcher das Metallpulver bereitgestellt wird.
Nach einem Aspekt dieser Ausgestaltung kann vorgesehen sein, dass die Zu- führvorrichtung als Düsenvorrichtung ausgebildet ist, mit der das Metallpulver in den Bauraum schichtweise eingeblasen wird und zeitgleich die Energiequelle das Metallpulver sintert oder aufschmilzt, wobei die Düsenvorrichtung eine die Beleuchtungseinheit und Bildaufnahmeeinheit aufweisende Dosiereinheit aufweist, mit der die Menge des Metallpulvers zum Einblasen in den Bauraum dosiert wird, und wobei die Verarbeitungseinrichtung das Metallpulver vor dem Einblasen in den Bauraum qualitativ klassifiziert. Die Dosiereinheit kann eine rotierende Scheibe sein, relativ zu welcher die Beleuchtungseinheit und die Bildaufnahmeeinheit festgelegt sind, wobei eine Rotationsgeschwindigkeit der Scheibe die Menge des Metallpulvers zum Einblasen in den Bauraum beeinflusst. Z.B. kann vorgesehen sein, dass die Zuführvorrichtung als Beschichtervorrichtung zum Beschichten des Metallpulvers ausgebildet ist, mit der in einem Bauraum schichtweise ein Pulverbett des Metallpulvers hergestellt wird, wobei in dem Bauraum sowohl das zu fertigende Bauteil schichtweise hergestellt wird als auch die Beleuchtungseinheit und die Bildaufnahmeeinheit eingebracht sind, und wobei das Pulverbett nach der qualitativ positiven Klassifizierung des Metallpulvers durch die Verarbeitungseinrichtung mittels der Energiequelle gesintert oder aufgeschmolzen wird oder das Pulverbett nach einer qualitativ negativen Klassifizierung wieder abgetragen wird.
Optional kann vorgesehen sein, dass die Vorrichtung ausgebildet ist, im Fall dessen die Verarbeitungseinrichtung das Metallpulver als nicht ausreichend qualitativ klassifiziert hat, ein Entfernen des Metallpulvers und ein Bereitstellen eines neuen Metallpulvers durch die Zuführvorrichtung zu veranlassen. Das negativ und nicht ausreichend qualifizierte Pulverbett kann demnach z.B. abgeblasen oder abgetragen werden.
Ferner offenbart ist ein Verfahren, wobei das Verfahren umfasst:
- Beleuchten des Metallpulvers mit einer Beleuchtungseinheit, wobei die Beleuchtungseinheit mindestens ein Leuchtmittel, vorzugsweise eine Vielzahl an Leuchtmitteln, welche insbesondere um das Metallpulver herum angeordnet sind, aufweist, mit dem das Metallpulver aus verschiedenen Beleuchtungswinkeln, vorzugsweise Horizontalwinkeln, und mit verschiedenen Lichtwellenlängen beleuchtet wird;
- Aufnehmen von Bilddaten des von der Beleuchtungseinheit mit einer Bildaufnahmeeinheit des aus den verschiedenen Beleuchtungswinkeln, vorzugsweise Horizontalwinkeln, und den verschiedenen Lichtwellenlängen beleuchteten Metallpulvers und
- Verarbeiten der Bilddaten mit einer Verarbeitungseinrichtung, wobei die Verarbeitungseinrichtung mit der Bildaufnahmeeinheit signaltechnisch wirkverbunden ist, sodass die Verarbeitungseinrichtung das Metallpulver basierend auf den von der Bildaufnahmeeinheit übermittelten Bilddaten klassifiziert.
Z.B. steht ein Pulverförderstrom des Metallpulver in einer optischen Wirkverbindung mit der Beleuchtungseinheit und der Bildaufnahmeeinheit, sodass das Metallpulver mindestens bereichsweise von der Beleuchtungseinheit beleuchtet werden kann und die Bildaufnahmeeinheit Bilddaten von dem Metallpulver aufnehmen kann. Vorteilhafterweise kann demnach der Pulverförderstrom des Metallpulvers nach diesem Aspekt der Erfindung vor jedem Metall-3D-Druckvor- gang, pulvermetallurgischem Fertigungsverfahren oder ähnliches qualitativ von der Verarbeitungseinrichtung klassifiziert werden.
Mit dem nach dem Verfahren zum Beleuchten des Metallpulvers aus verschiedenen Beleuchtungswinkeln, insbesondere aus verschiedenen Horizontalwinkeln und/oder vertikalen Beleuchtungswinkeln, wird z.B. ein optimales Ausleuchten des Metallpulvers gesichert und ein optimaler Schattenwurf der Partikel bewirkt, sodass eine Partikelgrößenverteilung des Metallpulvers gut analysiert und ermittelt werden kann. Das Beleuchten des Metallpulver mit verschiedenen Lichtwellenlängen, insbesondere aus verschiedenen Horizontalwinkeln und/oder vertikalen Beleuchtungswinkeln, ermöglicht ein Charakterisieren spezifischer Eigenschaften des beleuchteten Metallpulvers, insbesondere Oxidschichten des Metallpulvers als ein Hinweis auf eine Degradation können mit verschiedenen Lichtwellenlängen identifiziert werden.
Die Bilddaten des von der Beleuchtungseinheit beleuchteten Metallpulvers können nach dem erfindungsgemäßen Verfahren mit einer Auflösung im pm-Bereich, beispielsweise von ungefähr 10pm bis über 200pm, von der Bildaufnahmeeinheit aufgenommen werden, wobei die Bilddaten anschließen zur Verarbeitungseinrichtung übertragen werden. Vorteilhafterweise umfasst die Bildaufnahmeeinheit ein Mikroskop und eine Kommunikationsschnittstelle, mit der die Bildaufnahmeeinheit und die Verarbeitungseinrichtung in eine signaltechnische Wirkverbindung gebracht werden können. llm das Metallpulver durch die Verarbeitungseinrichtung vorteilhaft klassifizieren zu können, kann nach einer optionalen Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens vorgesehen sein, dass zur Klassifizierung ein trainierter Klassifikationsalgorithmus ausgeführt wird, der basierend auf den aufgenommenen Bilddateien die Klassifizierung des Metallpulvers durchführt, wobei die Ergebnisse der Klassifizierung eine Angabe über eine Metallpulverart umfasst. Zum Beispiel umfasst die Metallpulverart eine chemische Zusammensetzung des Metallpulvers und/oder eine Angabe über eine Degradation des Metallpulvers.
