2026年3月13日，致力于开发用于金属增材制造的多传感器监测系统的Addiguru公司宣布与多家制造商和研究机构开展一系列合作，旨在提升3D打印过程中缺陷检测的准确性。合作伙伴包括Apex
Additive Technologies、Renishaw、Additive Manufacturing Solutions
(AMS)、LISIAEROSPACE Additive Manufacturing、制造技术中心(MTC)
以及博尔顿大学先进制造中心(CfAM) 。每项合作都着眼于如何整合分析打印过程中采集的光学、热学和机器控制数据，以提高缺陷概率(PoD) 信号的可靠性，并有望减少对计算机断层扫描(CT) 等打印后检测方法的依赖。
金属增材制造在航空航天、国防和其他关键领域的应用通常需要进行广泛的检测，以确认零件的内部质量。CT扫描仍然是一种常用的验证方法，但它会增加成本和生产时间。原位监测系统旨在捕获构建过程中的过程数据，从而提供有关逐层行为的信息。Addiguru的监测平台集成了光学成像、近红外传感、长波红外热数据和机器控制信号，用于分析打印过程中的构建条件。在2025年ASTRO
America原位监测挑战赛中，Addiguru荣获并列冠军。这项挑战赛是一项基准测试项目，旨在利用通用的几何形状和验证框架来比较各种监测技术。据Addiguru公司称，他们的监测方法在检测膨胀和层变形信号方面达到了96%的准确率，并且比单独使用光学监测提前约50到100层识别出这些信号。
其中一项合作涉及英国先进制造公司Apex Additive Technologies（专注于金属增材制造）和全球工程技术公司Renishaw（开发测量系统和激光粉末床熔融3D打印平台）。这三家公司的工程师正在将Addiguru的监控软件与Renishaw的RenAM 500Q金属增材制造系统集成。通过与Renishaw
Central和DataHUB的应用程序编程接口（API）连接，监控平台能够将光电二极管强度数据、光学图像和机器控制信号与构建过程中生成的热图关联起来。项目团队表示，结合这些信号可以更早地检测到工艺偏差，并缩短建立稳定且可重复的制造参数所需的时间。
△Addiguru是一个平台软件解决方案，集成了多种不同的传感器、技术和功能
AMS正与Addiguru合作，分析用于大规模生产的多激光增材制造系统的监测信号。AMS创始人兼首席执行官Robert
Higham表示：“与Addiguru的合作是令人振奋的下一步。我们将共同探索如何利用多传感器原位监测，在制造过程中实时掌握质量信息，从而减少对后期检验的依赖，并助力增材制造技术更接近真正的量产应用。”此次合作的重点在于通过自动化和统计分析，整合光学、热学和机器控制数据，以了解制造过程中的工艺行为。
多家研究机构也参与到了此次合作中。英国制造技术中心（ManufacturingTechnology
Centre，简称MTC）是一家专注于先进制造创新的研究和技术机构，已接纳Addiguru成为产业网络的三级成员。MTC的工程师将利用在制造过程中收集的监测数据，研究概率缺陷检测方法，并探讨多传感器监测如何支持增材制造认证流程。
△上表显示了 Addiguru 与之交互的每个传感器的开发阶段
MTC业务发展总监SimonPhilip-Smith表示：“我们非常高兴Addiguru加入MTC的合作社区。他们基于人工智能/机器学习的现场监测技术增强了英国的增材制造能力，有助于我们的成员加强流程控制、加快认证速度并提高整个生产的质量。”与航空航天紧固件制造商LISI Aerospace旗下增材制造部门 LISI AEROSPACE
Additive Manufacturing
的另一项合作，专注于大型工业系统中构建缺陷的自动检测。工程师们开展了一项为期两年的评估计划，其中包括在EOS M290设备上进行试验，之后将
Addiguru 的光学 AI 监控系统部署到用于大型构建的X LINE金属增材制造平台上。
LISI AEROSPACE Additive Manufacturing 的销售和研发经理
Sébastien Eyrignoux 表示：“光学 AI 层已经能够有效地监控我们在 X LINE 平台上的构建过程。Addiguru
的快速响应能力以及根据我们的反馈定制软件功能的能力，极大地提高了我们工程师的工作效率。通过增加热监控和熔池监控，我们将更深入地了解工艺流程，并增强我们对整个增材制造设备认证的支持能力。”
△Addiguru公司代表在制造技术中心（MTC）。图片由Addiguru公司提供
学术合作是计划的另一重要组成部分。博尔顿大学先进制造中心（CfAM）是一个专注于数字和增材制造技术的应用研究中心，将在金属增材制造设备上部署Addiguru的监控平台。研究人员将分析监控数据，研究缺陷形成、工艺稳定性以及结构一致性，同时为系统性能提供结构化的反馈。CfAM的业务拓展负责人兼研究员JosephHorne博士表示：“我们很高兴能与Addiguru合作。原位监控是提高工艺控制、可重复性以及最终增强金属增材制造生产信心的重要一步。拥有一个我们可以测试并参与改进的灵活平台，与我们的应用研究目标高度契合。”
Addiguru 计划在2026 年 4 月 14 日至 16 日于波士顿举行的 RAPID + TCT 大会上展示原位监测技术的最新进展。届时，他们将演示自动检测铺粉问题、实时发出工艺异常警报以及在构建过程中进行预测性变形分析。
来源：南极熊
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