JP7318825B2 - 積層造形物の欠陥予測方法および積層造形物の製造方法 - Google Patents

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Description

本発明は、積層造形物の欠陥予測方法および積層造形物の製造方法に関する。
金属積層造形法は、基板上の原料粉末にレーザビームや電子ビーム等の熱源を供給して原料粉末を溶融し凝固させて凝固層を形成し、これを繰り返して三次元形状の金属積層造形物を得る。この金属積層造形法によれば、ネットシェイプまたはニアネットシェイプで三次元形状の金属積層造形物を得ることができる。
製造された部品に欠陥があるかどうかの判断方法は、例えば非破壊検査手段として、Ｘ線ＣＴスキャン法による内部欠陥の検出や、アルキメデス法による密度測定がある。Ｘ線ＣＴスキャン法は、計測に時間を要することに加えて、大型部品に対しては分解能に限界がある。また、アルキメデス法は、個別の欠陥を検出することはできず、少量の欠陥に対する検出精度が低かった。そこで例えば、特許文献１によれば、光ビームが照射される被照射スポットの外観性状をモニタリングし、それに基づき、より高精度な積層造形物を得ることが提案されている。
国際公開２０１８／０４３３４９号公報
しかしながら、特許文献１は、外観性状をモニタリングすることで、ヒュームやスパッターが発生したどうかを判別するにとどまっている。
そこで本発明では、積層造形物の欠陥有無を推定することができる積層造形物の欠陥予測方法および積層造形物の製造方法を提供する。
本発明の積層造形物の欠陥予測方法は、金属粉末を溶融凝固させて製造される積層造形物の欠陥予測方法であって、前記金属粉末が溶融凝固した際に形成された溶融池から発せられた光の輝度データを取得する輝度データ取得ステップと、前記輝度データから輝度平均値と輝度標準偏差とを含む評価用データを抽出する評価用データ抽出ステップと、前記評価用データを用いて、あらかじめ設定した輝度平均値範囲および輝度標準偏差範囲と比較することで前記積層造形物の欠陥の有無を推定する評価ステップとを有し、前記輝度平均値は、層毎における、画像の各ピクセルの、一定時間ごとに取得した輝度を積算したものの平均値であることを特徴とする積層造形物の欠陥予測方法である。
また、前記評価用データ抽出ステップにおいて、前記輝度平均値と前記輝度標準偏差とから変動係数ＣＶを算出し、前記評価ステップにおいて、前記変動係数ＣＶを用いて、あらかじめ設定した変動係数ＣＶ範囲と比較することで前記積層造形物の欠陥の有無を推定することが好ましい。
また、前記変動係数ＣＶ範囲が０．１３５未満であることが好ましい。
また、前記輝度平均値範囲、輝度標準偏差範囲および変動係数ＣＶ範囲が、欠陥を有する積層造形物および欠陥を有さない積層造形物の輝度データをあらかじめ取得することで用意されることが好ましい。
また、前記金属粉末がＮｉ基合金であることが好ましい。
また本発明は、金属粉未を供給する粉未供給ステップと、金属粉末に熱源を照射し、前記金属粉末を溶融および凝固させて積層造形物を造形する造形ステップと、前記金属粉末が溶融する際に形成された溶融池から発せられた光の輝度データを取得する輝度データ取得ステップと、を備えた積層造形工程と、前記輝度データから輝度平均値と輝度標準偏差とを含む評価用データを抽出する評価用データ抽出ステップと、前記評価用データを用いて、あらかじめ設定した輝度平均値範囲および輝度標準偏差範囲と比較することで前記積層造形物の欠陥の有無を推定する評価ステップと、を備えた検査工程と、を有し、前記輝度平均値は、層毎における、画像の各ピクセルの、一定時間ごとに取得した輝度を積算したものの平均値であることを特徴とする積層造形物の製造方法である。
また、前記評価用データ抽出ステップにおいて、前記輝度平均値と前記輝度標準偏差とから変動係数ＣＶを算出し、前記評価ステップにおいて、変動係数ＣＶを用いて、予め用意した変動係数ＣＶ範囲と比較することで前記積層造形物の欠陥の有無を推定することが好ましい。
また、前記変動係数ＣＶ範囲が０．１３５未満であることが好ましい。
また、前記検査工程において、前記積層造形工程を継続するか否かを決定する選択ステップと、をさらに備えることが好ましい。
本発明によれば、積層造形物の欠陥の有無を推定することができる積層造形物の欠陥予測方法および積層造形物の製造方法を提供することができる。
