JP2018538167A - 積層造形プロセスにおけるエラー検出 - Google Patents

Abstract

本開示は、層に基づく画像を用いた積層造形（ＡＭ）プロセスの部品および材料品質の予測に関する。本明細書に記載されるのは、選択的レーザー溶融（ＳＬＭ）等のＡＭプロセスによって造形された部品におけるエラーを検出する方法およびシステムである。当該検出は、ＡＭ造形プロセス中に層に現れるエラーを特定するために視像を分析することを含む。エラーは、部品の反り、および張り出し面のドロス形成を含むが、これらに限定されない。

Description

発明の詳細な説明

〔関連出願に対する相互参照〕
本出願は、２０１５年１１月１６日に出願された米国仮特許出願第６２／２５５，９４３号の利益を主張する。当該仮出願の全内容は、参照によって本願に組み込まれる。
〔本発明の背景〕
〔技術分野〕
本開示は、積層造形（ＡＭ）プロセスに関する。より具体的には、本開示は、ＡＭプロセス中に現れるエラーを特定するための視像の分析を通して、ＡＭプロセスによって造形された部品におけるエラーを検出する方法およびシステムに関する。

〔関連技術の説明〕
積層造形（ＡＭ）プロセスは、部品造形の材料付加手法であり、通常、液体、固体シートまたは粉末状の基材から始まり、層ごとに局所的に付加材料を固める。１９９０年代初期の第１のＡＭプロセスの出現以降、ＡＭプロセスは、フライス削り、カッティング、ドリリング、あるいは射出成形または押出成形等の成形技法等の従来の材料除去技法の代替として用いられ、鋳型または金型等の専用の道具なしに、比較的短時間で複雑な部品を製造するのに特に効果的であることが示されてきた。

最もよく知られたＡＭ技術としては、ステレオリソグラフィ（ＳＬＡ）、３次元印刷（３Ｄ‐Ｐ）、選択的レーザー焼結（ＳＬＳ）、選択的加熱焼結（ＳＨＳ）、選択的レーザー溶融（ＳＬＭ）、直接金属レーザー焼結（ＤＭＬＳ）、レーザービーム溶融（ＬＢＭ）、および電子ビーム溶融（ＥＢＭ）が挙げられる。これらの技術は、部品の層を固めるのに用いられる道具次第で、また当該技術において用いることができる材料次第で変わる。例えば、選択的レーザー溶融（ＳＬＭ）は、複雑な金属部品が層ごとに製造されるＡＭプロセスである。ＳＬＭでは、従来の金属除去プロセスで可能な範囲よりも設計の自由度が増し、複雑な金属部品をただ１つ必要とする場合、産業にとって有利である。航空宇宙産業において、例えば、強固かつ軽量でなければならない金属の航空機部品は、ＳＬＭプロセスを用いて、複雑な幾何学的骨組みおよび空洞を備えて構成されてもよい。また、骨の移植または整形外科用付属品が個々の患者に合うように特注設計および製造可能であるので、ＳＬＭは、医療用具産業においても利益をもたらし得る。

航空宇宙産業、医療用具産業、およびその他の多くの産業におけるＳＬＭの現在の利用にかかわらず、ＳＬＭは、部品製造における全潜在能力を発揮する前に依然として難題を克服しなければならない。上記プロセスの頑強性および信頼性が十分に最適化されていないので、最大の課題のうちの１つは、品質監視および品質管理である。入力パラメータ（気圧パラメータ、堆積パラメータ、および走査パラメータ）の変動性、および境界条件（成形品の形状寸法パラメータ、材料パラメータ、および機械パラメータ）の変動性は全て部品の品質に影響を及ぼす。

数層またはたった１層において発生するエラーは、部品の全体にわたってさらにひどくなる可能性があり、その結果、部品は機能的でなくなり要求品質を満たすことができなくなる。

したがって、従来技術には、容易で、感度がよく、また再現可能なエラー検出方法およびシステムが依然として必要である。

〔発明の概要〕
本開示は、積層造形プロセスにおいてエラーを検出する方法およびシステムに関する。

特定の実施形態は、積層造形プロセス中に１つ以上の部品のエラーを検出する方法を提供する。上記方法は、通常、塗り重ね前または塗り重ね後に、上記１つ以上の部品の第１の層であって、造形材料の第１の層の第１の視像を受け取る工程を含む。上記方法は、上記第１の視像における１つ以上の画素のグレー値を割り出す工程をさらに含む。上記方法は、上記第１の視像における、造形材料の基準画像に基づいた閾値と比較された上記グレー値の少なくとも１つに基づいて、上記１つ以上の部品のうちの少なくとも１つの部品のエラーを検出する工程をさらに含む。

特定の実施形態は、メモリと、上述の方法の上記工程を行うように構成されたプロセッサとを備えたコンピューティングデバイスを提供する。また、特定の実施形態は、コンピューティングデバイスによって実施されると、上述の方法を上記コンピューティングデバイスに行わせる命令を保存した一時的でないコンピュータ読取可能媒体を提供する。
〔図面の簡単な説明〕
図１は、画素がグレー値に一致する、造形材料のキャプチャ画像の一例を示す。

図２は、エラーを有する、造形材料のキャプチャ画像の一例を示す。

図３は、基準画像における画素のグレー値の一例のヒストグラムを示す。

図４は、視像群の２値画像の値の合計に対応する画像を示す。

図５は、層の数に対する各画素のグレー値の一例のグラフを示す。

図６は、画素のグレー値が閾値を満たすか否かに基づいてエラーを検出する一プロセス例のフローチャートを示す。

図７は、ドロス形成を含む画像の一例を示す。

図８は、画素のグレー値の分布のグラフの一例を示す。

図９は、画素のグレー値の分布が閾値分布を満たすか否かに基づいてエラーを検出する一プロセス例のフローチャートを示す。

図１０は、造形材料の層毎における、潜在的エラーを有する画素の数のグラフの一例を示す。

図１０Ａは、積み重ねられて視像群を形成する個別の視像の一例を示す。

図１０Ｂは、一部品の３次元表示に重畳された複数の視像の表示の一例を示す。

図１１は、３Ｄオブジェクトを設計および製造するシステムの一例を示す。

図１２は、図１１に示されたコンピュータの一例の機能ブロック図を示す。

図１３は、積層造形システムを用いて３Ｄオブジェクトを製造するハイレベルプロセスを示す。

〔発明の詳細な説明〕
以下の説明および添付図面は、ある特定の実施形態を対象とする。いかなる特定の文脈で記載された実施形態も、本開示を特定の実施形態またはいかなる特定の使用に限定することを意図していない。当業者であれば、開示された実施形態、態様、および／または特徴がいかなる特定の実施形態にも限定されないということを認識するだろう。例えば、「層」、「部材」、「部品」等は、特定の態様において、「１つ以上」の「層」、「部材」、「部品」等として解されてもよい。

本明細書では、（例えば、カメラ等の撮像装置によって）個々の層の視像が撮像され、（例えば、コンピューティングデバイスによって）当該視像における画素のグレー値が分析されるＡＭプロセスにおいてエラーを検出する方法およびシステムが記載される。張り出し面における反りおよびドロス形成等のエラーを検出することができ、部品の品質を判定することができる。いくつかの実施形態において、当該エラーの検出は監視プロセスまたはシステムの一部であり、造形中に（例えば、コンピューティングデバイスによって自動的に）修正処置を適用することができ、あるいは造形を中止することができる。このため、要求品質に達しないであろう部品を製造して時間および材料を失うことはない。

本開示の一態様は、積層造形（ＡＭ）プロセス中に部品におけるエラーを検出する方法およびシステムに関する。これらの方法およびシステムは、積層造形された部品の非破壊・工程間検査および品質管理を提供する。

本明細書に記載のシステムおよび方法は、様々な積層造形システムおよび技術、および／または３次元（３Ｄ）印刷システムおよび技術を用いて行われてもよい。通常、積層造形技術は、形成される３Ｄオブジェクトのデジタル表現（例えば、ＳＴＬ、ＤＷＧ、ＤＸＦ等のＣＡＤファイル）から始まる。一般的に、デジタル表現は、（例えば、Ｚ方向に垂直に、つまり造形プラットホームに平行に）一連の断面層、または「スライス」に分割され、これらが全体として上記オブジェクトを形成するように重畳される。これらの層は、３Ｄオブジェクトを表し、コンピューティングデバイスによって実行される積層造形モデリングソフトウェアを用いて生成されてもよい。上記ソフトウェアは、例えば、コンピュータ支援設計およびコンピュータ支援製造（ＣＡＤ／ＣＡＭ）ソフトウェアを含んでもよい。３Ｄオブジェクトの断面層についての情報は、断面データとして保存されてもよい。積層造形（例えば、３Ｄ印刷）装置またはシステムは、３Ｄオブジェクトを層毎に造形するために、断面データを利用する。したがって、積層造形では、コンピュータ支援設計（ＣＡＤ）ファイルまたはＳＴＬファイル等の、オブジェクトのコンピュータ生成データから直接、３Ｄオブジェクトを製造することができる。積層造形は、治工具なしに、また様々な部品を組み立てる必要なしに、単純な部品も複雑な部品も迅速に製造する能力を提供する。

積層造形プロセスは、通常、エネルギー源（例えば、レーザー装置、電子ビーム装置等）からのエネルギーを提供して造形材料（例えば、プラスチック、金属等）の層を固める（例えば、重合させる）ことを含む。例えば、積層造形装置は、ジョブファイルに基づいて、エネルギー源からのエネルギーを造形材料に選択的に印加（例えば走査）してもよい。当該ジョブファイルは、積層造形プロセスを用いて造形される１つのオブジェクトまたは複数のオブジェクトのデジタル表現のスライスに関する情報を含んでもよい。例えば、ＣＡＤファイルによって表された３Ｄオブジェクトは、積層造形装置の造形体積に対応する仮想造形体積とされてもよい。任意に、（例えば、造形品質の改善、熱の放散、変形を減少等のために）仮想造形体積の３Ｄオブジェクトに支持構造物を加えてもよい。得られた３Ｄオブジェクトは、上述したように、層またはスライスに分割されてもよい。したがって、ジョブファイルは、３Ｄオブジェクトのスライス（例えば、スライス群）、および３Ｄオブジェクトを造形する積層造形装置のパラメータを含んでもよい。

例えば、各スライスに対して、ジョブファイルは、当該スライスに対応する造形材料の物理層にエネルギーを印加するエネルギー源（例えば、物理層を走査するレーザー装置、物理層を走査する電子ビーム装置、等）の走査パターンに関する情報を含んでもよい。なお、本明細書で記載されるように、「スライス」および「層」という用語は、同義で用いられてもよい。上記走査パターンは、１つ以上のベクトルを含んでもよく、各ベクトルは、造形材料の層にエネルギーを印加する空間位置、および造形材料にエネルギーを印加する方向（例えば、走査中に造形材料の上方にてレーザービーム、電子ビーム、またはその他のエネルギー源を移動させる方向）を示す。

