Del polvo al rendimiento. ZEISS Additive Manufacturing Solutions

ZEISS Additive Manufacturing Solutions

Comprehensive understanding of component quality at every stage of the process

La nueva fiabilidad en la fabricación aditiva

Los procesos de impresión 3D (fabricación aditiva) están cada vez más presentes en la cadena de producción industrial. La tecnología médica y el sector de la automoción y el aeroespacial lideran la innovación y la implementación de la fabricación aditiva.

El mayor reto se encuentra en la verificación de la total fiabilidad de las piezas 3D impresas.

Del polvo a los componentes fiables

Caracterización de materiales y polvos

El polvo es el elemento básico de las piezas de la fabricación aditiva. La distribución de tamaño de las partículas de polvo individuales influye en la compactación del polvo, la cual afectará a la densidad de la construcción y a la posibilidad de que existan defectos visibles posteriormente en el proceso. Los microscopios ligeros, los microscopios electrónicos de barrido y la tomografía computarizada de rayos X ayudan a definir la calidad del polvo.

In-process and post-print powder bed analysis

con el suministro de equipos de fabricación aditiva

Tratamiento térmico posterior a la impresión y extracción de la pieza

Para conseguir una construcción satisfactoria son necesarios varios tratamientos posteriores para asegurar unas dimensiones precisas y unas propiedades del material óptimas. Después de la impresión, la pieza sigue unida a la placa. Se le da un tratamiento de calor y se elimina mediante electroerosión por hilo. Puede emplearse un escáner 3D óptico o una MMC para entender mejor la influencia de tales procesos en la calidad final.

Inspección de defectos y de estructuras internas

La calidad del polvo y cómo se ha repartido durante el proceso de construcción puede generar huecos o impurezas de material en la estructura. La inspección de la calidad de la construcción con microscópicos ópticos o de las estructuras internas con tomografía computarizada de rayos X de alta resolución ayuda a determinar la influencia de los parámetros del proceso y se define más rápidamente una posible forma de conseguir las configuraciones óptimas.

Control de calidad de materiales posterior a la impresión

A diferencia de los métodos de fabricación clásicos, en el proceso de fabricación aditiva es necesario derretir polvo durante la construcción. Las temperatura de fusión y los parámetros del proceso afectan notablemente a la composición cristalográfica y, por lo tanto, a las propiedades de la pieza.

Control de calidad dimensional y de superficies

La precisión dimensional y el acabado de la superficie son fundamentales para asegurar un montaje adecuado y un acoplamiento uniforme en componentes múltiples. El acabado de la superficie se puede analizar con métodos ópticos y la superficie interna se examina con tomografía computarizada de rayos X. La precisión dimensional de la pieza final se puede validar con máquinas de medición por coordenadas, por escaneo 3D óptico o con tomografía computarizada de rayos X.

Estadísticas y analíticas de los datos del proceso

La recopilación y el análisis de datos en toda la cadena del proceso con ZEISS PiWeb permite entender con mayor detalle cómo podrían relacionarse los cambios del proceso con las distintas propiedades dimensionales y del material. La representación visual clara y la relación de los resultados durante todos los pasos del proceso ayudan a desarrollar con mayor rapidez y eficacia las estrategias de impresión y a aumentar al mismo tiempo la producción.

Advanced Manufacturing enabled by ZEISS AM in-process
Using a patented technology from ZEISS, all features of the powder bed are captured with high precision for thorough, reliable analysis layer by layer and evaluation of the entire print job.

ZEISS AM in-process offers rapid defect detection and classification with an ultra-high resolution per Pixel. A reliable revealing of features in powder bed, even with strongly reflecting materials, is ensured by combining four illumination directions.

7 defect types are automatically classified by Artificial Intelligence. The classification allows both preventive and corrective measures to be implemented for each defect class.

Analysis of individual layers in real time and evaluation of the complete build job, for a holistic understanding of the manufacturing process.

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