積層造形物の欠陥の有無を推定する欠陥予測方法の流れを示すフローチャートである。 積層造形物の形状変化に伴う輝度変動を示す図である。 粉末床位置による輝度変動を示す図である。 変動係数の範囲を設定する方法を示す図である。 パウダーベッド方式（ＳＬＭ法）の積層造形装置の構成および積層造形方法の例を示す模式図である。 積層造形物の製造方法の流れを示すフローチャート図である。
本発明は、金属粉末を溶融凝固させて製造される積層造形物の欠陥予測方法であって、前記金属粉末が溶融凝固した際に形成された溶融池から発せられた光の輝度データを取得する輝度データ取得ステップと、前記輝度データから評価用データを抽出する評価用データ抽出ステップと、前記評価用データを用いて前記積層造形物の欠陥の有無を推定する評価ステップとを有し、前記評価用データが、輝度平均値と輝度標準偏差とを含むことを特徴の一つとする積層造形物の欠陥予測方法である。
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態を説明する。まず、積層造形物の欠陥予測方法（欠陥の評価方法）について、図１～４を用いて説明し、その次に、積層造形物の製造方法について、図５～６を用いて説明する。
＜積層造形物の欠陥予測方法＞
［輝度データ取得ステップ（Ｓ１０１）］
まず、金属粉末に熱源等を照射し、金属粉末を溶融させることで溶融池が形成される際、溶融地から発せられる光の輝度（輝度データ）を取得する。熱源としては、レーザビームなどを用いることができる。
本実施形態に用いる光は、例えば、レーザビームを照射した際の反射光や、溶融池や熱影響部の温度上昇により生じた光、金属が溶融されて生じた金属蒸気にレーザビームが照射されてプラズマ化したプラズマ光などを用いることができる。好ましくは、検出感度の高い輝度を検出することが良い。具体的には、溶融池およびその近傍から発せられる光、言い換えれば、波長が６００ｎｍ以上、１１００ｎｍ以下の範囲の光を検出するのがよい。
光の輝度（輝度データ）の取得（検出）方法としては、例えば、ｓＣＭＯＳカメラを用いることができる。ｓＣＭＯＳカメラの仕様としては、例えば、画素数が５万ピクセル以上、撮影速度が１秒間当たり１フレーム程度であれば良い。より具体的には、ＥＯＳＴＡＴＥ Ｅｘｐｏｓｕｒｅ ＯＴ（ＥＯＳ社製）を用いることができる。ＥＯＳＴＡＴＥ Ｅｘｐｏｓｕｒｅ ＯＴは、鉛直上方からレーザ照射される造形エリアが発生する輝度を斜め上方に設置されたｓＣＭＯＳカメラによって、溶融地周辺を撮影する。ｓＣＭＯＳカメラは、造形面に対して斜め上方に設置されているが、ソフト上で距離、角度を補正し、上からの観察像のように変換することができる。ｓＣＭＯＳカメラで取得する輝度（ＯＴ輝度）は、造形中の近赤外領域の輝度であれば良い。近赤外領域の輝度を取得するには、例えば、ｓＣＭＯＳカメラにバンドパスフィルターを設ければよい。
［評価用データ抽出ステップ（Ｓ１０３）］
次に、輝度データ取得ステップ（Ｓ１０１）で得られた輝度データから、評価用データを抽出する。評価用データとは、輝度平均値と輝度標準偏差とを含む。
輝度平均値とは、輝度の単位をＧｖで示し、ゼロの場合を青色、最大値４．５×１０４を赤色で段階的に色表示させ、造形中の１００ｍｓｅｃ（撮影速度：１００ｍｓｅｃ）ごとの輝度（色度合い）を積算したものの平均値である。すなわち、輝度平均値は、輝度画像の各ピクセル輝度値の平均値である（画像１ｐｉｘｅｌ中に取得される輝度の平均値）。また、輝度標準偏差とは、層毎における画像各ピクセル輝度のバラつきの評価を示すものである。
［評価ステップ（Ｓ１０５）］
そして、あらかじめ設定した輝度平均値範囲と輝度標準偏差範囲と、前記輝度平均値と前記標準偏差とを比較して、積層造形物の欠陥有無を推定する。具体的には、欠陥の有無の推定（評価）方法としては、抽出した輝度平均値と輝度標準偏差とを、あらかじめ設定しておいた輝度平均値範囲と輝度標準偏差範囲とで比較すればよい。例えば、あらかじめ設定しておいた輝度平均値範囲と輝度標準偏差範囲とに対して、抽出した輝度平均値と輝度標準偏差との値が範囲内である場合、積層造形物に欠陥が無いと判断することができる。
なお、本明細書中において、積層造形物の欠陥有無を推定することを、単に欠陥を評価する、と称する場合がある。
輝度平均値範囲と輝度標準偏差範囲は、例えば、欠陥を有する積層造形物、もしくは欠陥を有さない積層造形物の輝度データをあらかじめ取得しておき、その輝度データから輝度平均値と輝度標準偏差とを抽出し、輝度平均値の最大値から最小値を引いた値（輝度平均値範囲）と、輝度標準偏差の最大値から最小値を引いた値（輝度標準偏差範囲）とすればよい。