積層造形装置は、ジョブファイルで示された各個別の層の走査パターンにしたがって造形材料の層にエネルギーを印加する（例えば、層を走査する）ことによって、層毎にオブジェクトを造形する。例えば、積層造形装置は、第１のスライスの走査パターンにしたがってオブジェクトのデジタル表現の当該第１のスライスに対応する物理的造形材料の第１の層を走査してもよい。そして、積層造形装置は、第２のスライスの走査パターンにしたがって上記第１のスライスに隣接する上記第２のスライスに対応する造形材料の第２の層を走査してもよい。積層造形装置は、最後のスライスに対応する層が走査されるまで、ジョブファイルにおける全スライスに対応する造形材料のそれぞれの層の走査を継続する。

本明細書に記載の方法およびシステムは、ステレオリソグラフィ（ＳＬＡ）、３次元印刷（３Ｄ‐Ｐ）、選択的レーザー焼結（ＳＬＳ）、選択的加熱焼結（ＳＨＳ）、選択的レーザー溶融（ＳＬＭ）、直接金属レーザー焼結（ＤＭＬＳ）、レーザービーム溶融（ＬＢＭ）、および電子ビーム溶融（ＥＢＭ）等のＡＭプロセスにおいてエラーを検出してもよい。いくつかの実施形態において、上記方法および上記システムは、ＡＭの粉末床溶融結合（ＰＢＦ）プロセスにおいてエラーを検出する。特定の実施形態において、上記方法および上記システムは、ＳＬＭにおいてエラーを検出する。理解を容易にするため、ＰＢＦプロセスおよびＳＬＭに関して特定の実施形態が記載されるが、上記方法および上記システムはその他のＡＭプロセスにも適用されてもよい。

ＰＢＦプロセスは、向けられたエネルギー源によって噴霧された前駆体粉末床を選択的に溶解することを伴う。粉末の溶解は、エネルギービームの局所的な小領域で起こり、溶解プールと呼ばれる、少量の溶解を発生させ、その後急速に固化し、部品の層毎の製造において固化プロセスを非常に精密に制御することができる。ＤＭＬＳ、ＳＬＭ、およびＬＢＭ等のＰＢＦプロセスにおいて、レーザー装置をエネルギー源として用いる。当該レーザーは、回転鏡によって偏向させられ、そしてレンズによって集束され、その結果粉末床に選択的に影響を及ぼす。粉末は、造形面または造形基板上のレーザー焦点位置で溶解される。走査方法、エネルギービームの出力、滞留時間または滞留速度、溶解の手順は、記載されるように、ジョブファイルに基づいてもよい。前駆体粉末は、造形テーブル上にかき集めされるように、重力によってカセットから供給されるか、ピストンによって供給される。これは「塗り重ね」と呼ばれるプロセスである。余分な粉末は、通常、かき払われ、再利用のために集められる。レーザー装置は固定されるため、部品が下の固められる前の層上に造形されるように、連続した層の各々に対して造形テーブルを下げることができる。

エラーは、ＡＭプロセス中の様々な段階で起こり得、装置またはプロセスに関連した任意のパラメータが最適でない場合、あるいは１つのオブジェクトまたは複数のオブジェクトの３Ｄモデルが３Ｄ印刷にとって最適化されていない場合に引き起こされ得る。いくつかの実施形態において、本明細書に記載の方法およびシステムは、レーザー出力、走査速度、レーザービーム強度プロファイル、および走査方法等の１つ以上のパラメータが最適に制御されていない場合、または非最適化設計が印刷される場合に起こるエラーを検出する。本明細書に記載の方法およびシステムによって検出されたエラーは、気圧パラメータ（例えば、溶解プール周りの大気圧、プロセスチャンバにおける酸素含量）、粉末床パラメータ（例えば、層厚、粉末床の平滑さ、および走査間の粉末層の準備に関連したパラメータ）、走査パラメータ（例えば、レーザー出力、走査速度、走査方法、レーザービーム強度プロファイル、およびレーザービームでの粉末層の走査に関するパラメータ）等の１つ以上のパラメータで起こり得る。

例えば、ＳＬＭ等のＡＭプロセス中、レーザー走査後の、部品の加熱領域における熱応力により、当該部品が冷却中に屈曲したり歪曲したりするかもしれない。したがって、本明細書に記載の方法およびシステムによって検出されたエラーとしては、表面歪曲および／または表面変形等の表面異常、層間剥離、球状化、不要な多孔化、亀裂、巻き上がり、むらのある面のきめおよび／または表面粗さ、および尖った角または張り出し面等の幾何学的特徴の不正確な生成が挙げられるが、これらに限定されない。

表層の変形は、部品の寸法精度におけるエラーに繋がり得る。部品の収縮は変形エラーの一例である。部品の一層において、収縮は部品の層方向に平行な方向で起こり、部品の表面積を減少してしまう。いくつかの実施形態において、表面変形は、例えば熱応力によって起こるが、当該表面変形により部品の層の上面における領域が粉末面レベルより上に突出してしまうかもしれない。反りは、意図した形状（通常、平坦な形状、凹凸がない形状、および／または平面形状）からの表面変形の一例であり、しわ、曲がり、ねじれ、折れ、むら、および／または他の形状のばらつきが存在する。例えば、ＳＬＭ等のＡＭプロセス中に造形された部品の層における反りにより、層の表面の全体または一部が意図された面を超えて、また粉末表面レベルより上に突出するかもしれない。反りは部品の層における構造上のエラーであり、当該エラーは、後続の粉末表面の高さが平らでないので、更なる層で繰り返され、その結果、塗り重ねのエラーを導き、さらに塗布機の刃にまで損失を与える場合がある。

反りは、一般的に、ＳＬＭ等のＡＭプロセスで起きる。ＳＬＭにおいて、レーザー地点の周囲の材料は、熱源の速い動き、およびレーザーと材料との間の短い相互作用時間のために、局所的に加熱される。当該加熱は、（空間的に）高い局所的な温度勾配を誘発し、当該温度勾配は後に大きな熱応力を引き起こす。温度勾配メカニズム（ＴＧＭ）は、熱応力の背景にある物理機構を説明する。部品の上面におけるレーザー光の吸収は、部品のある一定の深さにわたって温度勾配を誘発する。正の熱膨張係数により、部品の上側における加熱区域の熱膨張は、加熱区域の下側における熱膨張より大きい。このような膨張の違いは、レーザービームから離れた上区域の屈曲を誘発する傾向にある。当該屈曲は、加熱区域（予め固化した層および基板）の下の冷たい（より冷たい）材料によって抑制されるので、通常、制約を受ける。そのため、加熱領域において応力が誘発され、上側を圧縮する。通常、これらの応力は、材料の（温度に依存する）降伏応力より大きくなり、圧縮区域における材料のプラスチック変形が起こる。レーザービームが通過し材料が冷やされた後、加熱領域の熱膨張が終わり、上区域が収縮する。その結果、レーザービームに向かって試料が屈曲する。

いくつかの実施形態において、反りにより、層の表面の全部または一部が意図した面を超えて、粉末表面レベルより上に突出する。反りによる突出は約５００μｍの場合もある。反りは１つの個別の層に存在するかもしれないし、複数の層にわたって存在するかもしれない。

したがって、反り現象（つまり、反りの発生）は、反りが現れる層の数に依存して小さかったり大きかったりする。反りの大きさおよび程度は、ｘｙ面における反りの断面積にも依存する。

塗布機における損傷または摩耗した刃は、滑らかで平坦な粉末層を堆積させることができないかもしれず、その結果、表面の波立ちおよび意図しない表面粗さ等の表面エラーを招く。ＳＬＭ等のＡＭプロセスにおける別の一般的なエラーは供給粉末の不足であり、その結果、部品の上面の区域が塗布後十分な量の新たな粉末で覆われない可能性がある。

ＳＬＭ等のＰＢＦプロセスに特に一般的な別のエラーは、例えば、部品の張り出し面におけるドロス形成である。張り出し面（または区域）は、粉末が固形物に相当する部品の一部の上ではなく、ゆるい粉末粒子の上で融解される、部品の下向き面に相当する。例えば、部品の当該一部の下には、張り出し面と呼ばれる固形面はない。張り出し区域の溶解プールは、固形物上ではなく、対応するバルク材に対して低い熱伝導率（通常０．２Ｗ／ｍＫ）を有するゆるい粉末上にある。ゆるい粉末のヒートシンクは、印加されたエネルギーと比較して放熱量が少な過ぎるため、張り出し面において過熱が起こる。結果として、溶解区域が大きくなり過ぎ、毛管力および重力により液状材料が下にある粉末材料の中に浸透してしまう。固化の後、ドロスが残存し、不十分な表面仕上げとなり、フライス削りまたはサンドブラスト等の後処理により取り除かなければならないか、あるいは部品を廃棄しなければならない。例えば、滑らかな連続した固形物の代わりに、バラバラになったまたは結びつきの弱い小滴または固形物の玉としてドロスが現れる。

上述のように、造形されるオブジェクトにおける様々なエラー（例えば、反り、ドロス形成等）は、ＡＭプロセス中に起こりうる。ＡＭプロセスにおけるエラーは、ＡＭをとりわけ魅力的にする幾何学的な設計の自由を制限する。したがって、いくつかの技術は、例えば、適切な支持構造物を設計することによって、または造形方向を最適化することによって、または造形プロセスのその他のパラメータを調節することによって、エラーを防止および最小にすることに関する。その他の技術としては、フィードバック制御を用いるなどしてエラーを検出する方法に関するものがある。例えば、溶解プロセスが部品の品質に対する入力パラメータに関連づけられるため、溶解挙動は、最終的な部品の品質の重要な要素である。２次元マップを作成して溶解区域挙動を表す一方で、溶解区域から出射または反射された電磁放射を検出することによって、溶解区域の変化を監視してもよい。塗布された粉末層からの、局所的に出射された赤外線の画像を分析する一方で、熱源（例えば、熱放散、出射放射線等）に関連した特徴の特定、検査、および分析のために、製造プロセス中の光学検出および温度検出を用いてもよい。

いくつかの技術は、造形されるオブジェクトの体積測定面のきめの監視すること、または部品が正確に造形されたか否か判定するために造形中における寸法データを収集し、当該データを入力された幾何学的な描写と比較することに関する。しかしながら、これらの方法は、マシンビジョン、３Ｄ光学走査、および写真測定のようなプロセスのためのアルゴリズムのみならず、プロフィルメーター、干渉計、３Ｄ形状およびプロファイル測定用の構造光、Ｘ線スキャナー等を含む複雑な機器を依然として必要とする。同様に、ポリマーによって製造された部品における多孔性を特徴づけるのに関連したいくつかの技術、ＳＬＳは、孔分布、体積、および球形度等の特定の特徴を分析するために、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像を必要とする。したがって、複雑な機器および／または分析アルゴリズムを必要とするこのような技術は、感度に欠ける、あるいはエラー検出において偽陽性を生じさせる場合がある。

