开发金属增材制造多传感器监控系统的公司Addiguru，于近期宣布与多家制造商及研究机构达成一系列合作，旨在改进3D打印构建过程中的缺陷检测。

合作方包括Apex Additive Technologies、雷尼绍（Renishaw）、Additive Manufacturing Solutions (AMS)、LISI AEROSPACE增材制造部门、制造技术中心 (MTC) 以及博尔顿大学先进制造中心 (CfAM)。

这些合作的核心在于研究如何综合分析构建过程中收集的光学、热学和机器控制数据，以提高对缺陷概率信号的置信度，并可能减少对计算机断层扫描等构建后检测方法的依赖。

在航空航天、国防等关键领域，金属增材制造零件通常需要进行大量检测，CT扫描会增加成本和生产时间。

Addiguru的监控平台集成了光学成像、近红外传感、长波红外热数据以及机器控制信号，以分析打印过程中的构建条件。

在2025年ASTRO America原位监测挑战赛基准测试项目中，Addiguru被列为共同获胜者。其监测方法在检测膨胀和层变形信号方面据称达到了96%的准确率。

其中一项合作涉及Apex Additive Technologies与雷尼绍。工程师们正将Addiguru的监控软件与雷尼绍的RenAM 500Q金属增材制造系统集成。

通过连接雷尼绍的应用程序编程接口，该平台能够将光电二极管强度数据、光学图像和机器控制信号与构建过程中产生的热图相关联。

项目团队表示，结合这些信号可以更早地检测到工艺偏差，并可以缩短建立稳定且可重复的制造参数所需的时间。

AMS正与Addiguru合作，分析用于更大批量生产的多激光增材制造系统上的监控信号。

AMS创始人表示，他们正在共同探索多传感器原位监测如何能在构建过程中提供实时的质量‘指纹’，减少对构建后检测的依赖。

研究机构制造技术中心已接纳Addiguru作为其工业网络的三级成员。该中心的工程师将研究利用构建监控数据进行概率性缺陷检测的方法。

制造技术中心业务发展总监表示，Addiguru由人工智能/机器学习驱动的原位监测有助于加强工艺控制、加速资格认证并提高质量。

与LISI AEROSPACE增材制造公司的合作，则专注于大型工业系统上构建异常的自动检测。

工程师们进行了一项为期两年的评估计划，其中包括在EOS M290机器上进行试验，之后才在用于大型构建的X LINE金属增材制造平台上部署Addiguru的光学AI监控系统。

LISI AEROSPACE增材制造公司经理表示，通过增加热和熔池监测，他们将获得更深入的工艺理解，并增强支持整个增材制造设备群进行资格认证的能力。

博尔顿大学先进制造中心将在其金属增材制造设备上部署Addiguru的监控平台。研究人员将分析监控数据以研究缺陷形成、工艺稳定性和构建一致性。

该中心业务开发主管表示，原位监测是改进工艺控制、可重复性并最终增强对金属增材制造生产信心的重要一步。

Addiguru计划在定于2026年4月14日至16日在波士顿举行的RAPID + TCT 2026上展示其监控技术的最新进展。

届时公司将演示构建过程中刮刀问题的自动检测、工艺异常的实时警报以及预测性变形分析。