上記に説明した通り、輝度を平均した値（輝度平均値）を用いることで、局所的に発生した輝度信号異常に対する感度を低くでき、また、輝度標準偏差を用いることで、積層造形物の層毎における各造形点の輝度のバラつきのを評価することができるため、局所的な輝度信号異常に起因する欠陥や造形不良も検知することが可能となる。
またさらに、評価用データ抽出ステップ（Ｓ１０３）において、輝度平均値と輝度標準偏差とから、変動係数ＣＶ（Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｏｆ Ｖａｒｉａｔｉｏｎ）を算出し、算出した変動係数ＣＶを用いて積層造形物の欠陥を評価することが好ましい。変動係数ＣＶは、輝度平均値と輝度標準偏差の二つのパラメータを用いて算出した係数であり、具体的には、式（１）に示した算出式にて算出した値（輝度標準偏差を輝度平均値で割った無次元の値）である。なお、積層造形は、一般的に金属粉末を溶融・凝固して形成された凝固層上に繰り返し金属粉末を溶融・凝固させて積層していくものであり、式中の層とはその１層分の層を指す。
ＣＶ＝σｎ／Ｘｎ・・・式（１）
ＣＶ：変動係数
Ｘｎ：ｎ層時の輝度平均値（Ｇｖ）
σｎ：ｎ層時の輝度標準偏差（Ｇｖ）
変動係数ＣＶを用いた欠陥の評価方法（変動係数ＣＶを用いた評価ステップ）としては、算出した変動係数ＣＶを、あらかじめ設定しておいた変動係数ＣＶ範囲と比較すればよい。例えば、あらかじめ設定した変動係数ＣＶ範囲に対して、算出した変動係数ＣＶの値が範囲内である場合、積層造形物に欠陥が無いと判断できる。
あらかじめ設定する変動係数ＣＶの範囲（変動係数ＣＶ範囲）の設定方法としては、例えば、あらかじめ欠陥を有する、もしくは欠陥を有さない積層造形物の輝度データを取得し、その輝度データから変動係数ＣＶを算出し、その変動係数ＣＶ値を基に変動係数ＣＶ範囲を設定すればよい。
具体的には、図４に示すように、あらかじめ設定した変動係数ＣＶ範囲に対して、算出した変動係数ＣＶが範囲内の場合には、積層造形物が欠陥を有しないと評価（推定）することができる。一方、変動係数ＣＶが範囲を超えた場合には、積層造形物が欠陥を有すると評価（推定）することができる。なお、変動係数ＣＶ範囲は、積層造形物の形状や造形条件ごとに適宜設定すればよい。
変動係数ＣＶを用いることで、輝度平均値と輝度標準偏差とが変動しやすい環境（条件）であっても、欠陥の評価精度が低下することを抑制できるので好ましい。
輝度平均値と輝度標準偏差とが変動する環境（条件）としては、積層造形物の形状が挙げられる。これは、積層造形物の形状が変化することにより、レーザビームの照射面積に差が生じ、それに伴って熱拡散速度に差が生じることで発せられた光の輝度データに差が生じるためと考えられる。例えば、図２（ａ）に示すような領域１（２００）と領域２（３００）とを有する積層造形物の積層造形する過程で取得された輝度平均値の推移を図２（ｂ）に示し、輝度標準偏差の推移を図２（ｃ）に示す。図２（ｂ）および（ｃ）に示すように、輝度平均値は領域１（２００）から領域２（３００）に進むと低い値に変化し、輝度標準偏差は領域１から領域２に進むと高い値に変化することがわかる。
また、積層造形体の造形位置（粉末床位置）が違う場合も、輝度平均値と輝度標準偏差とが変動しやすくなる場合がある。図３（ａ）は、ベースプレート（１０３）を俯瞰したとき、粉末床位置１（２２０）と粉末床位置２（３２０）との位置関係を示している。また、図３（ｂ）には、粉末床位置１（２２０）で積層造形した試験片１（２１０）と粉末床位置２（３２０）で積層造形した試験片２（３１０）の輝度平均値の推移を示し、図３（ｃ）には、粉末床位置１（２２０）で積層造形した試験片１（２１０）と粉末床位置２（３２０）で積層造形した試験片２（３１０）の輝度標準偏差の推移を示す。なお、試験片１（２１０）と試験片２（３１０）とは同じ入熱（造形）条件としている。図３（ｂ）と（ｃ）に示すように、粉末床位置２（３２０）で積層造形した試験片２（３１０）のようにフローガス（４００）との接触頻度が高い位置で積層造形していると、試験片１（２１０）に比べて試験片２（３１０）の方が冷却されやすく、試験片２（３１０）を造形するときの方が輝度平均値と標準偏差数値とが低い値で推移する。また、上記で例示した冷却環境の他にも、造形条件が変わることで輝度平均値と輝度標準偏差とが変動しやすくなる場合がある。
上記のように、積層造形体の形状が変化する場合や、造形位置や造形条件が異なる場合では、無次元の変動係数ＣＶの方が、上記のような環境（条件）の違いを一次元的に評価することに適しており、上記のような環境（条件）の違いがあったとしても欠陥の評価精度が低下することを抑制できるのでより好ましい。