Zum Beispiel kann eine unterstützende Klassifizierung des Metallpulvers vorgesehen sein, welche auf Basis einer erfassten Partikelgrößenverteilung des Metallpulvers und detektierten Oxidschichten des Metallpulvers das Metallpulver klassifiziert, wobei die Partikelgrößenverteilung durch eine Analyse der Bilddaten bestimmt wird, welche mit der Bildaufnahmeeinheit während einer Beleuchtung des Metallpulvers durch die Beleuchtungseinheit mit weißem Licht aufgenommen werden, und wobei die Oxidschichten durch eine Analyse der Bilddaten bestimmt wird, welche mit der Bildaufnahmeeinheit während einer Beleuchtung des Metallpulvers durch die Beleuchtungseinheit mit farbigem Licht, insbesondere violettem Licht aufgenommen werden.
Die Beleuchtung des Metallpulvers mit weißem Licht ermöglicht es dem Klassifikationsalgorithmus, die Partikelgrößenverteilung des Metallpulvers verbessert zu erfassen, wobei das weiße Licht von den Partikeln teilweise in Richtung der Bildaufnahmeeinheit gestreut wird, während zwischen den Partikeln des Metallpulvers liegenden Zwischenräume keine Streuung in Richtung der Bildaufnahmeeinheit bewirken. Mittels einer Bildsegmentierung können die in den Bilddaten erfassten dunklen und hellen Bereiche erkannt und Partikelgrößen des Metallpulvers ausgemacht werden.
Das Beleuchten des Metallpulvers mit farbigem Licht hingegen hebt je nach dem Lichtwellenbereich des farbigen Lichts und der Art des Metallpulvers Oxidschichten der Partikel des Metallpulvers hervor, sodass die Bilddaten in einen Farbraum, beispielweise einen HSV-Farbraum, transformiert werden können und ein Farbwert für jeden Pixel der Bilddaten detektiert werden kann, anhand dem eine Degradation des Metallpulvers und dessen Partikel ausgemacht werden kann.
Basierend auf der Partikelgrößenverteilung und den detektierten Oxidschichten des Metallpulvers kann der Klassifikationsalgorithmus nach einem Training mit bekannten Bilddaten der verschiedenen Metallpulvern das vorliegende Metallpulver qualitativ klassifizieren und einer dem Klassifikationsalgorithmus bekannten Metallpulverart zuordnen.
Nach einer vorteilhaften Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens kann vorgesehen sein, dass der Klassifikationsalgorithmus ein künstliches neuronales Netzwerk, insbesondere ein Convolutional Neural Network, umfasst. (Faltende) künstliche neuronale Netzwerke sind hervorragend dazu geeignet, mit bekannten Bilddaten trainiert zu werden, sodass das trainierte künstliche neuronale Netzwerk ihm bekannte Metallpulver korrekt erkennen und klassifizieren kann. In der Praxis zeigte sich ein VGG16-Modell für das künstliche neuronale Netzwerk als ausreichend effizient. Optional kann entsprechend auch ein VGG19-Modell verwendet werden.
Vorteilhafterweise kann für das erfindungsgemäße Verfahren vorgesehen sein, dass das neuronale Netzwerk anhand von Bilddaten trainiert wird, umfassend:
- Eingeben einer Bilddatenmenge eines aus verschiedenen Beleuchtungswinkeln, vorzugsweise aus verschiedenen Horizontalwinkeln und/oder vertikalen Beleuchtungswinkeln, und mit verschiedenen Lichtwellenlängen beleuchteten bekannten Metallpulvers in das neuronale Netzwerk;
- Trainieren des neuronalen Netzwerks anhand einer Klassifikationsausgabe des neuronalen Netzwerks und einer zur Bilddatenmenge des bekannten Metallpulvers passenden Klassifikation.
Das Training ist z.B. dazu ausgebildet, die Klassifikationsausgabe des neuronalen Netzwerks mit der bekannten Klassifikationsausgabe zu vergleichen und einen Fehler zwischen der Klassifikationsausgabe und der bekannten Klassifikationsausgabe zurückzuführen, wobei der Fehler üblicherweise quadratisch auf die Gewichtungen des neuronalen Netzwerks zurückwirkt und die Gewichtungen des neuronalen Netzwerks derart anpasst, dass der Fehler nach einer bestimmten Bilddatenmenge minimiert wird. Dafür werden charakteristische Eigenschaften verschiedener Metallpulver durch die aufgenommenen Partikelgrößenverteilung und die detektierten Oxidschichten hervorgehoben, anschließen als Testbilddaten dem neuronalen Netzwerk zugeführt und im Anschluss evaluiert anhand der bekannten Metallpulver und der verwendeten Beleuchtungsarten.
In einem weiteren Aspekt betrifft die Erfindung ein Neuronales Netzwerk, erhältlich durch das obig beschriebene Verfahren.
Ferner sind die Vorrichtung und das Verfahren nicht für eine Verwendung auf dem Gebiet des Metall-3D-Druckverfahrens begrenzt, sondern entsprechend z.B. auf pulvermetallurgische Fertigungsverfahren wie Metallpulverspritzgießverfahren oder dem thermische Spritzen mit Metallpulvern ebenfalls anwendbar.
Nachfolgend ist die Erfindung exemplarisch anhand von schematischen Darstellungen gezeigt. Es zeigen:
Figur 1 eine Vorrichtung zum Klassifizieren eines Metallpulvers,
Figur 2 eine Haltevorrichtung einer Beleuchtungseinheit der Vorrichtung,
