論文の概要: Layer-Wise Anomaly Detection in Directed Energy Deposition using High-Fidelity Fringe Projection Profilometry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.05327v1
• Date: Sun, 31 Aug 2025 02:26:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-09 14:07:03.427729
• Title: Layer-Wise Anomaly Detection in Directed Energy Deposition using High-Fidelity Fringe Projection Profilometry
• Title（参考訳）: 高密度フランジ射影プロファイロメトリーを用いた指向性エネルギー堆積中の層幅異常検出
• Authors: Guanzhong Hu, Wenpan Li, Rujing Zha, Ping Guo,
• Abstract要約: 金属添加物製造プロセスであるDED(Directed Energy Deposition)は、プロセスによって引き起こされる欠陥に非常に敏感である。 本研究はレーザDED部品のその場・層面再構成のためのビルドハイト同期縁投影システムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.4711260927475065
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Directed energy deposition (DED), a metal additive manufacturing process, is highly susceptible to process-induced defects such as geometric deviations, lack of fusion, and poor surface finish. This work presents a build-height-synchronized fringe projection system for in-situ, layer-wise surface reconstruction of laser-DED components, achieving a reconstruction accuracy of ${\pm}$46 ${\mu}$m. From the reconstructed 3D morphology, two complementary geometry-based point cloud metrics are introduced: local point density, which highlights poor surface finish, and normal-change rate, which identifies lack-of-fusion features. These methods enable automated, annotation-free identification of common deposition anomalies directly from reconstructed surfaces, without the need for manual labeling. By directly linking geometric deviation to defect formation, the approach enables precise anomaly localization and advances the feasibility of closed-loop process control. This work establishes fringe projection as a practical tool for micrometer-scale monitoring in DED, bridging the gap between process signatures and part geometry for certifiable additive manufacturing.
• Abstract（参考訳）: 金属添加物製造プロセスであるダイレクトエナジーデポジション(DED)は、幾何学的偏差、融合の欠如、表面の仕上げ不良など、プロセスによって引き起こされる欠陥に非常に敏感である。 本研究は, レーザDED部品のその場・層面再構成のためのビルドハイト同期縁プロジェクションシステムを提案し, その再現精度を${\pm}$46${\mu}$mとした。 再構成された3次元形態学から、2つの相補的な幾何ベースのポイントクラウドメトリクスが導入された。 これらの手法により、手動ラベリングを必要とせずに、再構成された表面から直接、共通沈着異常を自動で無注釈で識別することができる。 幾何学的偏差と欠陥形成を直接リンクすることにより、高精度な異常な局所化を可能にし、閉ループプロセス制御の実現性を向上させる。 本研究は, プロセスシグネチャと部品形状のギャップを埋めるDEDにおけるマイクロメータスケールモニタリングの実用的なツールとして, フランジプロジェクションを確立した。

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