＜積層造形物の製造方法＞
上記までに、積層造形物の欠陥予測方法を説明してきたが、本発明の欠陥予測方法であれば、積層造形中の積層造形物の欠陥を評価しながら積層造形物を製造することも可能である。
積層造形物の製造方法の一実施形態としては、金属粉末を供給する粉末供給ステップと、金属粉末に熱源を照射し、前記金属粉末を溶融および凝固させて積層造形物を造形する造形ステップと、前記金属粉末が溶融する際に形成された溶融池から発せられた光の輝度データを取得する輝度データ取得ステップとを備えた積層造形工程と、前記輝度データから評価用データを抽出する評価用データ抽出ステップと、前記評価用データを用いて前記積層造形物の欠陥の有無を推定する評価ステップと、を備えた検査工程と、を有し、前記評価用データは、輝度平均値と輝度標準偏差とであることを特徴の一つとするものである。以下に各ステップを図５と図６を用いて詳細に説明する。
図５は、積層造形物を製造する積層造形装置１００の概要を示した図である。積層造形装置１００は、ステージ１０２と、ベースプレート１０３と、金属粉末１０５をベースプレート１０３に供給するパウダー供給用コンテナ１０４と、ベースプレート１０３上に粉末床１０７を形成するためのリコータ１０６と、レーザ発振器１０８と、ガルバノメーターミラー１１０と、溶融されなかった金属粉末１０５を回収する未溶融粉末回収用コンテナ１１１と、レーザ発振器１０８から照射されたレーザビーム１０９によって金属粉末１０５が溶融・凝固して得られた凝固層１１２について、金属粉末１０５が溶融した際に形成した溶融池から発せられる光を検出するｓＣＭＯＳカメラ１１３と、ｓＣＭＯＳカメラで検出した光を輝度データに変換し、評価用データを抽出する輝度データ取得装置および評価用データ抽出装置１１４とを備えている。また、図６は積層造形物の製造方法のフローを示している。
（積層造形工程）
［粉末供給ステップ：Ｓ２０１］
まず、積層造形しようとする積層造形物１０１の１層厚さ分だけ（例えば、約２０～５０μｍ）ステージ１０２を下降させる。次に、ステージ１０２の上面のベースプレート１０３に対し、パウダー供給用コンテナ１０４から金属（原料）粉末１０５を供給し、リコータ１０６により金属粉末１０５を平坦化して粉末床１０７（粉末層）を形成する。
［造形ステップ：Ｓ２０３］
次に、造形しようとする積層造形物１０１の形状情報、例えば、３Ｄ－ＣＡＤデータから変換された２Ｄスライスデータに基づいて、所望の形状に積層造形していく。具体的には、レーザ発振器１０８から照射された熱源、例えばレーザ発振器１０８から照射されたレーザビーム１０９をガルバノメーターミラー１１０に通して、ベースプレート１０３上に敷き詰められた未溶融の粉末床１０７上の金属粉末１０５へ照射することで、微小な溶融池が形成される。そして、レーザビーム１０９を照射しながら走査していくことで、金属粉末１０５を溶融・凝固させて、２Ｄスライス形状の凝固層１１２を形成する。なお、未溶融の金属粉末１０５は、未溶融粉末回収用コンテナ１１１に回収するなどしてよい。
［輝度データ取得ステップ：Ｓ２０５］
上記造形ステップ（Ｓ２０３）にて、積層造形物のｎ＋１層の粉末の溶融・凝固が進むと同時に、凝固層ｎ層までの粉末溶融時の輝度データを、ｓＣＭＯＳカメラ１１３と輝度データ取得装置および評価用データ抽出装置１１４とを用いて取得する。ここで、ｓＣＭＯＳカメラ１１３の仕様としては、前述の通り、例えば、画素数が４００万ピクセル以上、撮影速度が１秒間当たり１０フレーム程度であれば良い。より具体的には、ｓＣＭＯＳカメラ１１３と輝度データ取得装置および評価用データ抽出装置１１４は、例えば、ＥＯＳＴＡＴＥ Ｅｘｐｏｓｕｒｅ ＯＴ（ＥＯＳ社製）を用いることができる。ＥＯＳＴＡＴＥ Ｅｘｐｏｓｕｒｅ ＯＴは、鉛直上方からレーザ照射される造形エリアが発生する輝度を斜め上方に設置されたｓＣＭＯＳカメラによって、溶融地周辺を撮影する。ｓＣＭＯＳカメラは、造形面に対して斜め上方に設置されているが、ソフト上で距離、角度を補正し、上からの観察像のように変換することができる。ｓＣＭＯＳカメラで取得する輝度（ＯＴ輝度）は、造形中の近赤外領域の輝度であれば良い。近赤外領域の輝度を取得するには、例えば、ｓＣＭＯＳカメラにバンドパスフィルターを設ければよい。