Figuren 3 und 4 die Beleuchtungseinheit und eine Bildaufnahmeeinheit der Vorrichtung aus einer unteren perspektivischen Ansicht,
Figuren 5 und 6 eine Beleuchtung eines Partikels eines Metallpulvers aus zwei Beleuchtungswinkeln,
Figuren 7 und 8 zwei Bildaufnahmen der aus zwei Beleuchtungswinkeln aufgenommenen Partikel des Metallpulvers,
Figuren 9 und 10 Bildaufnahmen zwei beleuchteter unterschiedlicher Metallpulver aus unterschiedlichen Beleuchtungswinkeln, Figur 11 eine Anwendung des Algorithmus zur Bestimmung der Partikelgrößenverteilung,
Figur 12 erkannte Pixel in einer unter violettem Licht aufgenommenen Bildaufnahme von Titanschmauch und
Figur 13 ein Ablaufdiagramm eines künstlichen neuronalen Netzwerks zum Klassifizieren eines Metallpulvers.
In Figur 1 ist eine Vorrichtung 1 zum Klassifizieren eines Metallpulvers 2 gezeigt, wobei die Vorrichtung 1 einen optionalen elektromotorbetriebenen Drehteller 3 aufweist, der dazu ausgebildet ist, einen Bauraum 4 für das herzustellende Bauteil bereitzustellen. Eine von der Vorrichtung 1 umfasste Steuereinheit 5 kann mittels einer Signalverbindung 6 eine Zuführvorrichtung ansteuern, sodass die Zuführvorrichtung einen Pulverförderstrom des Metallpulvers 2 in den Bauraum 4 einbringt, wobei z.B. eine Rakel 7 in dem Bauraum 4 durch den sich drehenden Drehteller 3 das Metallpulver 2 zu einem Pulverbett verteilt. Die Vorrichtung 1 weist zudem eine Energiequelle in Form z.B. eines Lasers (nicht dargestellt) auf, mit dem die Vorrichtung 1 das Pulverbett bereichsweise nach Vorgaben der Steuereinheit 5 erwärmen und sintern kann, sodass mit jedem Aufträgen einer neuen Pulverschicht des Metallpulvers 2 das Bauteil schichtweise hergestellt werden kann.
Ferner zeigt die Figur 1 eine Beleuchtungseinheit 8 sowie eine Bildaufnahmeeinheit 9, wobei mit der Beleuchtungseinheit 8 und mehreren von der Beleuchtungseinheit 8 umfassten Leuchtmitteln 10 das Metallpulver 2 in dem Bauraum 4 aus verschiedenen vertikalen Beleuchtungswinkeln 11 , Horizontalwinkeln und mit verschiedenen Lichtwellenlängen beleuchtbar ist. Dabei kann das Metallpulver aus einem gleichen Horizontalwinkel mit verschiedenen Lichtwellenlängen beleuchtet werden, sowie aus einem gleichen vertikalen Beleuchtungswinkel 11 mit verschiedenen Lichtwellenlängen. Dabei umfasst die Beleuchtungseinheit 8 in einem Mittenbereich 12 eine Bildaufnahmeeinheit 9, die Bilddaten des von der Beleuchtungseinheit 8 aus den verschiedenen Beleuchtungswinkeln 11 und den verschiedenen Lichtwellenlängen beleuchteten Metallpulvers 2 aufnehmen kann. Nach dieser speziellen Ausgestaltung der erfindungsgemäßen Vorrichtung 1 ist die Bildaufnahmeeinheit 9 ein Mikroskop, das signaltechnisch mit der Steuereinheit 5 wirkverbunden ist, wobei das Mikroskop eine spezifische Vergrößerungskennlinie aufweist und mit steigender Vergrößerung weniger Pixel pro 100pm aufnehmen kann. Die von dem beleuchteten Metallpulver 2 aufgenommenen Bilddaten können von der Bildaufnahmeeinheit 9 über die Signalverbindung 6 zur Steuereinheit 5 übertragen werden, sodass eine von der Steuereinheit 5 umfasste Verarbeitungseinheit 13 die Bilddaten analysieren und das Metallpulver 2 klassifizieren kann.
Dafür ist die Steuereinheit 5 auch mit der Beleuchtungseinheit 8 signaltechnisch über die Signalverbindung 6 wirkverbunden und kann der Beleuchtungseinheit 8 eine Beleuchtungsvorgabe übermitteln, nach der das Metallpulver 2 beleuchtet werden soll, damit es ausreichend klassifiziert werden kann, in dem das Metallpulver 2 aus verschiedenen Beleuchtungswinkeln 11 und mit verschiedenen Lichtwellen beleuchtet wird. Die Beleuchtungsvorgabe kann beispielweise Angaben darüber enthalten, dass pro Minute mehrere Bilddaten vom Metallpulver angefertigt werden, jeweils bei verschiedenen Lichtwellenlängen, vertikalen Beleuchtungswinkeln und Horizontalwinkeln. Es ist beispielsweise auch denkbar, dass das Metallpulver in der Zwischenzeit zwischen der Aufnahme von zwei Bilddaten unter Verwendung des Drehtellers und/oder des Rakels durchgemischt oder bewegt wird. In einem Beispiel werden mehrere Bilddaten jeweils bei verschiedenen Lichtwellenlängen, vertikalen Beleuchtungswinkeln und Horizontalwinkeln angefertigt, dann wird das Metallpulver unter Verwendung des Drehtellers und/oder des Rakels durchgemischt oder bewegt, und der Prozess beginnt erneut.
In Figur 2 ist eine Haltevorrichtung 14 der erfindungsgemäßen Beleuchtungseinheit 8 aus Figur 1 gezeigt, wobei die Haltevorrichtung 14 kreisförmig ausgestaltet und dazu ausgebildet ist, mehrere konzentrisch um eine Bildaufnahmeöffnung 12 angeordnete Leuchtmittel 10 in Ausgestaltung von LEDs zu halten, zu positionieren und zu fixieren. Eine alternative Anordnung der Leuchtmittel 10 ist möglich. Z.B. weist in Figur 2 die Haltevorrichtung 14 für mindestens zwei unterschiedliche Leuchtgruppen der Leuchtmittel 10 entlang unterschiedlicher Kreisumfangslinien 15 mit unterschiedlichen Kreisradien Positionieröffnungen 16 auf, wobei die Kreisumfangslinien 15 beabstandet zueinander entlang einer Beleuchtungsrichtung 17 sind, sodass die Leuchtmittel 5 der unterschiedlichen Leuchtgruppen das Metallpulver 2 abschnittsweise nach der Beleuchtungsvorgabe der Steuereinheit 5 beleuchten können. Dabei weisen die Leuchtmittel 10 z.B. über der oberen Kreisumfangslinie 15 einen Beleuchtungswinkel 11 von ungefähr 70° zu einer Ebene 18 des Pulverbetts auf, wobei die Leuchtmittel 10 unter der oberen Kreisumfangslinie 15 bzw. über einer unteren Kreisumfangslinie 15 einen Beleuchtungswinkel 11 von ungefähr 30° aufweisen.