いくつかの技術は、可視スペクトルにおける光学撮像の利用、および造形中に集められた個別の層の画像の分析に関する。例えば、光学データが、複数の塗り重ね周期および個別の層、または評価された累積データにわたって集められてもよい。いくつかの態様において、このような光学データは、表面エラーの検知のために分析されてもよい。しかしながら、本明明細書に記載の実施形態と違って、基本的な光学撮像では、エラーを正確に検出できず、特定種のエラーを検出できず、または感度、確実性、速度、および使いやすさを許容しない場合がある。

したがって、本明細書に記載の特定の実施形態は、ＡＭプロセス中に造形される１つ以上のオブジェクト（本明細書において「部品」ともよばれる）の１つ以上の層の視像に基づいて、特定種のエラーを迅速かつ明確に検出することを可能にする方法およびシステムに関する。いくつかの実施形態において、１つ以上の視像は、ＡＭプロセス中の造形材料の塗り重ね前または塗り重ね後に取得される。いくつかの実施形態において、視像の画素におけるグレー値にエラーがあるか否かを判断するために、（例えば、画素に対応する部品の部分において）基準グレー値と比較される。いくつかの実施形態において、上記方法および上記システムは、反りおよびドロス形成等のエラーを検出してもよい。

本開示のいくつかの態様は、部品の造形中の造形材料の１つ以上の層の１つ以上の視像における画素のグレー値が閾値を満たすか否かの判断に基づいて、積層造形プロセスにおいてエラーを検出するシステムおよび方法に関する。本開示のいくつかの態様は、１つ以上の視像における画素のグレー値の分布と基準画像における画素のグレー値の分布との比較に基づいてエラーを検出するシステムおよび方法に関する。例えば、ＳＬＭ等の積層造形プロセス中に部品における反りまたはドロス形成を検出するために、いくつかのシステムおよび方法を用いてもよい。

特定の実施形態において、画像キャプチャ装置（例えば、光学カメラ）を用いて、造形材料の層の視像をキャプチャしてもよい。上記画像キャプチャ装置は、上記画像キャプチャ装置から視像を受け取るコンピューティングデバイスに（有線または無線で）連結されてもよい。特定の実施形態において、視像は、電磁スペクトル（約３９０ｍｎ〜７００ｎｍ）の可視領域における画像である。いくつかの実施形態において、光源（例えば、１つ以上の電球、明かり等）からの照明光が、造形材料の層に当てられて、視像のキャプチャの最中に当該造形材料を照らす。いくつかの実施形態において、照明光は、例えば、光線が造形材料面と平行な面において塗布機の動きに垂直であるように正面から、光線が造形材料面と平行な面において塗布機の動きに平行であるように横から、および／または光線が造形材料面に平行な面に垂直であるように上から等の、１つ以上の方向から造形材料面に向けられてもよい。

いくつかの実施形態において、画像キャプチャが校正される。例えば、いくつかの実施形態において、校正格子が提供される。いくつかの実施形態において、校正格子は、造形プラットホームにおいて（Ｘ方向における一定間隔ｄＸおよびＹ方向における一定間隔ｄＹを有する）長方形格子上に小さな円を含む。当該校正格子の画像は、画像キャプチャ装置で撮像されてもよい。当該画像に基づいて、校正アルゴリズムが線形変換マトリックスを決定し、見込まれるエラーを補填する。樽形ひずみまたは糸巻形ひずみ等の非線形効果は取るに足らないかもしれないが、当該方法によっても修正することができる。いくつかの実施形態において、画像キャプチャ装置と造形プラットホームとの両方は積層造形装置上において固定されているため、同一の線形変換マトリックスを用いて校正を行うことができる。

いくつかの実施形態において、（例えば、光源の近くでは照明が強くなるため）一様でないグレー値を補填するために光校正を行う。例えば、存在する不均一な光分布または１つ以上の光源を用いて画像キャプチャ装置によって造形材料の画像をキャプチャしてもよい。平均フィルターを用いてキャプチャ画像からノイズ（例えば、高周波ノイズ）をろ過して取り除いてもよい。その結果として生じた画像をシェーディングパターンと呼んでもよい。画像キャプチャ装置によってキャプチャされた後続の画像に対して、画像における画素のグレー値を対応するシェーディングパターンの対応する画素のグレー値で割ることによって、光校正を行ってもよい。そして、シェーディングパターンの平均グレー値を掛けることによって画素のグレー値の倍率変更を行う。そのため、いくつかの実施形態において、本明細書に記載の視像は、特定の実施形態において光校正された視像を指してもよい。

キャプチャ画像の画素は、グレー値に一致してもよく、または（例えば、グレー値を測定または計算することによって）グレー値に変換されてもよい。例えば、図１は、画素がグレー値に一致する造形材料のキャプチャ画像の一例を示す。図からわかるように、画素毎に画素に対するグレー値の濃淡（より暗いかより明るいか）が異なる。

上述のように、ＡＭプロセスにおけるエラー（例えば、反り）の中には、造形材料が意図された面より上に（例えば、塗り重ね前または塗り重ね後の造形材料の層より上に）突出するところで起こるものある。層の照明の方向により、そのようなエラーは、層において様々な光学パターンを引き起こす。例えば、上からの照明の場合、エラーが周囲の造形材料より明るいとみなされ、そのためより小さいグレー値を有し得る。別の例において、横からの照明の場合、エラーが、周囲の造形材料より暗いとみなされ得るエラーの近くで造形材料に影を落とし、そのためより大きいグレー値を有し得る。そのため、特定の実施形態において、ＡＭプロセスにおいてエラーが存在するか否かを判定するために、また造形の層においてエラーが起きた場所を特定するために、視像の画素のグレー値を用いてもよい。例えば、造形の１つ以上の層に対応する１つ以上の視像の画素のグレー値を画素の基準グレー値集合と比較してもよい。１つ以上の視像の画素のグレー値が画素の標準グレー値集合の閾値内にない場合（例えば、照明によって、より暗かったりまたはより明るかったりする場合）、コンピューティングデバイスは、本明細書に記載のようにエラーが起こったと判定する。

例えば、図２は、領域２０５にエラーを有する造形材料のキャプチャ画像の一例を示す。図からわかるように、領域２０５は、周囲の造形材料のグレー値とは異なるグレー値を有する。

いくつかの実施形態において、塗り重ね前または塗り重ね後に各層から少なくとも１つの視像を取得してもよい。いくつかの実施形態において、各層の２つ以上の視像を取得する。このように、本明細書に記載のある層の「視像」は、例えば、当該層の２つの、３つの、４つの、５つの、１０つの、またはそれ以上の視像等、当該層の２つ以上の視像を指す。同一層の複数の視像は、個別に分析されてもよく、あるいは１つの統合された画像が個別の層を表すように同一層の複数の視像を纏めて一緒に分析してもよい。

いくつかの実施形態において、分析される複数の層の複数の視像を取得してもよい。いくつかの実施形態では、単一の層が分析される。いくつかの実施形態では、少なくとも２層が分析される。いくつかの実施形態において、方法は、塗り重ね前または塗り重ね後の第１の層の第１の視像と塗り重ね前または塗り重ね後の第２の層の第２の視像とを取得する工程を含む。いくつかの実施形態において、方法は、塗り重ね前または塗り重ね後に任意の付加層の各々の視像を取得する工程をさらに含む。したがって、いくつかの実施形態において、方法は、塗り重ね前または塗り重ね後に部品のｎ層の各々の視像を取得する工程を含む。例えば、方法は、分析される各層の視像の取得が完了するまで、塗り重ねに第１の層の第１の視像を取得する工程、塗り重ね後に第２の層の第２の視像を取得する工程、および塗り重ね後に第３の層の第３の視像を取得する工程等を含んでもよい。本明細書に記載の方法にしたがって分析される層（および対応する視像）の最小数は、１つであっても２つであってもよい。いくつかの実施形態において、１、２、５、１０、１５、２０、２５、３０、３５、４０、４５、５０、６０、６５、７０、７５、８０、８５、９０、９５、１００、１５０、または２００の層の各々の視像を取得する。分析される層の数は、各層の厚さ（例えば、ＳＬＭプロセスにおいて、１つの層は通常約３０μｍである）と造形される１つの部品または複数の部品の高さとに依存してもよい。例えば、高さが３０ｃｍの部品は約１万層からなり、各層の厚さは３０μｍであってもよい。当該例において、最大１万層まで、２層の各層の１つの視像を取得してもよく、および／または２層以上の各層の複数の視像を取得してもよい。いくつかの実施形態において、塗り重ね前または塗り重ね後に部品の層１つ１つの視像を取得する。特定の実施形態において、塗り重ね前または塗り重ね後に部品の層の部分集合の１つの視像を取得する。

いくつかの実施形態において、造形後に１つの部品（または複数の部品）に対応する全ての層を分析してもよく、あるいは造形後に部品の一部に対応する複数の選択層を分析してもよい。特定の実施形態において、（例えば、複数の部品の一部に対応する）１つ以上の層の複数の部分、または１つの部品の一部分（例えば、張り出し部分）を造形中に分析してもよい。特定の実施形態において、分析される複数の層は互いに隣接している。このように、第１の層および第２の層が連続して続き、分析される任意の付加層が第２の層の後に連続して続く。いくつかの実施形態において、複数の層が互いに隣接していない。例えば、第１の層および第２の層が連続して続かず、任意の付加層が第２の層の後に、または互いに連続して続かない。特定の実施形態において、少なくとも１つの層がその他の層に隣接しない一方で、複数の層が互いに隣接する。したがって、１つ以上の介在層が分析されない一方で、１つの層、および／または複数の層（例えば、複数の層からなる群または集団）が分析されてもよい。部品の造形中に無作為の間隔で層集団をサンプリングするように、分析される複数の層を無作為に選択してもよい。部品の部分であって、エラー（例えば、反り）を見つけやすい部分における特定の層を分析のために選択してもよい。

上述のように、１つ以上の視像のグレー値を、基準画像と呼ばれる画素のグレー値の標準集合と比較することによって、造形プロセスにおいてエラーが存在するか否かを判定するために、１つ以上の視像のグレー値を分析してもよい。いくつかの実施形態において、基準画像は、エラー（例えば、反り）のない、塗り重ね前または塗り重ね後の層の画像である。

例えば、基準画像は、塗り重ね前または塗り重ね後の造形材料（例えば、粉末床）の層の画像、または反りのない部品の画像であってもよい。反りのない部品は、層が均一であると予測される。いくつかの実施形態において、基準画像は、任意のレーザー走査が行われる前の層の画像である。いくつかの実施形態において、画像をキャプチャする前に画像キャプチャ装置および照明光を校正し、同一の校正条件（例えば、光の方向、画像キャプチャの方向等）の下で同一の画像キャプチャ装置／照明光によって基準画像と塗り重ね前または塗り重ね後の層の画像とを撮像する。いくつかの実施形態において、層および／または部品（または複数の部品）との比較のためのエラーのない条件を表す普遍的な基準画像またはモデル画像を用いてもよい。いくつかの実施形態において、基準画像は、特定の部品（または複数の部品）および／または特定の層（または複数の層）に特有であってもよい。

