北佛罗里达大学（UNF）获得国家科学基金会（NSF）资助，用于开发金属增材制造的实时质量控制系统。该项目由UNF先进制造工程助理教授Longfei Zhou博士（亦写作周龙飞博士）领导，他带领一个本科生研究团队将项目落地执行。

项目聚焦于激光粉末床熔融（LPBF）工艺中的一项关键缺陷：打印过程中，机器的铺粉臂可能拖曳或扰动金属粉末，留下条纹，进而引入结构缺陷。这类问题通常迫使制造商废弃零件或直接从头重启整个构建流程，造成材料和能源的双重浪费。

Zhou的团队正在构建的自动化监控系统将逐层实时观察每个打印层，在缺陷出现时即时识别，并仅在检测到问题的位置进行针对性修正，而非停止或重启整个流程。通过早期精准干预，该系统旨在减少失败零件，同时不干扰整体打印工作流程，直接转化为成本节约、报废零件减少以及环境足迹降低。

“我很感激我的NSF ERI项目获批，”Zhou博士在LinkedIn帖子中表示。“很高兴能与我们的学生和合作伙伴一起开展这个项目，以改进金属3D打印工艺。”

除了减少缺陷外，该项目还旨在惠及更广泛的制造社区。团队计划公开发布数据集、训练模型、数字孪生软件和基线决策策略，以便UNF以外的制造商可以将研究成果应用于自身的运营实践中。团队认为这项工作有助于提升国内制造业的长期韧性，使更高的良品率与更环保的生产方式相辅相成。UNF的课程也将反映该项目的范围，新增的课程模块和实验室活动将涵盖数据和自动化如何重塑生产过程。

三位先进制造工程专业的大四学生——Maria Fernanda Ocrospoma Figueroa、Tessa Baur和Taylor Uhruh——是研究团队的成员。其中Ocrospoma和Baur均担任UNF的SAMPE分会领导职务，并在近期于西雅图举办的SAMPE 2026全球增材制造竞赛中斩获最高荣誉，Baur获得第一名，Ocrospoma获得第二名。

激光粉末床熔融已成为先进制造的基石，能够为航空航天、医疗和能源领域生产高度复杂的部件。UNF正在应对的挑战处于行业日益努力的中心。过去的举措侧重于原位监测系统，在打印过程中跟踪热行为和熔池动力学，例如Sigma Labs的PrintRite3D平台，该平台已部署在DMG MORI LASERTEC金属3D打印机上，用于分析工艺数据并实时标记缺陷。在学术方面，阿伦大学激光应用中心的研究人员一直在利用高速和高分辨率相机精炼粉末床激光熔融的工艺监测，通过全局观察研究飞溅、烟雾和凝固过程，同时进行粉末床层的静态分析以支持缺陷检测，并计划集成AI实现激光-材料相互作用的自动分析。目标很明确：金属增材制造的质量控制不应止于检测，而应付诸行动。