铺粉扫描协同+分区精细调参，老牌3D打印外企憋出新大招？

据TCTMagzine, 英国老牌3D打印企业雷尼绍暗示：

其即将推出的新一代金属3D打印系统将“满足寻求较低初始投资，但不影响零件质量的用户需求”

图片和信息来自TCTMagzine

其去年底推出的技术创新令人印象深刻，通过边铺粉边扫描激光的算法大幅提升了生产效率。

而今年Formnext所谓的新技术要放什么“大招”，AM易道带大家来梳理猜测。

猜测一：延续铺粉与激光扫描精准同步，减少层间停机时间

让我们来回顾下这个算法。

这个技术非常实用，而且AM易道认为，仍将是新技术的核心。

在传统的激光粉末床熔融(LPBF)工艺中，铺粉和激光发射是割裂的两个环节，铺粉时激光必须停止工作。

每层铺粉不到10秒，但积累到整个构建过程动辄数千层，停机时间可高达数十小时。

雷尼绍去年年底已经发布的创新在于软件驱动的激光控制技术。

通过时序数据实时调度，精准同步激光、铺粉器和升降系统的运动。

每层粉末铺设刚刚到位的瞬间，激光就可以开始熔融目标区域，几乎完全消除了因铺粉导致的停机时间，每层最多可节省9秒。

这一技术可使构建时间缩减10%到50%不等，具体取决于零件几何形状和激光数量。

对于批量生产而言，这意味着相同数量的设备可实现翻倍产能。

猜测二：机器学习+3D体积分割精细化激光参数控制

除了铺粉扫描同步技术之外，根据雷尼绍的暗示，今年可能还有新的技术出现，AM易道猜测其推出的内容可能与以下内容高度相关：

在传统的LPBF工艺中，切片软件通常采用逐层填充的方式生成扫描路径。

但这种基于二维层的布尔运算方法在处理复杂几何体时存在局限性，难以实现局部区域的参数调控。

雷尼绍与软件开发商Dyndrite合作，利用后者的GPU加速体素建模引擎，实现了基于三维体积的零件分割。

这家软件公司的产品非常有竞争力，由于篇幅原因，AM易道不在本文覆盖。

三维体积分割功能，使得用户能够利用几何特征，对零件的精确工艺参数进行系统定义，在单个零件内部生成大量具有不同参数的几何区域，从而实现构建条件的无限变化。

以一项叶片试验为例。工程师们首先在软件中对叶片前缘区域进行了精细划分，生成了一系列具有不同激光功率设置的体素区域，并据此指导雷尼绍构建实验样本阵列。

在样本制造和监测之后，研究人员对其进行物理和破坏性测试，收集原始数据并使用机器学习工具进行分析。

从机器学习和物理测试中获得的认知被反馈，指导分区预测和工艺参数的迭代优化。

在生产环节，目标是实现制造过程的无缝监测和质量控制。

首先，特定产品的设计形状和工艺方案被输入系统。

然后，机器学习算法持续分析生产过程中采集的各类传感器数据，精准判断零件质量趋势，自动预警异常并动态调整参数。

值得一提的是，该闭环系统只存储了影响机器学习决策的关键数据，而非全部原始数据，大幅降低了数据存储负担。

试验结果表明，这些基于机器学习以及实时监控并且叠加分区域调控的方法可以显著改善关键几何特征的成形质量，例如提高前缘的尺寸精度和表面光洁度，降低残余应力和变形。

此外，梯度化的激光功率输入还有助于优化微观组织，提升零件的力学性能。

从工艺开发的角度看，工程师可以在三维空间中直观地定义各种分区方案，并批量生成对应的构建文件，从而高效地开展参数优选试验，缩短工艺开发周期。

以上这部分，AM易道猜测，可能才是雷尼绍今年新品发布要放的“核心大招”。

再结合铺粉与激光扫描同步运行，确实能做到又快又好。

特别是在多激光协同工作时，优势或许更加明显。

猜测三：端到端的打包解决方案

除技术创新，雷尼绍还致力于提供端到端的增材制造解决方案。其新一代系统中应该会继续包含了一系列质量管理工具，可实现从粉末、激光到成品的全流程追溯和过程可视化，帮助用户建立对工艺的信心。

但这一部分从技术上来说，没有太多独特性，从营销角度可能更能打动客户。所以AM易道不做过多分析。

AM易道总结

综合上述分析, 我们认为雷尼绍暗示的新一代金属增材制造系统的亮点, 很可能在于基于机器学习和实时监控的分区域参数精细化调控。

这一策略有望在确保零件质量的前提下, 显著提升生产效率, 降低成本。

再结合去年发布的铺粉扫描同步技术, 在新品中必然也会占据核心地位。毕竟, 这一实用技术可使构建时间最高缩减50%, 特别是多激光系统的效率提升空间更为可观。

铺粉扫描同步+分区域参数精细化调控，若实现，二者形成"又快又好"的组合拳, 将生产效率和产品质量双提升的效果发挥到极致。

对于追求批量生产和定制化制造的客户而言, 无疑具有极大吸引力。

虽然雷尼绍在我国的行业存在感越来越低，但其设备的创新方向和能力仍然值得我国同行学习。

AM易道将持续追踪报道其最新动向。