卡内基梅隆大学(CMU)工程学院的研究开发了一种自动化系统，用于分类用于3D打印的金属粉末。 使用机器视觉技术，系统可以识别增材制造金属粉末中的特定微结构，精度大于95%。
金属粉末用于粉末床融合3D打印机。了解材料的质量对于所得零件的完整性至关重要。 CMU工程师期望他们的系统在未来五年内在3D打印行业普及开来，并作为卡内基梅隆大学下一代制造中心的一部分。
CMU材料科学与工程教授Elizabeth Holm解释说，
重要的是，机器视觉识别系统是全自动的，客观性和可重复性。 这种标准化是推进现场质量保证的必要条件。
在研究项目中评估的八种金属粉末中的每一种的粉末显微照片
微结构图
CMU工程师通过培训计算机来识别粉末显微照片中的微结构来开发该系统。 正如研究论文所解释的，“特征检测和描述算法被应用于创建可用于聚类，比较和分析粉末显微照片的微结构尺度图像表示。
此后，粉末可以被分类为它们是否具有足够的强度，疲劳寿命或韧性的质量。 CMU研究人员将分析的粉末特性称为微结构图，并认为某些微结构对于某些应用将很好。
英国metalysis展示了其金属粉末的流动
粉末回收
该系统不仅可以方便金属粉末的分类和鉴定，以确保打印质量，而且还可以支持金属粉末的再循环。由于可以重新评估微结构，以确定它们与原始结构差别有多远。
这意味着机器视觉系统可以提高金属3D打印的效率和可重用性，Elizabeth Holm解释了开发这样一个系统的必要性。霍尔姆说，
在传统制造中，部件通常通过破坏性测试来检验是否合格。一家公司可能会生产多个零件，并对其进行物理测试，以了解它们如何承受压力和疲劳。然而，这花费了大量的时间和金钱，所以为了保持3D打印的按需性质，在增材制造中应该避免这种情况。
为了满足金属3D打印件的需求，GE还在开发自己的系统和最近发布的专利，以在金属3D打印机的构建室内开发声学监控系统。
GE的3D打印LEAP燃油喷嘴
改善应用程序
对于增材制造来说，建立自己作为一种可行的制造技术，特别是在大规模生产中，它必须克服目前在认证金属3D打印部件方面的障碍。这对于诸如航空航天等领域的关键应用的零件尤其重要。
机器视觉系统还可以通过根据粉末的特定微结构选择正确的用途来改进应用。微结构图像可以帮助确定用于预期目的的粉末的最佳应用。因此，希望这个自动的系统可以提高大规模生产零件的工作流程，例如GE的3D打印LEAP燃料喷嘴的生产。
