2026年8月12日，总部位于芝加哥的 3D 打印质量保证软件开发商Phase3D和罗文大学数字工程中心(DEHub) 宣布建立合作伙伴关系，重点关注数据驱动的金属增材制造 (AM) 研究、指导和工艺可靠性。
在第一次构建过程中，这种合作的实际价值得以体现。Rowan 团队在安装了新的 DMG MORI LASERTEC 30 SLM US 金属增材制造系统后独立运行，Phase3D的边缘检测系统（FringeInspection）在整个过程中逐层测量构建表面。
逐层数据指导决策
在打印初期，由于构建准备输出错误，导致大约前 60 层只生成了零件的轮廓，跳过了预期的填充或支撑结构。从仅打印轮廓的状态过渡到完全填充且不包含支撑几何体的打印状态存在风险：零件可能剥落、变形、突出于粉末床之外，或者无法准确成型。单个突出的零件还可能干扰刮刀，并引发整个打印过程的连锁损坏。鉴于错误发生得如此之早，许多操作员会出于谨慎而取消打印，或者在没有评估风险的情况下继续打印。
罗文大学研究团队选择在与Phase3D共同设定的停止条件下继续构建：如果Fringe
Inspection高度图显示零件凸起、异常膨胀、粉末覆盖不当或零件成型不正确的迹象，则立即取消构建。在整个过渡过程中，两个团队都跟踪了每次曝光后熔化区域的高度，并检查后续粉末层是否存在与刮刀相关的问题。标准层图可以显示某些部件外观异常，但无法提供量化的表面高度数据。FringeInspection
提供了这项测量数据，为团队提供了经过校准和验证的数据，以便他们在制造过程中做出决策。高度图显示部件成型正常，没有出现膨胀、凸起或剥落，也没有对铺粉装置造成干扰，因此制造过程顺利完成。
此次合作还使罗文大学的学生和研究人员能够获取在金属增材制造过程中实时生成的校准单元高度图。罗文大学和Phase3D公司计划利用这些数据来支持工艺理解、异常检测、认证研究以及数据驱动制造方面的实践教学。
△构建过渡：边缘检测高度图。图片来自 Phase 3D。
基于数据驱动的金属增材制造质量可靠性
Phase3D 的战略核心在于为金属增材制造操作人员提供逐层量化的表面数据，而非仅仅依赖目视检查或操作人员的判断。与罗文大学的合作将这一理念拓展至学术界，旨在让未来使用这些系统的学生和研究人员能够直接获取实时过程数据。伦敦大学学院开发了AM-SegNet，这是一种神经网络，可在不到4毫秒的时间内处理金属打印过程中采集的X射线图像，为研究人员提供了一种更快速的方法来研究缺陷的形成过程。与罗文大学的合作项目类似，该项目将实时数据直接应用于学术研究，而不仅仅是工业生产。
△使用训练好的AM-SegNet对关键特征进行量化
Addiguru在产学研合作方面也采取了类似的策略，扩大了与包括博尔顿大学先进制造中心在内的研究机构的现场监测合作，并将其软件与合作伙伴的金属增材制造系统集成，以研究真实生产条件下的缺陷检测。与Rowan一样，目标是为研究人员提供可直接用于决策的数据，而不是事后进行审查。
来源：南极熊
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