In-situ dimensional and geometrical charachterization of metal parts produced via selective laser melting

Metal additive manufacturing processes are becoming more and more widespread in industry thanks to their capability of overcoming most of the limits of conventional manufacturing technologies. However, various relevant applications belong to industrial sectors characterized by very strict quality and qualification requirements, e.g., aerospace and biomedical. This fosters the development of novel and advanced methods to keep under control the process stability and to quickly detect defects and process errors. Because of this, in-situ monitoring in additive manufacturing is becoming a key issue to exploit large amounts of data and information potentially available during the layer-by-layer production of the part and to anticipate the identification of process defects since their onset stage. This thesis investigates the use of high-resolution cameras to monitor selective laser melting processes. The goal consists of capturing images of each layer to reconstruct the geometry of the printed slices in order to enable the detection of geometrical errors or other defects related to the powder recoating of the layer. Different image segmentation algorithms were investigated and applied to real data to determine the performances of such monitoring setup. The results show that the active contour methodology may be suitable to achieve good reconstruction and in-situ dimensional estimates, and hence it can be exploited to design in-situ statistical monitoring tools.

I processi di manifattura additiva stanno diventando sempre più comuni nell’industria grazie alla loro capacità di superare i limiti delle tecnologie di manifattura convenzionali. Tuttavia, varie applicazioni importanti appartengono a settori industriali che hanno requisiti di qualità stringenti, come il biomedicale e l’aerospaziale. Questo alimenta lo sviluppo di metodi nuovi e avanzati per tenere sotto controllo la stabilità del processo e rilevare velocemente difetti ed errori di processo. Per questo motivo, il monitoraggio in-situ sta diventando un metodo cruciale per sfruttare grandi quantità di dati potenzialmente disponibili durante la produzione strato per strato della parte, e per anticipare l’identificazione dei difetti a quando si formano. Questa tesi approfondisce l’uso di telecamere ad alta risoluzione per monitorare processi Selective Laser Melting. L’obiettivo consiste nel catturare immagini di ogni strato per ricostruire la geometria stampata per abilitare il riconoscimento di errori geometrici o altri difetti legati alla ricopertura del letto di polvere. Diversi algoritmi di segmentazione dell’immagine sono stati approfonditi e applicati su dati reali per determinare le prestazioni del sistema di monitoraggio. I risultati mostrano che la metodologia “Active Contour” può essere adatta per raggiungere buone ricostruzioni e misure dimensionali in-situ, quindi sfruttata per progettare strumenti statistici di monitoraggio in-situ.