いくつかの実施形態において、基準画像における画素のグレー値のヒストグラムを作成し、平均グレー値（μ）および平均グレー値からの標準偏差（ｓ）を割り出してもよい。例えば、図３は、基準画像における画素のグレー値のヒストグラムのグラフを示す。Ｘ軸はグレー値を表し、Ｙ軸はグレー値を有する画素の数を示す。図３からわかるように、基準画像において、画素の大多数は、単一の値を中心とするグレー値を有し、全画素において概ね同じグレー値を示す。μおよびｓに基づいて閾グレー値を割り出すために、統計的計算を用いてもよい。閾グレー値は、有意であるとみなされる、および／またはエラー（例えば、反り）を明確に示すとみなされるグレー値より大きいまたは小さい値であってもよい。例えば、閾グレー値は、基準画像において統計的に示されにくいグレー値であってもよい。いくつかの実施形態において、閾グレー値は、ｓの倍数に基づいてもよい。いくつかの特定の実施形態において、閾グレー値は、ｓの少なくとも３倍を包含する計算に基づいてもよい。その他の実施形態において、閾グレー値は、ｓの４倍、５倍、または６倍を包含する計算に基づいてもよい。特定の実施形態において、閾グレー値は、平均μ‐３×ｓ（ＴＶ＝μ‐３×ｓ）であってもよい。特定の実施形態において、閾グレー値は、平均μ‐３、４、５、または６×ｓであってもよい。特定の実施形態において、閾グレー値は、平均μ＋３×ｓ（ＴＶ＝μ＋３×ｓ）であってもよい。特定の実施形態において、閾グレー値は、平均μ＋３、４、５、または６×ｓであってもよい。特に、上述のように、より小さいまたはより大きいグレー値が（例えば、照明等による）エラーを示してもよい。

いくつかの実施形態において、オブジェクトの造形中に取得された、造形材料の層に対応する視像を分析するために、画素毎の演算を用いる。例えば、画素のグレー値が閾グレー値を満たすか否かを（例えば、基準画像に基づいて）判定するために、コンピューティングデバイスによって１つ以上の視像の個別の画素を分析してもよい。いくつかの実施形態において、１つ以上の層に関して画素のグレー値が閾値を満たさない場合、コンピューティングデバイスは、画素に対応するオブジェクトにおいてエラーが存在すると判定し、そしてユーザに警告を発し、造形を停止し、あるいは、本明細書に記載のようなその他の適切な動作を行ってもよい。いくつかの実施形態において、画素のグレー値が閾グレー値を満たすか否かに基づいて、層における各画素に２値（例えば、０または１）を付与してもよく、それによって層にとっての２値画像を生成する。例えば、画素のグレー値が閾グレー値を満たす場合、第１の２値（例えば、０および１のうちの一方）を画素に割り当てもよく、画素のグレー値が閾グレー値を満たさない場合、第２の２値（例えば、０および１のうちの他方）を画素に割り当ててもよい。本明細書に記載のように、複数の層に対する複数の視像等を用いてエラーを判定するために、これらの２値画素値を用いて視覚化してもよい。

いくつかの実施形態において、単一の層が、閾値を満たさないグレー値を有する画素を含む場合、コンピューティングデバイスは、エラーが存在すると判定する。いくつかの実施形態において、単一の層が、閾値を満たさないグレー値を有する閾値数の画素を含む場合、コンピューティングデバイスは、エラーが存在すると判定する。いくつかの実施形態において、画素が、閾値数の層にわたって閾値を満たさないグレー値を有する場合、コンピューティングデバイスは、エラーが存在すると判定する。いくつかの実施形態において、閾値数の画素が、閾値数の層にわたって閾値を満たさないグレー値を有する場合、コンピューティングデバイスは、エラーが存在すると判定する。

例えば、いくつかの実施形態において、コンピューティングデバイスは、視像群（つまり、複数の層の複数の視像）を収集、保存、および分析する。これらの動作は、複数の層にわたる画素に関する動作と呼ばれてもよい。このようないくつかの実施形態において、複数の視像の各々における各画素を分析し、それによって、各画素に対して、画像群全体にわたって各画素のグレー値の展開を示す一連のグレー値（列または画素列と呼ばれる）を構成する。当該列において、平均画素値、標準偏差、グレー値が閾値を満たすことができない回数、後の画像においてグレー値が閾値を満たすことができない回数等の特徴を得ることができる。したがって、画像群にわたって単一の画素の特徴に従う。いくつかの実施形態において、画像群にわたってすべての画素の特徴に従う。いくつかの実施形態において、画像群にわたって（例えば、張り出しに対応する等、１つ以上の部品、部品の一部に対応する）画素の部分集合の特徴に従う。いくつかの実施形態において、視像群に基づいた新規の画像を生成する。新規の画像の画素値は、層における最小の画素値、平均画素値、グレー値の標準偏差、画素値が閾値を満たすことができない回数等に一致してもよい。いくつかの実施形態において、分析される最小画素領域は、部品または部品の一部を表す最小の多角形の領域以下の大きさである。例えば、図４は、視像群の２値画像の値の合計に対応する画像を示す。合計値は、グレースケール画像として表され、より小さい値は潜在的エラーの領域に対応する（例えば、閾値を満たさなかったグレー値をより小さな値で表す）。

いくつかの実施形態において、本明細書に記載のように、コンピューティングデバイスによって、層における画素のグレー値の分析を行い、グラフ、画像等視覚化して表示する。例えば、（例えば、図５に示されるように）層数に対する各画素のグレー値のグラフを描く。そして、各画素のグレー値を基準画像の画素のグレー値と比較する。図５からわかるように、Ｘ軸は層数を表し、Ｙ軸は各層における画素のグレー値を表す。図からわかるように、グラフで示された特定の画素において層数３００〜４００間で画素の平均グレー値との差異が大きくなり、エラーの存在を示す。

図６は、画素のグレー値が閾値を満たすか否かに基づいてエラーを検出する一プロセス例のフローチャート６００を示す。６０５にて、画像キャプチャ装置がエラーのない造形材料の基準画像をキャプチャする。６１０にて、コンピューティングデバイスが基準画像に基づいて閾グレー値を割り出す。例えば、当該閾グレー値は、基準画像の平均グレー値からの標準偏差に基づいて割り出されてもよい。６１５にて、１つ以上の部品の造形プロセスを開始する。６２０にて、画像キャプチャ装置は、部品造形中の塗り重ねプロセス前または塗り重ねプロセス後の造形材料の１つ以上の層の１つ以上の画像をキャプチャする。６２５にて、コンピューティングデバイスは、部品にエラーが存在するか否か判定する。例えば、画像キャプチャ装置は、造形材料の層のキャプチャ画像を基準画像と比較する。造形材料の層（例えば、本明細書に記載のように、単一の層、あるいは複数の層）の画像における（例えば、１つ以上の部品に対応する）画素のグレー値のいずれも閾グレー値を満たさない場合、コンピューティングデバイスはエラーが存在すると判定する。エラーが存在しない場合、６３０にて、コンピューティングデバイスは造形プロセスを継続し、造形され画像キャプチャを行うべき層がさらに存在するか否かを判定する。造形され、画像キャプチャを行うべき層がさらに存在する場合、プロセスは６２５へ戻るか、またはプロセスは終了する。エラーが存在する場合、６３５にて、コンピューティングデバイスは、本明細書に記載のように、ユーザに警告を発する、データを記録する、造形を停止する、造形を続ける等、何らかの動作を行う。

いくつかの実施形態において、造形に（例えば、画素の位置に）エラーが存在するか否かを判定するために、層数に対する画素のグレー値の分析を用いてもよい。例えば、いくつかの実施形態において、各画素列（つまり、画像群における対応する画素の一連のグレー値）に対して、２値画像において（例えば、実行に依存して、０または１の値を有する）グレー値閾を満たさない画素の発生を、部品におけるエラー（例えば、反り）を示す所定の境界数と比較する。画素が層数にわたって少なくとも境界回数グレー値閾を満たさない場合、コンピューティングデバイスは、エラーが起こったと判定してもよい。そうでなければ、コンピューティングデバイスは、エラーが起こっていないと判定してもよい。いくつかの実施形態において、所定の境界数は、任意の画素が２値画像において１（または０）の値をとらなければならない特定の回数が真のエラー（例えば、反り）現象を表すために、当該特定の回数に等しくてもよい。エラーであるとみなされるには、任意の画素が（少なくとも２層において）少なくとも２回閾グレー値を満たしてはいけないので、例えば、特定のシステムにおいて、所定の境界数が２であってもよい。あるいは、１０より小さいいずれの数も真のエラー現象ではないかもしれないので、所定の境界数が１０であってもよい。いくつかの実施形態において、所定の境界数は、視像が取得される層の数に等しい。５０００層の視像が取得されるが所定の境界数が３５に設定されている場合、所定の境界数は、例えば、視像が取得される層の数より小さくてもよい。例えば、反った部品と反っていない部品とを比較すること、および部品が反っていない場合に任意の画素が２値画像において閾グレー値を満たさない回数と比べて、部品が反っているまたは別種のエラーを有する場合に任意の画素が２値画像において閾グレー値を満たさない回数を判定することによって、所定の境界数を試験的に割り出してもよい。特定の実施形態において、所定の境界数は反りに特有である。

いくつかの実施形態において、反り現象は、全画素が閾グレー値を満たさない画素部分列（例えば、画素列の部分集合）によって特徴づけられる。当該画素部分列のあとには全画素が閾グレー値を満たす画素部分列が続く。

いくつかの実施形態において、反りは、画素列における画素が層数に対する閾グレー値を満たさないその他のエラーと区別することができる。例えば、塗布機の損傷した刃は、塗り重ね後に造形材料に縞模様をつけるかもしれないが、これは全層の至る所で見られと考えられる一方、反りは、層の部分集合で見られ得るが、他の層では見られない。特定の実施形態において、反りは、システムにおけるノイズと、または発生回数が所定の境界数より少ない少数の現象と区別することができる。

