A manufatura aditiva (AM) – comumente conhecida como impressão 3D – envolve processos de fabricação que dependem de um conjunto de parâmetros otimizados definidos pelo usuário. O monitoramento e o controle desses processos em tempo real podem ajudar a obter estabilidade operacional e repetibilidade para produzir peças de alta qualidade. Ao se inscrever no local métodos de monitoramento para procedimentos de AM, defeitos nas peças impressas podem ser detectados.
Em uma nova revisão na revista Elsevier Materials &Design , Nikhil Gupta, professor de engenharia mecânica e aeroespacial e diretor do Composite Materials and Mechanics Laboratory da NYU Tandon, e Youssef AbouelNour, um estudante de doutorado sob a orientação de Gupta, examinam a aplicação de métodos de imagem e acústicos para a detecção de subsuperfície e defeitos internos.

Os métodos de imagem consistem em técnicas de monitoramento visual e térmico, como câmeras ópticas, câmeras infravermelhas (IR) e imagens de raios-X. Os dados são abundantes, pois inúmeros estudos foram realizados comprovando a confiabilidade dos métodos de imagem no monitoramento do processo de impressão e da área de construção, bem como na detecção de defeitos.

Os métodos acústicos dependem de tecnologias de detecção acústica e métodos de processamento de sinal para adquirir e analisar sinais acústicos, respectivamente. Os sinais de emissão acústica brutos podem se correlacionar com mecanismos de defeitos específicos usando métodos de extração de recursos. Em sua revisão, Gupta e AbouelNour discutem o processamento, representação e análise dos bens adquiridos in-situ dados de ambos os métodos de imagem e acústicos. Eles também apresentam ex-situ técnicas de teste como métodos para verificação de resultados obtidos de in-situ dados de monitoramento.

Entre suas revelações:

• Métodos de monitoramento de processo in-situ podem criar um processo AM de circuito fechado capaz de correção e controle de defeitos, para garantir a estabilidade e a repetibilidade do processo
• A integração de métodos de monitoramento e aprendizado de máquina no processo de AM pode ajudar na avaliação contínua da qualidade da deposição de material e no desenvolvimento de métodos de intervenção para corrigir os defeitos no local
• E o uso de tomografia computadorizada de raios X pode levar a uma avaliação aprofundada dos defeitos, bem como a uma avaliação da qualidade dos métodos de monitoramento in situ.
• A integração dos métodos de monitoramento de qualidade com os métodos de fabricação elimina a necessidade de realizar a avaliação de qualidade separadamente, o que pode economizar muito tempo.

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