In Figur 2 ist ferner die Bildaufnahmeöffnung 12 gezeigt, die exemplarisch mittig in der Haltevorrichtung 14 angeordnet ist, wobei die Bildaufnahmeeinheit 9 in der Figur 1 in diese eingebracht und an der Haltevorrichtung 14 festgelegt ist. Demnach können beim abschnittsweisen Beleuchten des Metallpulvers 2 mit den Leuchtmitteln 10 zeitgleich Bilddaten mit der Bildaufnahmeeinheit 9 durch die Bildaufnahmeöffnung 12 aufgenommen werden.
In den Figuren 3 und 4 sind die Beleuchtungseinheit 8 und die Bildaufnahmeeinheit 9 der Vorrichtung 1 aus Figur 1 aus einer unteren perspektivischen Ansicht jeweils vergrößert gezeigt. Gezeigt sind jeweils die konzentrisch um die Bildaufnahmeeinheit 9 angeordneten und an der Haltevorrichtung 14 der Beleuchtungseinheit 8 festgelegten Leuchtmittel 10 unterschiedlicher Art, wobei die Haltevorrichtung 14 in die Beleuchtungseinheit 8 eingebracht und an dieser festgelegt ist, sodass die Beleuchtungseinheit 8 das Metallpulver 2 bereichsweise in Richtung der Beleuchtungsrichtung 17 beleuchten kann, während die Bildaufnahmeeinheit 9 von dem aus den verschiedenen Beleuchtungswinkeln 11 und den verschiedenen Lichtwellenlängen beleuchteten Metallpulver 2 Bilddaten aufnehmen kann. Die verschiedenen Beleuchtungswinkel 11 ergeben sich erfindungsgemäß durch die Position der Leuchtmittel 10 in den jeweiligen Positionieröffnungen 16, wobei die verschiedenen Lichtwellenlängen über eine Zugehörigkeit des jeweiligen Leuchtmittels 10 zu einer Leuchtgruppe bestimmt ist und durch die Beleuchtungsvorgabe der Steuereinheit 5 vorgegeben werden kann. Ferner zeigen die Figuren 3 und 4 insgesamt vier optionale Laser-LEDs als Leuchtmittel 10, die außerhalb der Haltevorrichtung 14 direkt an der Beleuchtungseinheit 8 festgelegt sind. Die Laser-LEDs 10 weisen z.B. eine Lichtwellenlänge von ca. 750nm und einen steileren Beleuchtungswinkel 11 als die übrigen Leuchtmittel 10 auf, damit ein Schattenwurf der Partikel 19 des Metallpulvers 2 verbessert werden kann.
In den Figuren 5 und 6 ist jeweils eine prinzipielle Beleuchtung eines Partikels 19 eines Metallpulvers 2 aus einem anderen vertikalen Beleuchtungswinkel 11 gezeigt - konkret zeigt die Figur 5 eine Beleuchtung des Metallpulvers 2 aus einem vertikalen Beleuchtungswinkel 11 von 70° zu einer Ebene 18 eines Pulverbetts des Metallpulvers 2, während die Figur 6 einen vertikalen Beleuchtungswinkel 11 von 30° zeigt.
Dabei ist sowohl in Figur 5 als auch in Figur 6 ein Partikel 19 des Metallpulvers 2 gezeigt, wobei dieser (exemplarisch nur) von einem Leuchtmittel 10 beleuchtet wird. Von dem Leuchtmittel 10 ausgesendete Lichtstrahlen treffen an verschiedenen Stellen auf das Partikel 19 auf und werden von diesem gestreut, wobei ein Teil der Lichtstrahlen 20 an einer Bildaufnahmeeinheit 9 vorbeistrahlen und in Bilddaten der Bildaufnahmeeinheit 9 nicht dargestellt bzw. als dunkle Pixel dargestellt werden.
Andere Lichtstrahlen 20 werden hingegen von dem Partikel 19 günstig in Richtung der Bildaufnahmeeinheit 9 gestreut und mit Hilfe einer optionalen Optik 21 zu einem Bildaufnahmesensor 22 geleitet, wobei der vertikale Beleuchtungswinkel 11 , aus dem das Leuchtmittel 10 das Partikel 19 beleuchtet, wesentlich über die Position entscheidet, an der die günstig gestreuten Lichtstrahlen 20 auf den Bildaufnahmesensor 22 treffen.
Insoweit zeigen die Figuren 7 und 8 zwei Bildaufnahmen 23 der aus den zwei vertikalen Beleuchtungswinkeln 11 aufgenommenen Partikeln 19 des Metallpulvers 2; Figur 7 zeigt die Bildaufnahme 23 des Metallpulvers 2 mit einem vertikalen Beleuchtungswinkel von 11 von 70° und Figur 8 mit einem vertikalen Beleuchtungswinkel 11 von 30°. In beiden Bildaufnahmen 23 ist somit derselbe Bereich des Metallpulvers 2 jeweils aus unterschiedlichen vertikalen Beleuchtungswinkeln 11 gezeigt. Werden beide Bildaufnahmen 23 fusioniert, kann eine verbesserte Partikelgrößenverteilung des Metallpulvers 2 bestimmt werden, wobei die Partikelgrößenverteilung dabei die Verteilung der unterschiedlich großen Partikel 19 in der Gesamtpulvermenge des Metallpulvers 2 beschreibt.
In den Figuren 9 und 10 sind zwei unterschiedliche Metallpulver 2 bei jeweils unterschiedlicher Beleuchtung gezeigt. Figur 9 zeigt die Beleuchtung von Titanpulver 2, wobei die linke Bildaufnahme 23 bei einem vertikalen Beleuchtungswinkel 11 von 70° aufgenommen wurde und die rechte Bildaufnahme 23 bei einem vertikalen Beleuchtungswinkel 11 von 30° aufgenommen wurde. Figur 10 zeigt die Beleuchtung von Edelstahlpulver 2, wobei die linke Bildaufnahme 23 bei einem vertikalen Beleuchtungswinkel 11 von 70° aufgenommen wurde und die rechte Bildaufnahme 23 bei einem vertikalen Beleuchtungswinkel 11 von 30° aufgenommen wurde. Insoweit ist ferner gezeigt, dass unter einer Beleuchtung mit steilen Beleuchtungswinkeln 11 (beispielsweise 70°) auf Partikeln 19 des jeweiligen Metallpulvers 2 geschlossene Reflexionspunkte entstehen, wobei größere Partikel 19 bei flacheren Beleuchtungswinkeln 11 (beispielsweise 30°) oft nicht geschlossen sind.