いくつかの実施形態において、例えば、様々な大きさのエラー（例えば、反り）現象に対して、２つ以上の所定の境界数が存在してもよい。２等の小さい所定の境界数が小さいエラー現象に相当してもよい。いくつかの実施形態において、部品の要求品質が小さな欠陥を許容する場合は、小さなエラー現象は許容されてもよい。１０等の大きい所定の境界数は、より大きなエラー現象に相当してもよい。いくつかの実施形態において、部品が様々な大きさのエラー現象を有してもよい。例えば、後処理可能な重要でない領域においてエラー現象が起こる場合、エラーが起こった部分を後処理によって取り除くことができるので、重要でない領域におけるエラー現象は許容されてもよい。同様に、重要でない領域における大きなエラー現象も許容されてもよい。一方で、重要な領域（例えば、後処理不可能な領域または区域）における大きなエラー現象は許容されなくてもよい。したがって、部品の重要でない領域に対する所定の境界数は、重要な領域に対する所定の境界数より大きくてもよい。いくつかの実施形態において、重要な領域においてエラー現象が存在する場合造形が停止され、重要でない領域においてエラー現象が存在する場合造形が停止されない。いくつかの実施形態において、エラー現象の大きさまたは数にかかわらず造形が継続されるが、本明細書に記載の方法およびシステムを用いて集められたエラーに関する情報が、部品におけるエラーの報告、および／または部品の品質全体の報告としての役割を果たす。

いくつかの実施形態において、２層以上の層の分析は、本明細書に記載の方法およびシステムの感度および特異性を増す。いくつかの実施形態において、複数の２値画像が単一の画像に結合される。当該単一の画像は、個別の層の各々における各画素に対する１および０の発生回数を表す。単一の画像が、機械を制御する人による結果の解釈を単純化し得る。それによって当該人は、造形における様々な領域での結果として生じた部品のエラーを一目見ただけで認識できる。単一の画像は、複数の造形にわたる部品の製造の比較をも単純化し得る。

いくつかの実施形態において、あらゆる画素シーケンスに対して、コンピューティングデバイスは、層にわたる画素のグレー値に対する高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を決定し、他よりも頻繁に起こるグレー値列の特定の変動が存在するか否かを判定することができる。例えば、隔層で小さなエラーが存在する場合、ＦＦＴは、対応する周波数でピークを示す。いくつかの実施形態において、例えば、管理図に基づくウエスタンエレクトリック社による統計的プロセス制御（ＳＰＣ）を用いて、グレー値の非自然的な変動を検出する。ＳＰＣにより、閾値内にあるが全体として非自然的な変動（増加または減少）を示すグレー値のより小さな変化を検出することができる。これらの非自然的な変動には、普通の状況では存在しない決まった要因がある。いくつかの実施形態において、塗り重ね後のある層から次の層へのグレー値（または、グレー値の分布）の変化の欠如は、エラーを示す。例えば、粉末が適切に堆積されなかった場合、塗り重ね前の層と塗り重ね後の層との間でグレー値の差異がないかもしれない。

いくつかの実施形態において、ＡＭプロセスを監視および制御するために、品質管理プロセスにおいて本方法および本システムを用いる。ＳＬＭにおける反り等のエラーの検出に続いて、エラーを修正するためにフィードバック制御メカニズムを用いてもよい。いくつかの実施形態において、反りの検出は、改善措置を誘発する。いくつかの実施形態において、反りの検出は、造形を中止する。

いくつかの態様において、張り出し面の積層造形には、張り出し面が製造されるとドロス形成が起こるという独自の難題がある。

（下向き面とも呼ばれる）張り出し面は、部品の、水平面に対して角度をなす面である。当該角度は臨界角より小さい。いくつかの実施形態において、臨界角は約３０度である。

ドロス形成を防止するためには、部品方向を変えて張り出しを最小にする、支持構造物を修正する、および／またはスポット直径、レーザー出力、および走査速度等のプロセスパラメータを変更する等、様々な測定を行うことができる。これらの測定がドロス形成の防止に効果的であるか否かを判定するために、および／またはドロス形成が起こったか否かを判定するために、本明細書に記載の方法およびシステムの特定の実施形態は、ＡＭ造形中に部品の張り出し面におけるドロス形成を検出する。特に、部品の造形中での造形材料の１つ以上の層の１つ以上の視像におけるグレー値が閾値を満たすか否かの判定に基づいて、積層造形プロセスにおいてエラーを検出する上記システムおよび方法の実施形態をドロス形成の検出のために同様に用いてもよい。例えば、上述のように、造形材料の１つ以上の層の視像をキャプチャしてもよく、ドロス形成が存在するか否かを判定するために、コンピューティングデバイスによって視像の画素のグレー値を分析してもよい。

例えば、上述のように、ドロス形成により、造形材料の球状化、または１つ以上の層において分離される造形材料の小滴という結果になる。造形材料の球状化、または造形材料の小滴は、画像において様々なグレー値として現れる場合がある。例えば、層の照明の方向次第では、このような球は、層において様々な光学パターンを引き起こす場合がある。例えば、視像のキャプチャ中に照明光が前からまたは横から差すところでは、ドロス形成の特徴を示す球状化の周りのシャドーラインは、造形材料上に影を落とす場合がある。例えば、照明が上から差すところでは、このような球は周囲の造形材料より明るく映るので、より小さいグレー値を有する場合がある。そのため、特定の実施形態において、ＡＭプロセスにおいてドロス形成が存在するか否かを判定するために、視像の画素のグレー値を用いてもよく、また造形の層においてドロス形成が起こった場所を割り出すために、視像の画素のグレー値を用いてもよい。

例えば、ドロス形成は、球状化のパターンに相当する１つ以上の層における画素値のパターン（例えば、小さい画素値および大きい画素値の分布）として現れる場合がある。図７は、このようなドロス形成を含む画像の一例を示す。特に、領域７０５に見られるように、ドロス形成に相当する明暗領域のパターンが存在する。したがって、いくつかの実施形態において、キャプチャ画像におけるグレー値の分布を基準画像からの画素のグレー値の基準分布と比較する。グレー値の当該分布は、正規分布（つまり、ガウス分布）であってもよい。いくつかの実施形態において、基準画像からのグレー値の基準分布は、部品の張り出し領域を有さない視像の領域に一致する。

例えば、いくつかの実施形態において、単一の層におけるグレー値の分布を基準分布と比較する。当該基準分布は、ドロス形成に相当する分布に対してよりもより小さな値の集合にわたって集中しているグレー値を有してもよい。いくつかの実施形態において、ドロス形成は、基準区域における画素のグレー値の分布と比べて張り出し区域における画素のグレー値の分布の変化によって反映される。当該変化は、分布の標準偏差の変化、および／または分布の平均の変化であってもよい。

図８は、画素のグレー値のこのような分布のグラフの一例を示す。特に、Ｘ軸は画素のグレー値を表し、Ｙ軸はグレー値を有する画素の数を表す。ライン８０５は、ドロス形成のないグレー値の予測分布を表す。図からわかるように、画素のグレー値は、単一のグレー値の周りに主に集中している。ライン８１０は、ドロス形成を有する張り出し層にとってのグレー値の分布を表す。図からわかるように、グレー値はさまざまな値にわたって分布している。ライン８１５は、張り出し層より上の層にとってのグレー値の分布を表す。図からわかるように、当該グレー値分布は、ライン８１０の分布より狭いが、依然としてドロス形成を有する。ライン８２０は、張り出し層より２層上の層にとってのグレー値の分布を表す。図からわかるように、当該グレー値分布は、ライン８０５の分布に近く、ドロス形成はもはや存在しない。したがって、いくつかの実施形態において、複数の層に対して画素値の分布を監視してもよく、ドロス形成が後続の層において縮小する場合、コンピューティングデバイスは、エラーが最小であると判定し、造形プロセスを続けてもよい。

いくつかの実施形態において、造形において張り出しが存在するところでのみドロス形成の検出を行ってもよい。特に、コンピューティングデバイスは、どの層において、また層のどの部分において張り出しが起こるのかを判定し、それらの領域でドロス形成の検出（例えば、グレー値分布の比較）を行ってもよい。例えば、張り出し面は部品の一部にのみ一致し、これらの面は特定の層内で特定されてもよい。いくつかの実施形態において、層の視像にマスクを適用することによって、視像における張り出し面に一致する区域を特定してもよい。当該マスクは、部品のＣＡＤファイルにおける、またはジョブファイルにおけるスライスに相当してもよい。例えば、いくつかの実施形態において、スライスにおいて可視の部品のＣＡＤファイルから始まって、コンピューティングデバイスは、層中に張り出し区域が存在する２という値（このため、当該区域は前層に材料を有さない）と、層中に張り出し区域が存在しない１という値（このため、前層に材料を有する）と、材料が存在しない０という値とを有する仮想層のピクチャを生成する。当該ピクチャは、対応する層の、走査後に取得される視像に重畳されてもよい。

いくつかの実施形態において、張り出し面に一致する区域における画素のグレー値を測定する。少なくとも３画素のグレー値を区域において測定してもよい。いくつかの実施形態において、３、４、５、６、７、８、９、１０またはそれ以上の画素のグレー値を測定する。いくつかの実施形態において、４、９、１６、２５または３６画素のグレー値を測定する。いくつかの実施形態において、最小画素領域が、区域または区域の一部を表す最小の多角形の領域以下の大きさである。

図９は、画素のグレー値の分布が閾値分布を満たすか否かに基づいてエラーを検出する一プロセス例のフローチャート９００を示す。９０５にて、画像キャプチャ装置がエラーのない造形材料の基準画像をキャプチャする。９１０にて、コンピューティングデバイスが上記基準画像に基づいて基準グレー値分布を割り出す。例えば、上記基準グレー値分布は、グレー値のガウス分布であってもよい。９１５にて、１つ以上の部品の造形プロセスを開始する。９２０にて、画像キャプチャ装置は、部品造形中の塗り重ねプロセス前または塗り重ねプロセス後の造形材料の１つ以上の層の１つ以上の画像をキャプチャする。９２５にて、コンピューティングデバイスは、部品にエラーが存在するか否かを判定する。例えば、画像キャプチャ装置は、造形材料の層のキャプチャ画像を基準画像と比較する。造形材料の層（例えば、本明細書に記載のように、単一の層、あるいは複数の層）の画像における（例えば、１つ以上の部品に対応する）画素のグレー値の分布が閾値の分だけ基準分布と異なる（例えば、分布の標準偏差が基準分布の標準偏差からの閾偏差を満たさない）場合、コンピューティングデバイスはエラーが存在すると判定する。エラーが存在しない場合、９３０にて、コンピューティングデバイスは造形プロセスを継続し、造形され画像キャプチャを行うべき層がさらに存在するか否かを判定する。造形され画像キャプチャを行うべき層がさらに存在する場合、プロセスは９２５へ戻るか、またはプロセスは終了する。エラーが存在する場合、９３５にて、コンピューティングデバイスは、本明細書に記載のように、ユーザに警告を発する、データを記録する、造形を停止する、造形を続ける等、何らかの動作を行う。

いくつかの実施形態において、検出されるエラーの種類により、視像が塗り重ね前に撮像されたのか塗り重ね後に撮像されたのかが判定される。例えば、反りを検出すると、視像は塗り重ね後に撮像されたものであり、ドロスを検出すると、視像は走査後だが塗り重ね前に撮像されたものあり得る。