１層分の積層が完了すると、ステージ１０２を降下させ、新たな金属粉末１０５を凝固層１１２の上に供給して、新たな粉末床１０７を形成する。この新たに形成した粉末床１０７に対し、レーザビーム１０９を照射して溶融・凝固させることにより新たな凝固層を形成する。以後、粉末供給ステップ（Ｓ２０１）と造形ステップ（Ｓ２０３）とを繰り返し、凝固層１１２が積層されていくことにより、所望の積層造形物１０１を製造することができる。また、粉末供給ステップ（Ｓ２０１）と造形ステップ（Ｓ２０３）とを繰り返して造形後に検査工程を実行してもよいし、例えば評価用データ抽出ステップ（Ｓ２０７）まで含めて繰り返しても良い
（検査工程）
［評価用データ抽出ステップ：Ｓ２０７］
輝度データ取得装置および評価用データ抽出装置１１４にて取得した輝度データから、評価用データ、すなわち輝度平均値と輝度標準偏差とを抽出（出力）する。このとき、輝度平均値の最大値と、輝度標準偏差の最大値から最小値を引いた値とをさらに算出しておくことが好ましい。
［評価ステップ：Ｓ２０９］
次に、抽出した輝度平均値と輝度標準偏差とを用いて、欠陥を評価し、良好であれば、所望形状の積層造形物を得るまで各ステップ（Ｓ２０１～２０７）を繰り返す。欠陥の評価としては、例えば、抽出した輝度平均値と輝度標準偏差とを、あらかじめ設定しておいた輝度平均値範囲と輝度標準偏差範囲とで比較すればよい。例えば、あらかじめ設定しておいた輝度平均値範囲と輝度標準偏差範囲とに対して、抽出した輝度平均値と輝度標準偏差が範囲内である場合、積層造形物に欠陥が無いと判断できる。また、凝固層ｎ層までの積層造形物に欠陥が無い場合には、各ステップ（Ｓ２０１～Ｓ２０７）を継続すればよい。
なお、輝度平均値と輝度標準偏差とは、積層造形物の形状、および造形条件（出力、走査速度、走査ピッチ（走査間隔）、積層厚み）により変化するので、あらかじめ設定する輝度平均値範囲と輝度標準偏差範囲は、所望の積層造形物に応じて適宜変更すればよい。
ここで、上記評価用データ抽出ステップ（Ｓ２０７）において、輝度平均値と輝度標準偏差を用いて変動係数ＣＶを算出することが好ましい。
またさらに、積層造形物毎、凝固層毎に、変動係数ＣＶ範囲をあらかじめ設定することが好ましい。あらかじめ決定した変動係数ＣＶ範囲と、算出された変動係数ＣＶとを比較することによって、積層造形物の積層された部分の欠陥の有無を推定することができる。例えば、あらかじめ設定した変動係数ＣＶ範囲に対して、算出された変動係数ＣＶがその設定した範囲内である場合、すなわち、造形ｎ層までの積層造形物に欠陥が無い（評価が良好である）と推定される場合には、積層造形工程と検査工程（Ｓ２０１～Ｓ２０７）とを継続すればよい。
また、変動係数ＣＶが、あらかじめ設定した変動係数範囲を超える場合であっても、後の加工処理により対処できると判断した場合には、各ステップ（Ｓ２０１～Ｓ２０７）を継続すれば良い。またさらに、積層造形工程を一時的に中断し、造形条件やスライスデータの補正などを行い、ｎ＋１層からは、それら変更後の造形条件や補正後のスライスデータを反映して積層造形工程を再スタートし、各ステップ（Ｓ２０１～Ｓ２０７）を繰り返し行い、積層造形物を製造すればよい。上記の通り、例えば変動係数ＣＶが変動係数範囲内または範囲外において、各ステップを継続するか否か判断するステップを選択ステップと称することができ、上記各ステップに選択ステップをさらに設けても良い。
これにより、積層造形１バッチ（１プレート）の部品毎、層毎、すなわちインプロセス（リアルタイム）で欠陥の有無を推定できるため、積層造形物を検査しながら積層造形物を製造することが可能となる。
上記ステップ完了時には、積層造形物のすべての凝固層（溶融・凝固した層）において、溶融・凝固する時に溶融池からの輝度信号強度を輝度平均値と標準偏差として記録・保存することで、積層造形物内部に生じた欠陥の有無を推定（評価）することが可能となる。
積層造形物１０１は、ベースプレート１０３上に積層され、一体となって製作されるため、未溶融の金属粉末１０５に覆われた状態となっているので、取出し時には、金属粉末１０５と積層造形物１０１とを冷却後、未溶融の金属粉末１０５を回収し、積層造形物１０１とベースプレート１０３とを粉末積層造形装置１００から取り出せばよい。その後、積層造形物１０１をベースプレート１０３から分離（切断等）することで積層造形物を得ることができる。