In der Figur 11 ist in drei Bildaufnahmen 23 eine exemplarische Bestimmung einer Partikelgrößenverteilung anhand eines Edelstahl-316L-Metallpulvers 2 gezeigt. Die linke Bildaufnahme 23 zeigt ein Eingangsaufnahmebild 24 des von der Beleuchtungseinheit 8 beleuchteten Metallpulvers 2 in einem Bereich, wobei die größeren Partikel 19 in einem klaren weiß gezeigt sind und einige Bereiche zwischen den klar weiß gezeigten Partikeln 19 dunkel bleiben, da von dort keine Lichtstrahlen 20 zur Bildaufnahmeeinheit 9 reflektiert wurden.
Problematisch für eine computergestützten Bilderkennung könnten die nicht eindeutig weiß oder schwarz dargestellten Bereiche der linken Eingangsaufnahmebild 24 sein, sodass in einem ersten Bildbearbeitungsschritt eine in der Mitte gezeigte Schwellwertbildaufnahme 25 erstellt wird. Die Schwellwertbildaufnahme 25 zeigt nunmehr nur noch Pixel der Bildaufnahme 23 an, die über einem Helligkeitsschwellwert liegen, sodass schwach weiße und graue Bereich der Eingangsaufnahmebild 24 entfernt sind. In einem nachfolgenden Bildbearbeitungsschritt wird eine rechts gezeigte Ausgangsbildaufnahme 26 erstellt, in der nur noch Pixelregionen gezeigt sind, die eindeutig als ein Partikel 19 erkannt wurden, sodass mögliche Artefakte und Bildaufnahmefehler, die die Partikelgrößenverteilung verfälschen können, entfernt sind. Insoweit kann aus den in der Ausgangsbildaufnahme 26 eindeutig erkannten Partikeln 19 des Metallpulvers 2 eine Partikelgrößenverteilung der Eingangsbildaufnahme 24 und somit des Metallpulvers 2 reproduzierbar und sicher erkannt werden.
In der Figur 12 ist in drei Bildaufnahmen 23 eine exemplarische Bestimmung von Oxidschichten (27, 28) anhand eines wiederverwendeten und degradierten Titan- Metallpulvers 2 gezeigt. In einer linken Eingangsbildaufnahme 24 ist ein Bereich des Metallpulvers 2 gezeigt, der mit farbigem - insbesondere violettem Licht - von einer Beleuchtungseinheit 8 beleuchtet wurde, sodass eine Bildaufnahmeeinrichtung 9 Bilddaten aufnehmen konnte. Zwei (farblich nicht darstellbare) Regionen sind in der Eingangsbildaufnahme 24 bestimmbar: eine untere rötliche Region 27 und eine obere bläuliche Region 28. Sowohl rötliche als auch bläuliche Reflektion bzw. Regionen 27, 28 weisen auf eine Degradation des Metallpulvers 2 hin. Ein HSV-Farbraum ist besonders gut für die Segmentierung bestimmter Farben aus Bilddaten geeignet, sodass die Eingangsbildaufnahme 24 in einem Auswertungsalgorithmus zunächst in HSV-Koordinaten transformiert wird. Anschließend sucht der Auswertungsalgorithmus in den HSV-Koordinaten jeweils, welche Pixel in definierte HSV-Farbbereiche fallen, sodass die durchschnittliche Anzahl der rötlichen bzw. bläulichen Pixel 27, 28 pro Eingangsbildaufnahme 24 berechnet werden kann.
Insoweit zeigt die mittlere Bildaufnahme 23 die erkannten Regionen 27, 28, die in der Eingangsbildaufnahme 24 durch rote Pixel 27 dargestellt sind, und die rechte Bildaufnahme 23 die erkannten Regionen 27, 28, die in der Eingangsbildaufnahme durch bläuliche Pixel 28 dargestellt sind. Beide erkannten Regionen 27, 28 weisen auf einen Grad der Degradation des Titan-Metallpulvers 2 hin, der vorteilhaft zum Klassifizieren des Metallpulvers 2 verwendet werden kann. In Figur 13 ist ein Verfahren 29 zum Klassifizieren eines Metallpulvers 2 gezeigt, wobei in einem initialen Eingabeschritt 30 Bilddaten eines Metallpulvers 2 von einer Bildaufnahmeeinheit 9 aufgenommen werden, während das Metallpulver 2 von einer Beleuchtungseinheit 8 aus verschiedenen vertikalen Beleuchtungswinkeln 11 , Horizontalwinkeln und mit verschiedenen Lichtwellenlängen beleuchtet wird. Die Bilddaten dienen als Eingabewerte für ein faltendes künstliches neuronales Netzwerk und sind beispielsweise 244x224 Pixel groß.
In einem nachfolgenden Faltungsschritt 31 werden die in dem Eingabeschritt 30 erstellten Bilddaten von einer Faltungsschicht des neuronalen Netzwerks verarbeitet und propagiert. Dabei wird eine Filtermatrix als Filterkemel abschnittsweise mit den Bilddaten gefaltet und anschließen eine Informationsreduktion durchgeführt.
Die so mehrmals in der Faltungsschicht gefilterten und informationsreduzierten Bilddaten werden in einem anschließenden Klassifikationsschritt 32 von einer Klassifikationsschicht des neuronalen Netzwerks zum Klassifizieren des Metallpulvers 2 verwendet. In einem nachfolgenden Ausgabeschritt 33 werden im Rahmen der unterstützenden Klassifizierung die Bilddaten des Eingabeschritts 30 einem aus einem Training bekanntem Metallpulver 2 anhand der Partikelgrößenverteilung und der erkannten Oxidschichten 27, 28 zuordnet. Durch den Ausgabeschritt 33 werden die Ergebnisse des Klassifikationsschrittes 32 verifiziert oder validiert. In dem Fall, dass innerhalb gewisser Grenzen keine Übereinstimmung zwischen dem Klassifikationsschritt 32 und dem Ausgabeschritt 33 besteht, wird das Pulver als unbekanntes Pulver klassifiziert; andernfalls wird die Metallpulverart im Sinne einer chemischen Zusammensetzung des Metallpulvers und eine Angabe über die Degradation des Metallpulvers ausgegeben. Bezugszeichenliste g e ieren eines Metallpulvers