いくつかの実施形態において、本方法および本システムは、ＡＭプロセスを監視および制御するために、品質管理プロセスにおいて用いられる。ＳＬＭにおける張り出し面でのドロス形成等のエラーの検出に続いて、エラーを修正するために、フィードバック制御メカニズムを用いてもよい。いくつかの実施形態において、ドロス形成の検出は、改善措置を誘発する。いくつかの実施形態において、ドロス形成の検出により造形が中止される。いくつかの実施形態において、品質管理プロセスは、統計的プロセス制御（ＳＰＣ）である。いくつかの実施形態において、管理図に関する非無作為条件を検出するために、ウエスタンエレクトリックルールが適用される。

いくつかの実施形態において、複数の部品／支持構造物が造形される場合、本明細書に記載の技術を利用するコンピューティングデバイスによって、当該部品（および、例えば、対応する支持構造物）のエラーを個別に監視してもよい。例えば、複数の部品を製造するためのジョブファイルを作成するのに用いられるオリジナルＣＡＤデータを用いて、各部品に属する画素を隔離／特定することができる。監視するキャプチャ画像の一部を選択／選別するために、その他の技術をも用いてもよい。したがって、複数の部品のうちの一部のみがエラーを有すると判定される場合、コンピューティングデバイスは、それに応じて改善措置を行ってもよい。例えば、一部がエラーを有さない場合、コンピューティングデバイスは、造形を継続してもよい。いくつかの実施形態において、コンピューティングデバイスは、エラーのない部品の造形を継続し、エラーを有する部品の付加層の造形を停止してもよい。

いくつかの態様において、各部品に属数画素、およびさらにバウンディングボックスと呼ばれる画素の周囲の小領域を監視することによって、個別の部品を監視してもよい。例えば、部品の（例えば、Ｘ方向、Ｙ方向、またはＺ方向における）閾値距離内の全画素を監視してもよい。いくつかの実施形態において、Ｘ方向、Ｙ方向、またはＺ方向において、様々な閾値距離を用いてもよい。例えば、エラーは、当該エラーが起こった層より上および下の層に通常影響を及ぼすため、Ｘ方向およびＹ方向に対してより短い閾値距離を用い、Ｚ方向に対してはより長い閾値距離を用いてもよい。

いくつかの実施形態において、画素のグレー値に基づいてエラーを検出するコンピューティングデバイスに加えてまたはその代替として、コンピューティングデバイスのユーザが、使いやすくするために、層の画素のグレー値に関する情報を視覚的形式で示してもよい。

例えば、図１０は、コンピューティングデバイスによって生成および表示される、造形材料の層毎における潜在的エラーを有する画素の数のグラフの一例を示す。Ｘ軸は層数を表し、Ｙ軸はグレー値閾を満たさない画素の数を表す。このようなグラフは、（例えば、１つ以上の層に）エラーが局在しているか否か、またはエラーの深刻さ（例えば、任意の層の影響が及ぼされる面領域）を示してもよい。例えば、Ｘ軸に沿った値の分布がエラーの局在化を示し、Ｙ軸の値がエラーの深刻さを示す。

いくつかの実施形態において、視像の２値画像を合成し、グレースケール、白黒画像、または２次元の疑似カラー画像として表して、造形体積においてエラーが起こった場所の図（例えば、上面図）を示してもよい。例えば、領域の色または暗さが、当該領域においてエラーが存在する可能性に対応してもよい。

いくつかの実施形態において、視像群（例えば、２値画像群）は、（例えば、カラー、白黒、グレースケールの）３Ｄレンダリングとして視覚化され、同様に造形材料の体積におけるエラーの可能性を表してもよい。いくつかの実施形態において、３Ｄレンダリングを視覚化するために、ボリュームレンダリングを用いることができる。いくつかの実施形態において、（例えば、マーチングキューブアルゴリズムを用いて）視像群を３Ｄモデルに変換することができる。例えば、図１０Ａは、積み上げられて視像群１０１０を形成する個別の視像１００５の一例を示す。

いくつかの実施形態において、部品においてエラーが起こった場所をより良く示すために、視像の表示を部品の２次元表示または３次元表示に重畳させてもよい。例えば、図１０Ｂは、部品１０２０の３次元表示に重畳された視像１００５の一表示例を示す。

いくつかの実施形態において、視覚化は造形全体のために行われる。いくつかの実施形態において、視覚化は特定の部品に限定される。いくつかの実施形態において、視覚化は完成した造形のために行われる。いくつかの実施形態において、視覚化は進行中の造形のために行われる。

本発明の実施形態は、３Ｄオブジェクトを設計製造するシステム内で実践されてもよい。図１１を参照すると、３Ｄオブジェクトの設計製造の実施に適したコンピュータ環境の一例が示されている。当該環境は、システム１１００を含む。システム１１００は、１つ以上のコンピュータ１１０２ａ〜１１０２ｄを含み、当該コンピュータ１１０２ａ〜１１０２ｄは、例えば、任意のワークステーション、サーバー、または情報を処理することができるその他のコンピューティングデバイスであり得る。いくつかの態様において、コンピュータ１１０２ａ〜１１０２ｄの各々は、任意の適切な通信技術（例えば、インターネットプロトコル）によってネットワーク１１０５（例えば、インターネット）に接続することができる。したがって、コンピュータ１１０２ａ〜１１０２ｄは、ネットワーク１１０５を介して互いに情報（例えば、ソフトウェア、３Ｄオブジェクトのデジタル表現、積層造形装置を操作するための指令または命令等）を送受信してもよい。

システム１１００は、１つ以上の積層造形装置（例えば、３Ｄプリンター）１１０８ａおよび１１０８ｂをさらに含む。図示されるように、積層造形装置１１０８ａは、コンピュータ１１０２ｄに直接接続されており（また、コンピュータ１１０２ｄ、ネットワーク１１０５を介して、コンピュータ１１０２ａ〜１１０２ｃに接続されている）、積層造形装置１１０８ｂは、ネットワーク１１０５を介してコンピュータ１１０２ａ〜１１０２ｄに接続されている。したがって、当業者であれば、積層造形装置１１０８が、コンピュータ１１０２に直接接続されてもよいし、ネットワーク１１０５を介してコンピュータ１１０２に接続されてもよいし、および／または、別のコンピュータ１１０２およびネットワーク１１０５を介してコンピュータ１１０２に接続されてもよいということを理解する。

なお、システム１１００は、ネットワークおよび１つ以上のコンピュータに関して記載されるが、本明細書に記載の技術は、単一のコンピュータ１１０２にも適用され、当該単一のコンピュータ１１０２は、積層造形装置１１０８に直接接続されてもよい。コンピュータ１１０２ａ〜１１０２ｄのいずれも、図１〜図１０に関して記載されたコンピューティングデバイスとして機能するように構成されてもよく、また、コンピュータ１１０２ａ〜１１０２ｄのいずれも、図６および図９に関して記載された動作を含む本明細書に記載の動作を行うように構成されてもよい。

図１２は、図１１のコンピュータの一例の機能ブロック図を示す。コンピュータ１１０２ａは、メモリ１２２０と、入力装置１２３０と、出力装置１２４０とデータ通信を行うプロセッサ１２１０を含む。いくつかの実施形態において、当該プロセッサは、さらに任意のネットワークインターフェイスカード１２９０とデータ通信する。別々に記載されるが、コンピュータ１１０２ａに関して記載された機能ブロックは、別々の構造要素である必要はないと理解される。例えば、プロセッサ１２１０およびメモリ１２２０は、単一のチップに統合されてもよい。

プロセッサ１２１０は、本明細書に記載された機能を実行するように設計された、汎用プロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）またはその他のプログラム可能論理装置、ディスクリートゲートまたはトランジスタロジック、ディスクリートハードウェアコンポーネント、あるいはこれらの任意の組み合わせであり得る。また、プロセッサは、例えば、ＤＳＰとマイクロプロセッサとの組み合わせ、複数のマイクロプロセッサ、ＤＳＰコアに連結された１つ以上のマイクロプロセッサ、または任意の他のそのような構成等の、コンピューティングデバイスの組み合わせとして実施されてもよい。

プロセッサ１２１０は、メモリ１２２０から情報を読み取る、またはメモリ１２２０に情報を書き込むように、１つ以上のバスを介して連結することができる。当該プロセッサは、プロセッサレジスタなどのメモリを追加的にまたは代わりに含んでもよい。メモリ１２２０は、プロセッサキャッシュを含み得る。当該プロセッサキャッシュは、レベルによって容量およびアクセス速度が異なる、マルチレベル階層キャッシュを含む。また、メモリ１２２０は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、その他の揮発性記憶装置、または非揮発性記憶装置を含み得る。当該記憶装置は、ハードドライブ、コンパクトディスク（ＣＤ）またはデジタルビデオディスク（ＤＶＤ）などの光ディスク、フラッシュメモリ、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気テープ、及びＺｉｐドライブを含み得る。

また、プロセッサ１２１０は、コンピュータ８０２ａのユーザから入力を受け付ける入力装置１２３０と、コンピュータ８０２ａのユーザに出力を供給する出力装置１２４０とに結合されてもよい。好適な入力装置は、キーボード、ボタン、キー、スイッチ、ポインティングデバイス、マウス、ジョイスティック、リモコン、赤外線検出器、バーコードリーダー、スキャナー、ビデオカメラ（おそらく、例えば、手のジェスチャーまたは顔のジェスチャーを検出するためのビデオ処理ソフトウェアと連結されている）、動き検出器、またはマイクロフォン（おそらく、例えば、音声コマンドを検出するための音声処理ソフトウェアに連結されている）を含むが、これらに限定されない。好適な出力装置は、ディスプレイおよびプリンターを含む視覚に基づく出力装置、スピーカ、ヘッドフォン、イヤホン及およびアラームを含むオーディオ出力装置、積層造形装置、ならびに触覚に基づく出力装置が含むが、これらに限定されない。

プロセッサ１２１０は、ネットワークインターフェイスカード１２９０にさらに連結されてもよい。ネットワークインターフェイスカード１２９０は、１つ以上のデータ送信プロトコルに従ってネットワークを介して送信するために、プロセッサ１２１０によって生成されたデータを準備する。また、ネットワークインターフェイスカード１２９０は、１つ以上のデータ送信プロトコルに従ってネットワークを介して受信されたデータを復号する。ネットワークインターフェイスカード１２９０は、送信機、受信機、またはこれらの両方を含み得る。その他の実施形態において、送信機及び受信機は、別々の２つの部材であり得る。ネットワークインターフェイスカード１２９０は、本明細書に記載された機能を実行するように設計された、汎用プロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプルグラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）またはその他のプログラム可能論理装置、ディスクリートゲートまたはトランジスタロジック、ディスクリートハードウェアコンポーネント、あるいはこれらの任意の好適な組み合わせとして実現され得る。

