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      3D打印被寄予希望來(lái)顛覆傳統制造業(yè)，這和3D打印金屬粉體有著(zhù)最直接的關(guān)系。除了解決金屬粉體性?xún)r(jià)比的問(wèn)題，還有就是解決快速鑒定粉體原材料的問(wèn)題。

卡內基梅隆大學(xué)（Carnegie Mellon University，簡(jiǎn)稱(chēng)CMU）2016年12月在Springer上發(fā)表了研究人員的取得的成果。

CMU工程學(xué)院的研究人員開(kāi)發(fā)了機器視覺(jué)技術(shù)，可以自動(dòng)識別和分類(lèi)不同種類(lèi)的3D打印金屬粉體，準確度達95％以上。

所以，以后的粉體檢測大概人工智能也要取代人類(lèi)了。

金屬粉體相關(guān)的問(wèn)題集中在了解粉體的物理特性（尺寸、形狀和表面特性）如何影響加工參數（流動(dòng)性和鋪展性）并影響到3D打印結果（孔隙度和缺陷）。而理解這些關(guān)系的基礎是需要有效地表征粉體本身。

目前，增材制造金屬粉體的表征依賴(lài)于對目標粉體性質(zhì)的直接測量。如：

有人使用動(dòng)態(tài)圖像分析來(lái)捕獲粉體的顯微照片，分段，并測量粒徑和縱橫比分布，從而發(fā)現這些特征以及粉體流變學(xué)測量與粉體流動(dòng)和擴散特征相關(guān)；有人認為單獨的粒度分布不足以確定粉體性質(zhì)，他們通過(guò)使用流變學(xué)測量來(lái)表征粉體，他們發(fā)現與粉體性質(zhì)相關(guān)，例如回收的程度，制造方法等；

還有人進(jìn)行了更全面的研究，他們用激光衍射、X射線(xiàn)計算機斷層掃描和光學(xué)和掃描電子顯微鏡測量粒徑和形狀。此外，他們通過(guò)能量色散元素X射線(xiàn)分析，X射線(xiàn)光電子能譜和X射線(xiàn)衍射測定了原子結構和組成；

最后，有人研究了用于電子束增材制造的兩種粉體的粒度、流動(dòng)性和化學(xué)性質(zhì)。在粉體的回收利用過(guò)程中，一種粉體中引起化學(xué)反應的顯著(zhù)變化，另一種粉體卻發(fā)生了微小變化，顆粒尺寸和流動(dòng)性不受再循環(huán)影響。

在沒(méi)有手動(dòng)監督的情況下通過(guò)計算機視覺(jué)來(lái)識別和分類(lèi)粉體，計算機可以看出，金屬粉體是否具有零件要求的微觀(guān)結構質(zhì)量-強度、抗疲勞度、韌性等。

如果是這樣，一旦進(jìn)行3D打印，金屬粉體就不太可能帶來(lái)零件裂紋或發(fā)生加工故障。

▲8種代表性金屬粉體照片（如下AL、IN、MS、SS、Ti64不同標號）

▲8種粉體按每10000個(gè)為基準的粒度分布曲線(xiàn)示意圖

令人驚訝的是，計算機實(shí)際上比訓練有素的人類(lèi)更好地區分粉體。該系統甚至可以識別關(guān)于粉體的許多不同特征：

其顆粒多大、顆粒如何組合在一起、顆粒的表面粗糙度以及它們的形狀。更重要的是機器視覺(jué)方法是自主的、客觀(guān)的和可重復的，這種客觀(guān)性是推進(jìn)金屬3D打印過(guò)程中質(zhì)量控制的必要條件。

機器視覺(jué)是人工智能正在快速發(fā)展的一個(gè)分支。簡(jiǎn)單說(shuō)來(lái)，機器視覺(jué)就是用機器代替人眼來(lái)做測量和判斷。

機器視覺(jué)系統是通過(guò)機器視覺(jué)產(chǎn)品(即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種)將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專(zhuān)用的圖像處理系統，得到被攝目標的形態(tài)信息，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號；圖像系統對這些信號進(jìn)行各種運算來(lái)抽取目標的特征，進(jìn)而根據判別的結果來(lái)控制現場(chǎng)的設備動(dòng)作。

數據科學(xué)提供了一種互補的方法，可以直接從數據流中提取信息，而無(wú)需進(jìn)行還原測量。

CMU的方法不是明確地識別和測量單個(gè)顆粒，而是將粉體顯微照片隱含地表征為局部圖像特征的分布。CMU證明了計算機視覺(jué)系統能夠對具有不同粒度、形狀和表面紋理分布的粉體進(jìn)行分類(lèi)，以及識別代表性和非典型的粉體圖像。

CMU的這項研究用于增材制造可以包括粉體批次鑒定，量化粉體回收的影響，基于粉體特性選擇構建參數，識別可能與粉體擴散或構建缺陷相關(guān)的特征，以及基于視覺(jué)圖像定義客觀(guān)材料標準。

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