Claims

Patentansprüche
1. Vorrichtung (1 ) zum Klassifizieren eines Metallpulvers (2) mit:
- einer Beleuchtungseinheit (8) zum Beleuchten des Metallpulvers (2), wobei die Beleuchtungseinheit (8) eine Vielzahl an Leuchtmitteln (10) aufweist, welche um das Metallpulver (2) herum angeordnet sind, um eine Beleuchtung des Metallpulvers (2) aus verschiedenen Horizontalwinkeln und mit verschiedenen Lichtwellenlängen zu ermöglichen;
- einer Bildaufnahmeeinheit (9) zum Aufnehmen von Bilddaten des von der Beleuchtungseinheit (8) aus den verschiedenen Horizontalwinkeln und den verschiedenen Lichtwellenlängen beleuchteten Metallpulvers (2) und
- einer Verarbeitungseinrichtung (13) zum Verarbeiten der Bilddaten, wobei die Verarbeitungseinrichtung (13) mit der Bildaufnahmeeinheit (9) signaltechnisch wirkverbunden ist, sodass die Verarbeitungseinrichtung (13) das Metallpulver (2) basierend auf den von der Bildaufnahmeeinheit (9) übermittelten Bilddaten klassifizieren kann.
2. Vorrichtung (1 ) nach Anspruch 1 , wobei die Beleuchtungseinheit (8) eine Beleuchtung des Metallpulvers (2) zusätzlich aus verschiedenen vertikalen Beleuchtungswinkeln (11 ) ermöglicht.
3. Vorrichtung (1) nach einem der vorigen Ansprüche, wobei das Metallpulver (2) aus einem gleichen Horizontalwinkel mit verschiedenen monochromatischen oder nicht-monochromatischen Lichtwellenlängen beleuchtbar ist.
4. Vorrichtung (1) nach einem der vorigen Ansprüche, ferner mit einer Steuereinheit (5), wobei die Steuereinheit (5) ausgebildet ist, synchron die Beleuchtungseinheit (8) und die Bildaufnahmeeinheit (8) zum Beleuchten des Metallpulvers (2) basierend auf einer Beleuchtungsvorgabe und Aufnehmen der Bilddaten zu steuern, wobei die Beleuchtungsvorgabe die Beleuchtung aus den verschiedenen Beleuchtungswinkeln und mit den verschiedenen Lichtwellenlängen umfasst.
5. Vorrichtung (1) nach Anspruch 4, wobei die Beleuchtungsvorgabe ferner einen zeitlichen Ablauf der Beleuchtung mit Beleuchtungsschritten aus den verschiedenen Beleuchtungswinkeln und den verschiedenen Lichtwellenlängen umfasst.
6. Vorrichtung (1 ) nach einem der vorigen Ansprüche, wobei die Leuchtmittel (10) der Beleuchtungseinheit (8) symmetrisch, vorzugsweise punktsymmetrisch, um die Bildaufnahmeeinheit (9) herum angeordnet sind.
7. Vorrichtung (1 ) nach einem der vorigen Ansprüche, wobei eine Recheneinheit dazu ausgebildet ist, zur Klassifizierung einen trainierten Klassifikationsalgorithmus auszuführen, der basierend auf den aufgenommenen Bilddateien die Klassifizierung des Metallpulvers (2) durchführt, wobei die Ergebnisse der Klassifizierung eine Angabe über eine Metallpulverart umfasst.
8. Vorrichtung (1 ) nach Anspruch 7, wobei die Metallpulverart eine chemische Zusammensetzung des Metallpulvers und/oder eine Angabe über eine Degradation des Metallpulvers umfasst.
9. Vorrichtung (1 ) nach Anspruch 7 oder 8, ferner umfassend eine unterstützende Klassifizierung, welche auf Basis einer erfassten Partikelgrößenverteilung des Metallpulvers (2) und detektierten Oxidschichten (27, 28) des Metallpulvers (2) das Metallpulver (2) klassifiziert, wobei die Partikelgrößenverteilung durch eine Analyse der Bilddaten bestimmt wird, welche mit der Bildaufnahmeeinheit (9) während einer Beleuchtung des Metallpulvers (2) durch die Beleuchtungseinheit (8) mit weißem Licht aufgenommen werden, und wobei die Oxidschichten (27, 28) durch eine Analyse der Bilddaten bestimmt wird, welche mit der Bildaufnahmeeinheit (9) während einer Beleuchtung des Metallpulvers (2) durch die Beleuchtungseinheit (8) mit farbigem Licht, insbesondere violettem Licht, aufgenommen werden.
10. Vorrichtung (1 ) nach Anspruch 9, wobei die unterstützende Klassifizierung eine Zuordnung der aus den Bilddaten erfassten Partikelgrößenverteilung und detektierten Oxidschichten zu einem aus dem Training bekannten Metallpulver umfasst.
11 . Vorrichtung (1 ) nach Anspruch 10, wobei in dem Fall, dass eine Zuordnung der aus den Bilddaten erfassten Partikelgrößenverteilung und detektierten Oxidschichten zu einem aus dem Training bekannten Metallpulver nicht möglich ist, das Metallpulver (2) als unbekanntes Pulver klassifiziert wird.
12. Vorrichtung (1 ) nach Anspruch 9-11 , wobei die Beleuchtung des Metallpulvers (2) mit dem weißen Licht bei mit einem steileren vertikalen Beleuchtungswinkel (11 ) erfolgt als die Beleuchtung mit dem farbigen Licht.
13. Vorrichtung (1 ) nach Anspruch 7-12, wobei der Klassifikationsalgorithmus ein künstliches neuronales Netzwerk, insbesondere ein Convolutional Neural Network, umfasst.
14. Vorrichtung (1 ) nach einem der vorigen Ansprüche 2-13, wobei die Beleuchtungseinheit (8) dazu ausgebildet ist, das Metallpulver (2) in einem Beleuchtungsbereich zu beleuchten, wobei die Bildaufnahmeeinheit (9) zum Aufnehmen der Bilddaten in dem Beleuchtungsbereich ausgebildet ist, wobei die Beleuchtungseinheit (8) mehrere versetzt und beabstandet zueinander angeordnete Leuchtmittel (10) aufweist, wobei insbesondere durch den Versatz und die Be- abstandung der Leuchtmittel (10) bezüglich des Beleuchtungsbereichs ein kleinster vertikaler Beleuchtungswinkel (11 ) mindestens 30° und ein größter vertikaler Beleuchtungswinkel (11 ) höchstens 70% beträgt.
15. Vorrichtung (1 ) nach Anspruch 14, wobei jeweils mehrere identische der Leuchtmittel (10) eine Leuchtgruppe bilden zur gleichzeitigen Beleuchtung des Metallpulvers (2) entlang einer jeweiligen Kreisumfangslinie (15) angeordnet sind.
16. Vorrichtung (1 ) nach Anspruch 15, umfassend mehrere der Leuchtgruppen, wobei jede Leuchtgruppe zur Durchführung der Beleuchtung mit einer anderen Lichtwellenlänge ausgebildet ist, wobei die Leuchtmittel (10) zumindest eines Teils der unterschiedlichen Leuchtgruppen entlang unterschiedlicher Kreisumfangslinien (15) mit unterschiedlichen Kreisradien angeordnet sind, wobei vorzugweise Kreisumfangslinien (15) einen unterschiedlichen Abstand zu einem Zentrum (12) des Beleuchtungsbereichs aufweisen.
17. Vorrichtung (1 ) nach einem der vorigen Ansprüche, wobei aus den verschiedenen Lichtwellenlängen resultierende Beleuchtung zumindest zwei oder mehrere der folgenden Lichtspektren umfasst: weißes Licht, violettes Licht, infrarotes Licht, UV-Licht.