なお、本実施形態の積層造形方式としては、粉末床方式（パウダーベッド方式）を用いることができる。粉末床方式（パウダーベッド方式）とは、金属粉末を敷き詰めて粉末床を準備し、熱エネルギーとなるレーザビームや電子ビームを照射して造形する部分のみを溶融・凝固または焼結する方法である。レーザビームを熱源とし粉末床の造形する部分を溶融・凝固する方法は、選択的レーザ溶融法（Ｓｅｌｅｃｔｉｖｅ Ｌａｓｅｒ Ｍｅｌｔｉｎｇ：ＳＬＭ法）と称され、粉末床の造形する部分を溶融まではせずに焼結させる方法は、選択的レーザ焼結法（Ｓｅｌｅｃｔｉｖｅ Ｌａｓｅｒ Ｓｉｎｔｅｒｉｎｇ：ＳＬＳ法）と称される。レーザビームを熱源とする方法では、通常、窒素などの不活性雰囲気下で積層造形することができる。また、粉末床方式は電子ビームを熱源とすることもでき、選択的電子ビーム溶融法（Ｓｅｌｅｃｔｉｖｅ Ｅｌｅｃｔｒｏｎ Ｂｅａｍ Ｍｅｌｔｉｎｇ：ＳＥＢＭ法）や電子ビーム溶融法（Ｅｌｅｃｔｒｏｎ Ｂｅａｍ Ｍｅｌｔｉｎｇ：ＥＢＭ法）と称される。電子ビームを熱源とする方法では、高真空下で積層造形することができる。
以上、積層造形物の製造方法の一実施形態を説明してきたが、インプロセスで積層造形物の欠陥の有無を推定でき、かつその評価結果を活用することで、すぐさま新たな積層造形条件を適用して積層造形物を製造できるため、積層造形物の欠陥率を低減する効果も期待できる。また、例えば、非破壊検査Ｘ線ＣＴによる欠陥の評価が無くなり、部品の製造コスト低減も期待できる。
以下、実施例について説明する。
粉末積層造形装置（ＥＯＳ社製ＥＯＳ Ｍ２９０）およびモニタリング機器（ＥＯＳＴＡＴＥ Ｅｘｐｏｓｕｒｅ ＯＴ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ））を用いて、積層造形物を製造し、その欠陥の有無を推定した。
積層造形に使用した金属粉末は、表１に示すＮｉ－Ｃｒ－Ｍｏ系合金である。
金属粉末は、表１の合金組成（単位：質量％）を有している。金属粉末の作製方法としては、原料となるＮｉ、Ｃｒ、Ｍｏ、Ｔａのそれぞれの原料を表１の合金組成となるよう調製し、真空ガスアトマイズ法により造粒粉末化し、その造粒粉末をふるいに分けして、粒径が１０μｍ～５３μｍ、平均粒径（ｄ５０）が約３５μｍの金属粉末を作製した。
図５に示すような積層造形物の製造方法のフローチャートの順番に沿って、丸棒形状の積層造形物（直径３．５ｍｍ×高さ５ｍｍ、軸方向が積層方向）を積層造形し、溶融凝固された層ごとに輝度データを取得した。なお、積層造形条件としては、積層厚み０．０４ｍｍ、レーザ出力３００Ｗと設定し、レーザ走査速度９６０ｍｍ／秒、走査ピッチ０．１１ｍｍとした。
上記積層造形条件にて積層造形物（試料Ｎｏ．１～４）を作製（造形）した。試料Ｎｏ．２～４は、試料Ｎｏ．１の輝度平均値最大値以上に高い輝度が確認された積層造形物である。試料Ｎｏ．１～４を造形する際に取得した輝度データから、輝度平均値と輝度標準偏差とを抽出した。またさらに、抽出したそれら輝度平均値と輝度標準偏差とから、変動係数ＣＶを算出した。
（Ｘ線ＣＴスキャンによる欠陥の評価）
試料Ｎｏ．１～４について、Ｘ線ＣＴスキャンを用いて内部欠陥を評価した。Ｘ線ＣＴスキャンには、マイクロフォーカスＸ線ＣＴシステム（ＳＨＩＭＡＤＺＵ，ＩｎｓｐｅＸｉｏ ＳＭＸ－２２５ＣＴ ＦＰＤ ＨＲ）を用いて、測定条件を測定電圧２２０Ｖ、電流７０μＡとした。画像解析には、ＶＧＳｔｕｄｉｏＭＡＸ３．２（島津製作所社製）を用いた。Ｘ線ＣＴスキャンの分解能は、０．０１８ｍｍと設定した。
表２に、試料Ｎｏ．１～４のそれぞれの輝度平均値と輝度標準偏差と、輝度平均値の最大値と輝度標準偏差範囲（輝度標準偏差の最大値から最小値を引いた値）と、変動係数ＣＶと、Ｘ線ＣＴによる欠陥確認の結果とを示す。
表２に示すように、輝度平均値の最大値輝度標準偏差範囲、変動係数ＣＶがもっとも小さかった試料Ｎｏ．１は、Ｘ線ＣＴを用いた評価でも欠陥は発見されなかった。一方、試料Ｎｏ．２～４では、輝度平均値最大値も輝度標準偏差範囲も試料Ｎｏ．１に比べて大きく、Ｘ線ＣＴを用いた評価でも欠陥が発見された。
以上から、例えば、本実施例で製造した造形形状および造形条件においては、積層造形物から得られた輝度平均値と輝度標準偏差とが、試料Ｎｏ．２の輝度平均値の最大値未満、輝度標準偏差範囲内であれば、積層造形物に欠陥がないと評価することできる。また、変動係数ＣＶを用いた場合も同様にして、算出された変動係数ＣＶが試料Ｎｏ．４の変動係数ＣＶ範囲内であれば、積層造形物に欠陥がないと評価することができる。
なお、上述した実施形態や実施例は、本発明の理解を助けるために説明したものであり、本発明は、記載した具体的な構成のみに限定されるものではない。
１００：積層造形装置
１０１：積層造形物
１０２：ステージ
１０３：ベースプレート
１０４：パウダー供給用コンテナ
１０５：金属粉末
１０６：リコータ
１０７：粉末床（粉末層）
１０８：レーザ発振器
１０９：レーザビーム
１１０：ガルバノメーターミラー
１１１：未溶融粉末回収用コンテナ
１１２：２Ｄスライス形状の凝固層
１１３：ｓＣＭＯＳカメラ
