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Utilisé depuis longtemps pour examiner l’intérieur des composants métalliques imprimés en 3D, le scanner peut révéler de la poudre piégée, des fissures et d’autres déformations. En tant que technique de contrôle non destructif, elle constitue un outil précieux pour identifier les erreurs de processus, affiner les méthodes de fabrication et signaler les pièces défectueuses avant expédition. Aujourd'hui, le laboratoire national d'Oak Ridge (ORNL) et le leader allemand de l'optique ZEISS ont signé un accord de licence de cinq ans pour collaborer sur l'utilisation du scanner pour l'assurance qualité des pièces imprimées en 3D.
Avec cet accord de licence, ZEISS jette son dévolu sur Simurgh, un outil conçu pour réduire considérablement les coûts d'inspection d'un facteur dix tout en augmentant la précision. Cela arrive particulièrement à point nommé, car l’industrie s’apprête à faire face à une augmentation des tests spécifiques à des pièces. Bien que son nom puisse évoquer des images d'un personnage du « Seigneur des Anneaux », Simurgh n'est qu'une affaire. Il utilise des algorithmes entraînés pour identifier les géométries problématiques qui pourraient signaler des problèmes tels que de la poudre piégée, des occlusions ou des fissures. Cette initiative de recherche est soutenue par le Bureau des matériaux avancés et des technologies de fabrication du ministère de l'Énergie, situé dans l'installation de démonstration de fabrication de l'ORNL. Il a également reçu un soutien grâce à une subvention du Fonds de commercialisation de la technologie.
« CT est une technique non destructive standard utilisée dans une multitude d'industries différentes pour garantir la qualité du composant produit. Mais la tomodensitométrie est traditionnellement un processus long et coûteux. Le défi est de savoir comment tirer parti de ce que nous savons de la physique et de la technologie pour accélérer le processus CT et lui permettre d’être plus largement adopté par l’industrie. Mon objectif ultime, ce que j'aimerais atteindre, est de rendre cela si rapide que nous puissions le mettre dans une chaîne de production afin que chaque pièce puisse être numérisée rapidement et de manière fiable. Si nous y parvenons, ce serait un développement révolutionnaire qui permettrait à l’impression 3D de réellement réaliser son potentiel », a déclaré Amir Ziabari, chercheur à l’ORNL.
« ZEISS et ORNL entretiennent un partenariat de longue date qui a conduit au développement de solutions innovantes pour l'analyse et la qualification automatisées. Nous cherchons désormais à améliorer davantage le développement et la qualification des processus pour la fabrication additive, afin de permettre une adoption à grande échelle et le passage du prototypage à la fabrication », a déclaré Paul Brackman, responsable de la fabrication additive chez ZEISS.
Dans ce cas, les capacités de Simurgh s'étendent au-delà de la tomodensitométrie ; l'outil a également été formé sur les données des microscopes électroniques à balayage. Lorsqu'une pièce est numérisée, Simurgh utilise l'apprentissage automatique, en particulier l'apprentissage profond, pour analyser et identifier automatiquement les zones sensibles aux erreurs. En tirant parti de l'apprentissage automatique, le système optimise les coûts de calcul tout en améliorant à la fois la vitesse et la précision. Simurgh a notamment examiné les supports d’assemblages de combustible nucléaire destinés à la centrale nucléaire de Browns Ferry, ainsi que les aubes de turbine imprimées en 3D.
Zeiss dispose déjà d'un outil GOM Blade Inspect Pro et d'une foule d'autres outils d'inspection des aubes de turbine et des clignotements.
« Comprendre quels types de défauts peuvent être présents est extrêmement important pour comprendre le comportement des matériaux. Dans ce type de pièces, tout défaut ou tout petit pore dans le matériau pourrait entraîner une défaillance catastrophique », a déclaré Ryan Dehoff, directeur de l'installation de démonstration de fabrication d'ORNL.
Dans un contexte d'augmentation de la production de pièces critiques via la fabrication additive (FA) pour les domaines aérospatial et médical, le rôle du scanner s'est également étendu, stimulant les ventes de systèmes. Cette tendance n'a pas échappé à l'attention des géants de la métrologie ZEISS et Nikon. Nikon a acheté SLM Solutions et Morf3D, tandis que ZEISS a été l'un des premiers bailleurs de fonds d'EOS. Plus récemment, la société a investi dans Makerverse et Precise Bio et s'est associée à EOS sur une solution de surveillance des processus. Elle collabore avec Oak Ridge National Laboratory depuis 2019, co-développant ZEISS ParAM, un service de qualification.
Ces grandes entreprises de métrologie et de fabrication de semi-conducteurs sont loin d’être passivement intéressées par la fabrication additive. Leur engagement est éclairé par des données concrètes. Disposant d'un portefeuille complet comprenant non seulement des systèmes de tomodensitométrie mais également des systèmes de numérisation 3D, ils sont profondément adaptés au secteur de la fabrication additive. Cela les place dans une position unique pour prévoir avec précision la trajectoire de l’industrie. Leurs offres vont au-delà des scanners CT pour inclure des scanners 3D permettant d'évaluer la précision dimensionnelle, la texture de la surface et la précision générale.