18. Vorrichtung (1 ) nach einem der vorigen Ansprüche, wobei die Leuchtmittel (10) LEDs und optional einen Laser umfassen.
19. Vorrichtung (1 ) nach einem der vorigen Ansprüche, ferner umfassend eine Bewegungseinheit, wobei die Bewegungseinheit dazu ausgebildet ist, die Beleuchtungseinheit (8) und die Bildaufnahmeeinheit (9) relativ zum Metallpulver (2) zum Beleuchten und zum Aufnehmen der Bilddaten von unterschiedlichen Bereichen des Metallpulvers (2) und/oder zur Erzielung der verschiedenen vertikalen Beleuchtungswinkeln und/oder zur Erzielung der verschiedenen Horizontalwinkeln zu bewegen, wobei die Klassifizierung des Metallpulvers (2) auf Basis der Bilddaten der unterschiedlichen Bereiche als Gesamtklassifizierung erfolgt.
20. Vorrichtung (1 ) nach einem der vorigen Ansprüche, ferner umfassend eine Mischeinheit, wobei die Mischeinheit ausgebildet ist, die Durchmischung des Metallpulvers mechanisch zu verändern.
21 . Vorrichtung nach Anspruch 20, wobei die Mischeinheit einen Rakel und einen Teller, insbesondere eine Drehteller zur Aufnahme des Metallpulvers umfasst, wobei die Mischeinheit ausgebildet ist, die Durchmischung zumindest teilweise durch relative Bewegung des Tellers und des Rakels zueinander, insbesondere durch eine Drehung des Drehtellers, zu bewirken.
21 . Vorrichtung (1 ) nach einem der vorigen Ansprüche, wobei diese dazu ausgebildet ist, eine Energiequelle zum Sintern oder Aufschmelzen des Metallpulvers (2) anzusteuern, wenn die Verarbeitungseinrichtung (13) das Metallpulver (2) als ausreichend qualitativ klassifiziert hat.
22. Vorrichtung (1 ) nach einem der Ansprüche 4 bis 21 , wobei die Vorrichtung (1) dazu ausgebildet ist, eine Zuführvorrichtung anzusteuern, mit welcher das Metallpulver (2) bereitgestellt wird.
23. Vorrichtung (1 ) nach einem der vorigen Ansprüche, wobei die Vorrichtung (1) ausgebildet ist, im Fall dessen die Verarbeitungseinrichtung (13) das Metallpulver (2) als nicht ausreichend qualitativ klassifiziert hat, ein Entfernen des Metallpulvers (2) und ein Bereitstellen eines neuen Metallpulvers (2) durch die Zuführvorrichtung zu veranlassen.
24. Verfahren (29) zum Klassifizieren eines Metallpulvers (2), wobei das Verfahren (29) umfasst:
- Beleuchten des Metallpulvers (2) mit einer Beleuchtungseinheit (8), wobei die Beleuchtungseinheit (8) eine Vielzahl an Leuchtmitteln (10) aufweist, welche um das Metallpulver (2) herum angeordnet sind, um eine Beleuchtung des Metallpulvers (2) aus verschiedenen Horizontalwinkeln und mit verschiedenen Lichtwellenlängen zu ermöglichen;
- Aufnehmen von Bilddaten des von der Beleuchtungseinheit (8) mit einer Bildaufnahmeeinheit (9) des aus den verschiedenen Horizontalwinkeln und den verschiedenen Lichtwellenlängen beleuchteten Metallpulvers (2) und
- Verarbeiten der Bilddaten mit einer Verarbeitungseinrichtung (13), wobei die Verarbeitungseinrichtung (13) mit der Bildaufnahmeeinheit (9) signaltechnisch wirkverbunden ist, sodass die Verarbeitungseinrichtung (13) das Metallpulver (2) basierend auf den von der Bildaufnahmeeinheit (9) übermittelten Bilddaten klassifiziert.
25. Verfahren (29) nach Anspruch 24, wobei die Beleuchtungseinheit (8) eine Beleuchtung des Metallpulvers (2) zusätzlich aus verschiedenen vertikalen Beleuchtungswinkeln (11 ) ermöglicht.
26. Verfahren (29) einem der vorigen Ansprüche 24-25, wobei das Metallpulver (2) aus einem gleichen Horizontalwinkel mit verschiedenen monochromatischen oder nicht-monochromatischen Lichtwellenlängen beleuchtbar ist.
27. Verfahren (29) nach einem der vorigen Ansprüche 24-26, wobei zur Klassifizierung ein trainierter Klassifikationsalgorithmus ausgeführt wird, der basierend auf den aufgenommenen Bilddateien die Klassifizierung des Metallpulvers (2) durchführt, wobei die Ergebnisse der Klassifizierung eine Angabe über eine Metallpulverart umfasst.
28. Verfahren (29) nach Anspruch 27, wobei die Metallpulverart eine chemische Zusammensetzung des Metallpulvers und/oder eine Angabe über eine Degradation des Metallpulvers umfasst.
29. Verfahren (29) nach Anspruch 27 oder 28, ferner umfassend eine unterstützende Klassifizierung, welche auf Basis einer erfassten Partikelgrößenverteilung des Metallpulvers (2) und detektierten Oxidschichten (27, 28) des Metallpulvers (2) das Metallpulver (2) klassifiziert, wobei die Partikelgrößenverteilung durch eine Analyse der Bilddaten bestimmt wird, welche mit der Bildaufnahmeeinheit (9) während einer Beleuchtung des Metallpulvers (2) durch die Beleuchtungseinheit (8) mit weißem Licht aufgenommen werden, und wobei die Oxidschichten (27, 28) durch eine Analyse der Bilddaten bestimmt wird, welche mit der Bildaufnahmeeinheit (9) während einer Beleuchtung des Metallpulvers (2) durch die Beleuchtungseinheit (8) mit farbigem Licht, insbesondere violettem Licht aufgenommen werden.
30. Verfahren (29) nach Anspruch 27, wobei der Klassifikationsalgorithmus ein künstliches neuronales Netzwerk, insbesondere ein Convolutional Neural Network, umfasst.
31 . Verfahren (29) nach Anspruch 30, wobei das neuronale Netzwerk anhand von Bilddaten trainiert wird, umfassend:
- Eingeben einer Bilddatenmenge eines aus verschiedenen Beleuchtungswinkeln und mit verschiedenen Lichtwellenlängen beleuchteten bekannten Metallpulvers (2) in das neuronale Netzwerk;
- Trainieren des neuronalen Netzwerks anhand einer Klassifikationsausgabe des neuronalen Netzwerks und einer zur Bilddatenmenge des bekannten Metallpulvers (2) passenden Klassifikation.
32. Computerprogrammprodukt mit Programmcode zum Durchführen des Verfahrens (29) nach einem der Ansprüche 24 bis 31 , wenn der Programmcode auf einem Computer ausgeführt wird.
33. Neuronales Netzwerk, erhältlich durch das Verfahren (29) nach Anspruch
31.
EP24700926.9A 2023-01-12 2024-01-12 Vorrichtung und verfahren zum klassifizieren eines metallpulvers Pending EP4648915A1 (de)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP23151328 2023-01-12
PCT/EP2024/050696 WO2024149879A1 (de) 2023-01-12 2024-01-12 Vorrichtung und verfahren zum klassifizieren eines metallpulvers