１１４：輝度データ取得装置および評価用データ抽出装置
２００：領域１
２１０：試験片１
２２０：粉末床位置１
３００：領域２
３１０：試験片２
３２０：粉末床位置２
４００：フローガス

Claims (9)

  1. 金属粉末を溶融凝固させて製造される積層造形物の欠陥予測方法であって、
    前記金属粉末が溶融凝固した際に形成された溶融池から発せられた光の輝度データを取得する輝度データ取得ステップと、
    前記輝度データから輝度平均値と輝度標準偏差とを含む評価用データを抽出する評価用データ抽出ステップと、
    前記評価用データを用いて、あらかじめ設定した輝度平均値範囲および輝度標準偏差範囲と比較することで前記積層造形物の欠陥の有無を推定する評価ステップとを有し、
    前記輝度平均値は、層毎における、画像の各ピクセルの、一定時間毎に取得した輝度を積算したものの平均値であること
    を特徴とする積層造形物の欠陥予測方法。
  2. 前記評価用データ抽出ステップにおいて、
    前記輝度平均値と前記輝度標準偏差とから変動係数ＣＶを算出し、
    前記評価ステップにおいて、
    前記変動係数ＣＶを用いて、あらかじめ設定した変動係数ＣＶ範囲と比較することで前記積層造形物の欠陥の有無を推定する
    ことを特徴とする請求項1 に記載の積層造形物の欠陥予測方法。
  3. 前記変動係数ＣＶ範囲が０．１３５未満であることを特徴とする、請求項２に記載の積層造形物の欠陥予測方法。
  4. 前記輝度平均値範囲、輝度標準偏差範囲および変動係数ＣＶ範囲が、
    欠陥を有する積層造形物および欠陥を有さない積層造形物の輝度データをあらかじめ取得することで用意されること
    を特徴とする請求項１～３のいずれか一項に記載の積層造形物の欠陥予測方法。
  5. 前記金属粉末がＮｉ基合金であることを特徴とする、請求項１に記載の積層造形物の欠陥予測方法。
  6. 金属粉未を供給する粉未供給ステップと、
    金属粉末に熱源を照射し、前記金属粉末を溶融および凝固させて積層造形物を造形する造形ステップと、前記金属粉末が溶融する際に形成された溶融池から発せられた光の輝度データを取得する輝度データ取得ステップと、を備えた積層造形工程と、
    前記輝度データから輝度平均値と輝度標準偏差とを含む評価用データを抽出する評価用データ抽出ステップと、前記評価用データを用いて、あらかじめ設定した輝度平均値範囲および輝度標準偏差範囲と比較することで前記積層造形物の欠陥の有無を推定する評価ステップと、を備えた検査工程と、を有し、
    前記輝度平均値は、層毎における、画像の各ピクセルの、一定時間毎に取得した輝度を積算したものの平均値であること
    を特徴とする積層造形物の製造方法。
  7. 前記評価用データ抽出ステップにおいて、前記輝度平均値と前記輝度標準偏差とから変動係数ＣＶを算出し、
    前記評価ステップにおいて、
    変動係数ＣＶを用いて、予め用意した変動係数ＣＶ範囲と比較することで前記積層造形物の欠陥の有無を推定する
    ことを特徴とする請求項６に記載の積層造形物の製造方法。
  8. 前記変動係数ＣＶ範囲が０．１３５未満であることを特徴とする、請求項７に記載の積層造形物の製造方法。
  9. 前記検査工程において、
    前記積層造形工程を継続するか否かを決定する選択ステップと、を
    さらに備える
    ことを特徴とする請求項６～８のいずれか一項に記載の積層造形物の製造方法。
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Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20230076556A1 (en) * 2021-09-08 2023-03-09 International Business Machines Corporation Performing corrective actions during three-dimensional printing jobs
JP2023181933A (ja) * 2022-06-13 2023-12-25 株式会社日立製作所 付加造形品品質判定装置、および、付加造形品品質判定方法
WO2024063150A1 (ja) * 2022-09-22 2024-03-28 株式会社プロテリアル 付加製造物の検査方法及び付加製造物の製造方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002228594A (ja) 2001-01-31 2002-08-14 Japan Vilene Co Ltd 被測定物の状態評価方法および状態評価装置