図１３は、３Ｄオブジェクトまたは３次元装置を製造するためのプロセス１３００を示す。図示されるように、ステップ１３０５において、オブジェクトのデジタル表現が、コンピュータ１１０２ａ等のコンピュータを用いて設計される。例えば、２次元データまたは３次元データが、３Ｄオブジェクトのデジタル表現の設計を支援するために、コンピュータ１１０２ａに入力されてもよい。続いてステップ１３１０において、情報が、コンピュータ１１０２ａから積層造形装置１１０８等の積層造形装置に送信され、当該装置１１０８は、受信した情報に従って製造プロセスを開始する。ステップ１３１５において、積層造形装置８０８は、液体樹脂等の好適な材料を用いて３Ｄオブジェクトを製造し続ける。ステップ１３２０において、３Ｄオブジェクトは、最終的に造形される。

これらの好適な材料は、フォトポリマー樹脂、ポリウレタン、メタクリル酸メチル‐アクリロニトリル‐ブタジエン‐スチレン共重合体、ポリマー‐セラミック合成物等の再吸収性材料等を含むが、これらに限定されない。市販材料の例としては、ＤＳＭ Ｓｏｍｏｓ（登録商標）シリーズの材料である７１００、８１００、９１００、９４２０、１０１００、１１１００、１２１１０、１４１２０、および１５１００（ＤＳＭ Ｓｏｍｏｓ製）；ＡＢＳｐｌｕｓ‐Ｐ４３０、ＡＢＳｉ、ＡＢＳ‐ＥＳＤ７、ＡＢＳ‐Ｍ３０、ＡＢＳ‐Ｍ３０ｉ、ＰＣ‐ＡＢＳ、ＰＣ ＩＳＯ、ＰＣ、ＵＬＴＥＭ９０８５、ＰＰＳＦ、およびＰＰＳＵという材料（Ｓｔｒａｔａｓｙｓ製）；Ａｃｃｕｒａ Ｐｌａｓｔｉｃ、ＤｕｒａＦｏｒｍ、ＣａｓｔＦｏｒｍ、Ｌａｓｅｒｆｏｒｍ、およびＶｉｓｉｊｅｔラインの材料（３‐Ｓｙｓｔｅｍｓ製）；ＰＡラインの材料、ＰｒｉｍｅＣａｓｔおよびＰｒｉｍｅＰａｒｔという材料、Ａｌｕｍｉｄｅ、ならびにＣａｒｂｏｎＭｉｄｅ（ＥＯＳ ＧｍｂＨ製）が挙げられる。３‐Ｓｙｓｔｅｍｓ製のＶｉｓｉＪｅｔラインの材料は、Ｖｉｓｉｊｅｔ Ｆｌｅｘ、Ｖｉｓｉｊｅｔ Ｔｏｕｇｈ、Ｖｉｓｉｊｅｔ Ｃｌｅａｒ、Ｖｉｓｉｊｅｔ ＨｉＴｅｍｐ、Ｖｉｓｉｊｅｔ ｅ‐ｓｔｏｎｅ、Ｖｉｓｉｊｅｔ Ｂｌａｃｋ、Ｖｉｓｉｊｅｔ Ｊｅｗｅｌ、Ｖｉｓｉｊｅｔ ＦＴＩ等を含む。その他の材料の例としては、Ｏｂｊｅｔ Ｆｕｌｌｃｕｒｅ、Ｏｂｊｅｔ Ｖｅｒｏｃｌｅａｒ、Ｏｂｊｅｔ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｍａｔｅｒｉａｌｓ、Ｏｂｊｅｔ Ｄｕｒｕｓｗｈｉｔｅ、Ｏｂｊｅｔ Ｔａｎｇｏｂｌａｃｋ、ＯｂｊｅｔＴａｎｇｏｐｌｕｓ、Ｏｂｊｅｃｔ Ｔａｎｇｏｂｌａｃｋｐｌｕｓ等のＯｂｊｅｔ材料が挙げられる。材料の別の例としては、Ｒｅｎｓｈａｐｅ５０００および７８００シリーズの材料が挙げられる。さらに、ステップ８２０において、３Ｄオブジェクトが生成される。

本明細書に開示の様々な実施形態は、コンピューティングデバイス上にて実行されるコンピュータソフトウェアの使用を規定する。当業者であれば、これらの実施形態は、汎用コンピューティングシステム環境または構成、および／または専用コンピューティングシステム環境または構成の両方を含む非常に多くの様々な種類のコンピューティングデバイスを用いて実施されてもよいということを容易に理解するだろう。上述の実施形態に関連した使用に適している可能性のある、既知のコンピューティングシステム、コンピューティング環境、および／またはコンピューティング構成の例としては、パソコン、サーバーコンピュータ、手で持てるサイズの装置またはラップトップ型装置、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサをベースにしているシステム、プログラム可能な家庭用電化製品、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、上記システムまたは上記装置のいずれかを含む分散コンピューティング環境等が挙げられるが、これらに限定されない。これらの装置は、保存された命令を含んでもよい。当該命令がコンピューティングデバイスにおけるマイクロプロセッサによって実施されると、当該命令を実行するために、コンピューティングデバイスに特定の動作を行わせる。本明細書にて用いられるように、命令は、システムにおいて情報を処理するための、コンピュータによって実施される工程を指す。命令は、ソフトウェア、ファームウェア、またはハードウェアにおいて実行され、システムの構成要素によって引き受けられた任意の種類のプログラム化された工程を含み得る。

マイクロプロセッサは、Ｐｅｎｔｉｕｍ（登録商標）プロセッサ、Ｐｅｎｔｉｕｍ（登録商標）Ｐｒｏプロセッサ、８０５１プロセッサ、ＭＩＰＳ（登録商標）プロセッサ、ＰｏｗｅｒＰＣ（登録商標）プロセッサ、またはＡｌｐｈａ（登録商標）プロセッサ等の、任意の従来の汎用シングルチップマイクロプロセッサまたは汎用マルチチップマイクロプロセッサであってもよい。さらに、マイクロプロセッサは、デジタルシグナルプロセッサまたはグラフィックプロセッサ等の、任意の従来の専用マイクロプロセッサであってもよい。マイクロプロセッサは、通常、従来のアドレスライン、従来のデータライン、および１つ以上の従来の制御ラインを有する。

本明細書に開示された本発明の態様及び実施形態は、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、またはこれらの任意の組み合わせを生成する標準プログラミング技術または標準エンジニアリング技術を用いた方法、装置、または製品として実施されてもよい。本明細書で用いられる「製品」という用語は、光学記憶装置などのハードウェアまたは一時的でないコンピュータ読み取り可能媒体、および揮発性メモリまたは不揮発性メモリ、信号、搬送波等の一時的コンピュータ読み取り可能媒体において実装されるコードまたはロジックを示す。そのようなハードウェアは、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、複合プログラマブルロジックデバイス（ＣＰＬＤ）、プログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）、マイクロプロセッサ、またはその他の同様の処理装置を含むが、これらに限定されない。

本明細書に開示の様々な実施形態は、コンピュータまたはコンピュータ制御システムを用いて実施されてもよい。当業者であれば、これらの実施形態は、汎用コンピューティングシステム環境または構成と専用コンピューティングシステム環境または構成との両方を含む非常に多くの様々な種類のコンピューティングデバイスを用いて実施されてもよいということを容易に理解するだろう。上述の実施形態に関連した使用に適している可能性のある、既知のコンピューティングシステム、コンピューティング環境、および／またはコンピューティング構成の例としては、パソコン、サーバーコンピュータ、手で持てるサイズの装置またはラップトップ型装置、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサをベースにしているシステム、プログラム可能な家庭用電化製品、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、上記システムまたは上記装置のいずれかを含む分散コンピューティング環境等が挙げられるが、これらに限定されない。これらの装置は、保存された命令を含んでもよい。当該命令がコンピューティングデバイスにおけるマイクロプロセッサによって実施されると、当該命令を実行するために、コンピューティングデバイスに特定の動作を行わせる。本明細書にて用いられるように、命令は、システムにおいて情報を処理するための、コンピュータによって実施される工程を指す。命令は、ソフトウェア、ファームウェア、またはハードウェアにおいて実行され、システムの構成要素によって引き受けられた任意の種類のプログラム化された工程を含み得る。

マイクロプロセッサは、Ｐｅｎｔｉｕｍ（登録商標）プロセッサ、Ｐｅｎｔｉｕｍ（登録商標）Ｐｒｏプロセッサ、８０５１プロセッサ、ＭＩＰＳ（登録商標）プロセッサ、ＰｏｗｅｒＰＣ（登録商標）プロセッサ、またはＡｌｐｈａ（登録商標）プロセッサ等の、任意の従来の汎用シングルチップマイクロプロセッサまたは汎用マルチチップマイクロプロセッサであってもよい。さらに、マイクロプロセッサは、デジタルシグナルプロセッサまたはグラフィックプロセッサ等の、任意の従来の専用マイクロプロセッサであってもよい。マイクロプロセッサは、通常、従来のアドレスライン、従来のデータライン、および１つ以上の従来の制御ラインを有する。

本明細書に開示された本発明の態様および実施形態は、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、またはこれらの任意の組み合わせを生成する標準プログラミング技術または標準エンジニアリング技術を用いた方法、装置、または製品として実施されてもよい。本明細書で用いられる「製品」という用語は、光学記憶装置などのハードウェアまたは一時的でないコンピュータ読み取り可能媒体、および揮発性メモリまたは不揮発性メモリ、信号、搬送波等の一時的コンピュータ読み取り可能媒体において実装されるコードまたはロジックを示す。そのようなハードウェアは、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、複合プログラマブルロジックデバイス（ＣＰＬＤ）、プログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）、マイクロプロセッサ、またはその他の同様の処理装置を含むが、これらに限定されない。

画素がグレー値に一致する、造形材料のキャプチャ画像の一例を示す。 エラーを有する、造形材料のキャプチャ画像の一例を示す。 基準画像における画素のグレー値の一例のヒストグラムを示す。 視像群の２値画像の値の合計に対応する画像を示す。 層の数に対する各画素のグレー値の一例のグラフを示す。 画素のグレー値が閾値を満たすか否かに基づいてエラーを検出する一プロセス例のフローチャートを示す。 ドロス形成を含む画像の一例を示す。 画素のグレー値の分布のグラフの一例を示す。 画素のグレー値の分布が閾値分布を満たすか否かに基づいてエラーを検出する一プロセス例のフローチャートを示す。 造形材料の層毎における、潜在的エラーを有する画素の数のグラフの一例を示す。 積み重ねられて視像群を形成する個別の視像の一例を示す。 一部品の３次元表示に重畳された複数の視像の表示の一例を示す。 ３Ｄオブジェクトを設計および製造するシステムの一例を示す。 図１１に示されたコンピュータの一例の機能ブロック図を示す。 積層造形システムを用いて３Ｄオブジェクトを製造するハイレベルプロセスを示す。

