橡树岭国家实验室发布用于3D打印质量监控的高级数据集

橡树岭国家实验室发布了其Peregrine软件的综合数据集，该软件用于监测和分析通过粉末床增材制造技术生产的零件。该数据集由美国能源部制造示范设施制作，作为一项研究的一部分，旨在建立制造异常、内部缺陷和机械性能之间的相关性。

ORNL研究人员Luke Scime和Zackary Snow使用Peregrine软件在3D打印过程中监控和分析组件。（图片来源：Genevieve Martin/ORNL，美国能源部）

该数据集专注于激光粉末床熔合 (L-PBF)，这是一种利用激光熔化并融合金属粉末以逐层创建金属零件的工艺。它包含机器工艺参数、传感器数据、几何形状以及从多个角度和照明类型捕获的 3D 构建过程的详细图像，结合了高分辨率可见光和近红外成像以及打印部件的 X 射线扫描。

“Peregrine 在打印过程中会拍摄图像，利用人工智能来查找异常，”ORNL 制造系统分析小组的研究员 Luke Scime 说道。“你会对每一层都进行这样的处理，然后构建一个包含所有可能存在问题位置的三维地图，并尝试预测哪些位置可能会在最终部件中造成问题。”

Peregrine 软件使用自定义算法分析像素值，检查边缘、线条、角落和纹理，并在打印过程中提醒操作员注意问题，以便他们进行调整。该系统采用动态多标签分割卷积神经网络 (DMSCNN)，处理来自多个传感器的数据，以检测飞溅等问题。飞溅是指在激光熔化过程中熔融材料喷出，从而影响零件质量。

该开源数据集旨在支持增材制造工艺数字化认证的AI模型开发。研究人员和制造商可以使用这些数据来开发3D打印部件的质量保证和质量控制系统。该数据集名为“激光粉末床熔融增材制造工艺的原位可见光和热成像数据与X射线计算机断层扫描和疲劳数据配准”。

来源：ornl.gov