金属3Dプリントプロセス中の2次元画像で3次元多孔質構造を予測 ―18倍の時短に！―東京大学，SOLIZE

　東京大学などのグループは、多孔質構造の3Dプリンティング試作中のサンプルの天面を1回撮像し画像処理することで、内部の構造を予測する方法を開発した。3次元構造をX線CTで解析、空隙率と平均孔径を算出した結果に合うような、天面撮像方法と画像処理を行うことで内部構造を予測できる。この方法で、試作サンプルを取りはずすことなく、1回の撮像で内部の構造を予測できる。25個同時に試作した場合、X線CT撮像と比べ、18分の1の測定時間で予測でき、3次元画像を2次元画像から予測する予測確率に相当する決定係数は0.88と高い値を達成した。
　本研究の対象はステンレス材の多孔質構造、航空宇宙分野の次世代の熱交換器を対象としたもので、その製造パラメータの最適化のための開発期間短縮が期待される。
　熱交換機能以外に、高強度構造、高耐食性構造にも適用でき、医療分野、モビリティ分野にも貢献が見込まれる。


東京大学大学院工学系研究科・工学部
 
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金属3Dプリントプロセス中の2次元画像で3次元多孔質構造を予測 ―従来の手法と比較...
https://www.t.u-tokyo.ac.jp/press/pr2024-06-03-001
東京大学大学院工学系研究科の長藤圭介准教授、趙漠居（チョウバクイ）講師、大河原崚大学院生（研究当時）らの研究グループは、SOLIZE株式会社の西来路正彦研究員、吉﨑寛研究員と共同で、金属積層造形プロセスを高速で最適化するためのその場観察の手法を開発しました。