Publications (1)

Publication Number Publication Date
EP4648915A1 true EP4648915A1 (de) 2025-11-19

Family

ID=84943219

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
EP24700926.9A Pending EP4648915A1 (de) 2023-01-12 2024-01-12 Vorrichtung und verfahren zum klassifizieren eines metallpulvers

Country Status (2)

Country Link
EP (1) EP4648915A1 (de)
WO (1) WO2024149879A1 (de)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN120563512B (zh) * 2025-07-30 2025-09-26 杭州申柯新材料有限公司 基于光学图像识别的金属粉末杂质标定检测方法和系统

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102015212837A1 (de) 2015-07-09 2017-01-12 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zur Überwachung eines Prozesses zur pulverbettbasierten additiven Herstellung eines Bauteils und Anlage, die für ein solches Verfahren geeignet ist
DE102018127754A1 (de) * 2018-11-07 2020-05-07 Carl Zeiss Industrielle Messtechnik Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum Inspizieren einer Objektoberfläche, insbesondere zum Inspizieren der Oberfläche eines Pulverbettes mit einer Vielzahl von Pulverpartikeln
GB2584820B (en) 2019-05-15 2024-01-24 Lpw Technology Ltd Method and apparatus for analysing metal powder
DE102019134987B4 (de) * 2019-12-18 2022-05-25 Carl Zeiss Industrielle Messtechnik Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur additiven Herstellung eines Werkstücks

Also Published As

Publication number Publication date
WO2024149879A1 (de) 2024-07-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP2411787B1 (de) Vorrichtung zum bestimmen von partikelngrössen
DE102006040365B4 (de) System und Verfahren zum Beurteilen einer bearbeiteten Oberfläche einer Metallgusskomponente
DE102021115002A1 (de) Werkstückinspektions- und fehlererkennungssystem einschliesslich überwachung der werkstückbilder
EP1466160A1 (de) Verfahren und vorrichtung zur analyse von körperflüssigkeiten
EP3903077B1 (de) Verfahren und vorrichtung zum auffinden und anpassen von effektfarbformulierungen unter abgleich mit der visuellen wahrnehmung von textureigenschaften
EP3494385B1 (de) Vorrichtung und verfahren zur legierungsanalyse von schrottfragmenten aus metall
DE1498824A1 (de) Vorrichtung zur maschinellen Krebsdiagnose
DE2903625C2 (de)
WO2024149879A1 (de) Vorrichtung und verfahren zum klassifizieren eines metallpulvers
EP2110187B1 (de) Verfahren zum Identifizieren, Klassifizieren und Sortieren von Gegenständen, Objekten und Materialien, sowie ein Erkennungssystem zur Durchführung dieses Verfahrens
DE102013108722B4 (de) Verfahren und Vorrichtung zum Erfassen von Defekten einer ebenen Oberfläche
DE102016105102A1 (de) Verfahren zur Untersuchung verteilter Objekte
DE202014100974U1 (de) Vorrichtung zur Bestimmung der Partikelgröße und/oder der Partikelform eines Partikelgemisches
DE19754909A1 (de) Verfahren und Vorrichtung zur Erfassung und Bearbeitung von Abbildungen biologischen Gewebes
DE102016224000B4 (de) Verfahren und Vorrichtung zur Detektion eines Werkzeugbruches
DE102023111989A1 (de) Inspektionsvorrichtung für eine Oberflächenbeschichtung
EP1139285B1 (de) Verfahren und Vorrichtung zur Prüfung bzw. Untersuchung von Gegenständen
DE102019134987B4 (de) Verfahren und Vorrichtung zur additiven Herstellung eines Werkstücks
WO2018138279A1 (de) Verfahren und vorrichtung zur untersuchung von zellen
DE102020121760A1 (de) Verfahren und Vorrichtung zur additiven Herstellung eines Werkstücks
DE102014212511A1 (de) Vorrichtungen und Verfahren zur Prüfung einer Oberflächengüte
AT528655B1 (de) Verfahren und Vorrichtung zur Klassifizierung von Abfall
EP3754324B1 (de) Verfahren und vorrichtung zum klassifizieren einer partikelartigen verunreinigung auf einer oberfläche
DE102022204371B4 (de) Vorrichtung zur Prüfung des Aushärtungszustandes von KTL beschichteten Bauteilen
DE102019009301B4 (de) Verfahren und Vorrichtung zur additiven Herstellung eines Werkstücks

Legal Events

Date Code Title Description
STAA Information on the status of an ep patent application or granted ep patent

Free format text: STATUS: UNKNOWN

STAA Information on the status of an ep patent application or granted ep patent

Free format text: STATUS: THE INTERNATIONAL PUBLICATION HAS BEEN MADE

PUAI Public reference made under article 153(3) epc to a published international application that has entered the european phase

Free format text: ORIGINAL CODE: 0009012

STAA Information on the status of an ep patent application or granted ep patent

Free format text: STATUS: REQUEST FOR EXAMINATION WAS MADE

17P Request for examination filed

Effective date: 20250812

AK Designated contracting states

Kind code of ref document: A1

Designated state(s): AL AT BE BG CH CY CZ DE DK EE ES FI FR GB GR HR HU IE IS IT LI LT LU LV MC ME MK MT NL NO PL PT RO RS SE SI SK SM TR

DAV Request for validation of the european patent (deleted)
DAX Request for extension of the european patent (deleted)