いくつかの技術は、可視スペクトルにおける光学撮像の利用、および造形中に集められた個別の層の画像の分析に関する。例として、積層造形プロセス中の欠陥の検出に関する、米国特許出願番号第２０１５／１７７１５８号および米国特許出願第２０１４／３０８１５３号の２つが挙げられる。例えば、光学データが、複数の塗り重ね周期および個別の層、または評価された累積データにわたって集められてもよい。いくつかの態様において、このような光学データは、表面エラーの検知のために分析されてもよい。しかしながら、本明明細書に記載の実施形態と違って、基本的な光学撮像では、エラーを正確に検出できず、特定種のエラーを検出できず、または感度、確実性、速度、および使いやすさを許容しない場合がある。

Claims (49)

1. 積層造形プロセス中に１つ以上の部品のエラーを検出する方法であって、
   塗り重ね前または塗り重ね後に、上記１つ以上の部品の第１の層であって、造形材料の第１の層の第１の視像を受け取る工程と、
   上記第１の視像における１つ以上の画素のグレー値を割り出す工程と、
   上記第１の視像における、造形材料の基準画像に基づいた閾値と比較された上記グレー値の少なくとも１つに基づいて、上記１つ以上の部品のうちの少なくとも１つの部品のエラーを検出する工程とを含む方法。
2. 上記閾値は画素の閾グレー値を含む、請求項１に記載の方法。
3. 上記閾値はグレー値の分布からの閾偏差を含む、請求項１に記載の方法。
4. 上記閾偏差はグレー値の平均分布の閾変化を含む、請求項３に記載の方法。
5. 上記閾偏差はグレー値の分布の閾変化を含む、請求項３に記載の方法。
6. 上記１つ以上の部品のうちの少なくとも１つの部品の少なくとも一部に対応する、上記第１の視像における１つ以上の区域を特定する工程をさらに含み、
   上記グレー値を割り出す工程と上記エラーを検出する工程とは、特定された１つ以上の区域においてのみ行われる、請求項１に記載の方法。
7. 上記１つ以上の区域は張り出し面に対応する、請求項６に記載の方法。
8. 上記エラーを検出すると、上記１つ以上の部品のうちの少なくとも１つの部品の造形を中止する工程をさらに含む請求項１に記載の方法。
9. 上記エラーを検出すると、上記１つ以上の部品のうちの少なくとも別の１つの部品の造形を継続する工程をさらに含む請求項８に記載の方法。
10. 上記１つ以上の画素の各々が上記閾値を満たすか否かを示す第１の２値画像を生成する工程と、
    上記第１の２値画像に基づいて上記エラーを検出する工程とをさらに含む請求項１に記載の方法。
11. 塗り重ね前または塗り重ね後に、上記１つ以上の部品の１つ以上の付加層であって、上記造形材料の１つ以上の付加層の１つ以上の付加視像を受け取る工程と、
    上記１つ以上の付加視像の各々における１つ以上の画素のグレー値を割り出す工程とをさらに含み、
    上記エラーを検出する工程は、上記第１の視像における上記少なくとも１つのグレー値に対応する、上記１つ以上の付加視像におけるグレー値にさらに基づく、請求項１に記載の方法。
12. 上記付加層は隣接層である、請求項１１に記載の方法。
13. 上記付加層は隣接層でない、請求項１１に記載の方法。
14. 隣接層である複数の付加層、および隣接層でない別の複数の付加層を備える、請求項１１に記載の方法。
15. 上記エラーの視覚的表示を生成かつ表示する工程をさらに含み、
    上記視覚的表示は、疑似カラー画像、グラフ、および３次元モデルのうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
16. 上記積層造形プロセスは粉末床溶融結合プロセスである、請求項１に記載の方法。
17. 上記積層造形プロセスは選択的レーザー溶融である、請求項１に記載の方法。
18. 上記第１の視像は可視スペクトルにおけるものである、請求項１に記載の方法。
19. 上記基準画像は、塗り重ね前または塗り重ね後の、エラーのない層の画像である、請求項１に記載の方法。
20. 上記閾値は、上記基準画像における画素の平均グレー値からの標準偏差の倍数に基づいた画素の閾グレー値を含む、請求項１に記載の方法。
21. 上記第１の視像は塗り重ね後に撮像された視像である、請求項２に記載の方法。
22. 上記第１の視像は塗り重ね前に撮像された視像である、請求項３に記載の方法。
23. 上記１つ以上の画素の各々が上記閾値を満たすか否かを示す第１の２値画像を生成する工程と、
    上記１つ以上の付加視像の各々における上記１つ以上の画素の各々が上記閾値を満たすか否かを示す、上記１つ以上の付加視像に対応する１つ以上の付加２値画像を生成する工程と、
    上記第１の２値画像と上記１つ以上の付加２値画像とに基づいて上記エラーを検出する工程とをさらに含む請求項１１に記載の方法。
24. 上記第１の２値画像と上記１つ以上の付加２値画像とに基づいて上記エラーを検出する工程は、上記第１の２値画像と上記１つ以上の付加２値画像とにおける複数の対応する画素の各々における、エラーが検出された画素の数を割り出す工程と、上記数を境界数と比較する工程とを含む、請求項２３に記載の方法。
25. 積層造形プロセス中に１つ以上の部品のエラーを検出するコンピューティングデバイスであって、
    メモリと、
    プロセッサとを含み、
    上記メモリおよび上記プロセッサは、
    塗り重ね前または塗り重ね後に、上記１つ以上の部品の第１の層であって、造形材料の第１の層の第１の視像を受け取り、
    上記第１の視像における１つ以上の画素のグレー値を割り出し、かつ
    上記第１の視像における、造形材料の基準画像に基づいた閾値と比較された上記グレー値の少なくとも１つに基づいて、上記１つ以上の部品のうちの少なくとも１つの部品のエラーを検出するように構成されている、コンピューティングデバイス。
26. 上記閾値は画素の閾グレー値を含む、請求項２５に記載のコンピューティングデバイス。
27. 上記閾値はグレー値の分布からの閾偏差を含む、請求項２５に記載のコンピューティングデバイス。
28. 上記閾偏差はグレー値の平均分布の閾変化を含む、請求項２７に記載のコンピューティングデバイス。
29. 上記閾偏差はグレー値の分布の閾変化を含む、請求項２７に記載のコンピューティングデバイス。
30. 上記メモリおよび上記プロセッサは、上記１つ以上の部品のうちの少なくとも１つの部品の少なくとも一部に対応する、上記第１の視像における１つ以上の区域を特定するようにさらに構成されており、
    上記グレー値を割り出すこと、および上記エラーを検出することは、特定された１つ以上の区域においてのみ行われる、請求項２５に記載のコンピューティングデバイス。
31. 上記１つ以上の区域は張り出し面に対応する、請求項３０に記載のコンピューティングデバイス。
32. 上記メモリおよび上記プロセッサは、上記エラーを検出すると、上記１つ以上の部品のうちの少なくとも１つの部品の造形を中止するようにさらに構成されている、請求項２５に記載のコンピューティングデバイス。
33. 上記メモリおよび上記プロセッサは、上記エラーを検出すると、上記１つ以上の部品のうちの少なくとも別の１つの部品の造形を継続するようにさらに構成されている、請求項３２に記載のコンピューティングデバイス。
34. 上記メモリおよび上記プロセッサは、
    上記１つ以上の画素の各々が上記閾値を満たすか否かを示す第１の２値画像を生成し、
    上記第１の２値画像に基づいて上記エラーを検出するようにさらに構成されている、請求項２５に記載のコンピューティングデバイス。
35. 上記メモリおよび上記プロセッサは、
    塗り重ね前または塗り重ね後に、上記１つ以上の部品の１つ以上の付加層であって、上記造形材料の１つ以上の付加層の１つ以上の付加視像を受け取り、かつ
    上記１つ以上の付加視像の各々における１つ以上の画素のグレー値を割り出すようにさらに構成されており、
    上記エラーを検出することは、上記第１の視像における上記少なくとも１つのグレー値に対応する、上記１つ以上の付加視像におけるグレー値にさらに基づく、請求項２５に記載のコンピューティングデバイス。
36. 上記付加層は隣接層である、請求項３５に記載のコンピューティングデバイス。
37. 上記付加層は隣接層でない、請求項３５に記載のコンピューティングデバイス。
38. 隣接層である複数の付加層が隣接層、および隣接層でない別の複数の付加層を備える、請求項３５に記載のコンピューティングデバイス。
39. 上記メモリおよび上記プロセッサは、上記エラーの視覚的表示を生成かつ表示するようにさらに構成されており、
    上記視覚的表示は、疑似カラー画像、グラフ、および３次元モデルのうちの少なくとも１つを含む、請求項２５に記載のコンピューティングデバイス。
40. 上記積層造形プロセスは粉末床溶融結合プロセスである、請求項２５に記載のコンピューティングデバイス。
41. 上記積層造形プロセスは選択的レーザー溶融である、請求項２５に記載のコンピューティングデバイス。
42. 上記第１の視像は可視スペクトルにおけるものである、請求項２５に記載のコンピューティングデバイス。
43. 上記基準画像は、塗り重ね前または塗り重ね後の、エラーのない層の画像である、請求項２５に記載のコンピューティングデバイス。
44. 上記閾値は、上記基準画像における画素の平均グレー値からの標準偏差の倍数に基づいた画素の閾グレー値を含む、請求項２５に記載のコンピューティングデバイス。
45. 上記第１の視像は塗り重ね後に撮像された視像である、請求項２６に記載のコンピューティングデバイス。
46. 上記第１の視像は塗り重ね前に撮像された視像である、請求項２７に記載のコンピューティングデバイス。
47. 上記メモリおよび上記プロセッサは、
    上記１つ以上の画素の各々が上記閾値を満たすか否かを示す第１の２値画像を生成し、
    上記１つ以上の付加視像の各々における上記１つ以上の画素の各々が上記閾値を満たすか否かを示す、上記１つ以上の付加視像に対応する１つ以上の付加２値画像を生成し、かつ
    上記第１の２値画像と上記１つ以上の付加２値画像とに基づいて上記エラーを検出するようにさらに構成されている、請求項３５に記載のコンピューティングデバイス。
48. 上記第１の２値画像と上記１つ以上の付加２値画像とに基づいて上記エラーを検出することは、上記第１の２値画像と上記１つ以上の付加２値画像とにおける複数の対応する画素の各々にとっての、エラーが検出された画素の数を割り出すことと、上記数を境界数と比較することとを含む、請求項４７に記載のコンピューティングデバイス。
49. コンピューティングデバイスによって実施されると、積層造形プロセス中に１つ以上の部品のエラーを検出する方法を上記コンピューティングデバイスに行わせる命令を保存した一時的でないコンピュータ読取可能媒体であって、
    上記方法は、
    塗り重ね前または塗り重ね後に、上記１つ以上の部品の第１の層であって、造形材料の第１の層の第１の視像を受け取る工程と、
    上記第１の視像における１つ以上の画素のグレー値を割り出す工程と、
    上記第１の視像における、造形材料の基準画像に基づいた閾値と比較された上記グレー値の少なくとも１つに基づいて、上記１つ以上の部品のうちの少なくとも１つの部品のエラーを検出する工程とを含む、一時的でないコンピュータ読取可能媒体。

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