JP2013127415A (ja) 2011-12-19 2013-06-27 Kajima Corp コンクリート構造物の品質評価方法及び品質評価装置
JP2017090445A (ja) 2015-11-02 2017-05-25 ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ 撮像装置を含む付加製造システム及びそのようなシステムを動作させる方法
WO2018204981A1 (en) 2017-05-10 2018-11-15 Monash University Method and system for quality assurance and control of additive manufacturing process
WO2019097222A1 (en) 2017-11-14 2019-05-23 Lpw Technology Ltd Method and apparatus for determining metal powder condition
WO2020166049A1 (ja) 2019-02-15 2020-08-20 株式会社日立ハイテク 欠陥検査装置、及び欠陥検査方法

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108349005B (zh) * 2015-11-16 2021-08-31 瑞尼斯豪公司 用于增材制造过程和设备的机器控制
JP7065351B2 (ja) 2016-09-02 2022-05-12 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 三次元形状造形物の製造方法
EP3679436B1 (de) * 2017-11-08 2024-08-07 Siemens Mobility GmbH Analyse von pulverbettverfahren
GB201718597D0 (en) * 2017-11-10 2017-12-27 Renishaw Plc Spatial mapping of sensor data collected during additive manufacturing
GB2568536B (en) * 2017-11-20 2021-04-28 Gkn Aerospace Services Ltd Boundary detection and defect detection during additive manufacture of an object
TWI747053B (zh) * 2018-10-03 2021-11-21 國立成功大學 積層製造系統與方法及特徵擷取方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002228594A (ja) 2001-01-31 2002-08-14 Japan Vilene Co Ltd 被測定物の状態評価方法および状態評価装置
JP2013127415A (ja) 2011-12-19 2013-06-27 Kajima Corp コンクリート構造物の品質評価方法及び品質評価装置
JP2017090445A (ja) 2015-11-02 2017-05-25 ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ 撮像装置を含む付加製造システム及びそのようなシステムを動作させる方法
WO2018204981A1 (en) 2017-05-10 2018-11-15 Monash University Method and system for quality assurance and control of additive manufacturing process
WO2019097222A1 (en) 2017-11-14 2019-05-23 Lpw Technology Ltd Method and apparatus for determining metal powder condition
WO2020166049A1 (ja) 2019-02-15 2020-08-20 株式会社日立ハイテク 欠陥検査装置、及び欠陥検査方法

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