Oznaczając znaczący przełom w precyzyjnym produkcji, naukowcy z University of Connecticut opracowali technikę zautomatyzowanego wykrywania materiałów w czasie rzeczywistym podczas ultrashortowych pulsacyjnych obróbki laserowej. Ten przełom, opublikowany w PLOS ONE, wykorzystuje spektroskopię rozpadu indukowaną laserowo (LIB) w celu zwiększenia strojenia procesu, wskazania końcowego i segmentacji w zastosowaniach obróbki laserowej.
Zespół badawczy, kierowany przez dr Pouya Tavousi wraz z dr Hongbinem Choi, dr Adrianem Phoulady, dr Pouria Hoveida, dr Nicholas May i dr Sina Shahbazmohamadi, zaproponował system, który integruje LIBS z laserowym przepływem pracy maszynowej Aby umożliwić wykrywanie w czasie rzeczywistym i podejmowanie decyzji. Takie podejście dotyczy ograniczeń tradycyjnych metod, takich jak dyfrakcja rentgenowska (XRD) i spektroskopia rentgenowska dyspersyjna (EDS), które zwykle wymagają przerwy w celu przeniesienia i kontroli próbki.
Dr Tavousi z University of Connecticut podkreślił znaczenie tej innowacji: „Nasza metoda wykorzystuje LIB w systemie pętli zwrotnych, umożliwiając dostosowanie w czasie rzeczywistym w procesie laserowym. Postęp ten skraca czas obróbki i zwiększa dokładność wykrywania materiałów bez konieczności przenoszenia próbek w celu oddzielania instrumentów. ”
Lasery z ultrashortem są znane z precyzji w mikro i nanomaszyn, ale wymagają starannego strojenia w oparciu o przetwarzany materiał. System LIBS opracowany przez naukowców umożliwia charakterystykę in situ, zapewniając natychmiastowe informacje zwrotne, które optymalizują parametry laserowe w locie. Jest to szczególnie korzystne dla złożonych próbek, takich jak drukowane płyty obwodów, w których różne materiały oddziałują inaczej z laserem.
Jedną z kluczowych zalet tego systemu jest jego zdolność do automatyzacji punktów końcowych. Analizując sygnał LIBS generowany podczas interakcji laserowo-materiałowej, system może określić, kiedy osiągnięto określony materiał i automatycznie zatrzymać proces. Ta zdolność ma kluczowe znaczenie dla zastosowań wymagających precyzyjnej kontroli głębokości, na przykład w mikroelektronice i wytwarzaniu urządzeń biomedycznych.
Naukowcy wykazali skuteczność swojej metody za pomocą różnych przykładów. W jednym eksperymencie utworzyli próbkę z czterema różnymi materiałami (krzem, aluminium, tytan i miedź) i wykorzystali system LIBS do dokładnego wykrywania każdego materiału w czasie rzeczywistym. System z powodzeniem zidentyfikował materiały i odpowiednio dostosował proces laserowy, pokazując jego potencjał do zautomatyzowanej segmentacji materiałów i punktów końcowych.
Dr Tavousi podkreślił szersze implikacje tej technologii: „Zdolność do integracji LIB z laserowymi platformami obróbki nie tylko zwiększa automatyzację procesu, ale także znacznie zmniejsza potrzebę przetwarzania obrazu po maszynarstwie. Może to usprawnić operacje w branżach, w których precyzja i wydajność są najważniejsze. ”
W badaniu zbadano również zastosowanie LIB do tworzenia przestrzennych map składu materiału. Dopasowując czasowo zarejestrowane sygnały LIB do współrzędnych przestrzennych ścieżki laserowej, naukowcy opracowali szczegółowe mapy materiałowe bez wymagania segmentacji obrazu końcowego. Ta zdolność wykazano na drukowanej płycie drukowanej, w której system obsługujący LIBS dokładnie zidentyfikował i zmapował ślady miedziane i dielektryczny podłoże kompozytowe.
Podsumowując, integracja LIB z ultrashortowym pulsacyjnym obróbką laserową stanowi znaczący postęp w precyzyjnej produkcji. Zautomatyzowany system wykrywania materiałów w czasie rzeczywistym opracowany przez dr Tavousi i jego zespół obiecuje zwiększyć wydajność, dokładność i automatyzację procesów obróbki laserowej, torując drogę innowacji w różnych precyzjach.
Referencje dziennika
Choi, H., Phoulady, A., Hoveida, P., May, N., Shahbazmohamadi, S., i Tavousi, P. (2024). Zautomatyzowane wykrywanie materiałów w czasie rzeczywistym podczas ultrashortowej pulsacyjnej obróbki laserowej przy użyciu spektroskopii rozkładu indukowanego laserowo, do strojenia procesu, punktów końcowych i segmentacji. PLOS ONE, 19 (1), E0290761. Doi: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0290761
