(57)【要約】材料の層状の固結によって物体をビルドするための付加製造装置および対応する方法。この装置は、ビルドの間に物体を支持するためのビルド支持体（１０２）を含むビルドエンクロージャ（１０１）と、固結のために選択された位置に材料を提供するための材料源と、放射を生成し方向付けて、選択された位置で材料を固結させるための放射デバイス（１０５、１０６）と、音響感知システム（１９１、１９２、１９３、１９４）とを備える。音響感知システムは、放射による材料の固結によりビルドエンクロージャ内で生成された音響信号を検出するように構成し得る。音響感知システムは、ビルドプロセスおよび／または物体の少なくとも１つの状態を示すビルドエンクロージャ内で生成された音響信号を検出するように構成されるパッシブ音響感知システムであってよい。
2018523011.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
材料の層状の固結によって物体をビルドするための付加製造装置であって、前記ビルドの間に前記物体を支持するためのビルド支持体を含むビルドエンクロージャと、固結のために選択された位置に材料を提供するように構成された材料源と、放射を生成し方向付けて、前記選択された位置で前記材料を固結させるための放射デバイスと、ビルドプロセスおよび／または前記物体の少なくとも１つの状態を示す前記ビルドエンクロージャ内で生成された音響信号を検出するように構成されたパッシブ音響感知システムを備える付加製造装置。
【請求項２】
前記パッシブ音響感知システムは音響センサアレイを備える、請求項１に記載の付加製造装置。
【請求項３】
前記パッシブ音響感知システムはガス媒介音響波を検出するように構成された音響センサを備える、請求項１または２に記載の付加製造装置。
【請求項４】
前記材料源は、分配された材料を層内へ拡散して、前記ビルドプラットフォームによって支持された材料ベッドを形成するためのワイパを備え、ガス媒介音響波を検出するための前記音響センサが前記ビルドエンクロージャ内の前記材料ベッドの上方に配置される、請求項２または３に記載の付加製造装置。
【請求項５】
前記パッシブ音響感知システムは構造媒介応力波を検出するように構成された音響放出センサを備える、請求項１乃至４のいずれか一項に記載の付加製造装置。
【請求項６】
前記音響放出センサは前記付加製造装置の構造に物理的に結合され、前記音響放出センサは、その構造を介して進む構造媒介波を検出するように構成される、請求項５に記載の付加製造装置。
【請求項７】
前記音響放出センサは前記ビルド支持体に物理的に結合される、請求項６に記載の付加製造装置。
【請求項８】
前記ビルド支持体は前記ビルドプロセスの間に前記物体が付着される基板である、請求項７に記載の付加製造装置。
【請求項９】
前記音響放出センサと一緒の前記基板を、前記物体が前記基板に付着された状態で前記ビルドエンクロージャから取り外すことが可能である、請求項８に記載の付加製造装置。
【請求項１０】
前記パッシブ音響感知システムは複数の時間同期音響センサを備える、請求項１乃至９のいずれか一項に記載の付加製造装置。
【請求項１１】
前記時間同期音響センサは、ガス媒介音響波を検出するように構成された音響センサ、および、構造媒介波を検出するように構成された音響放出センサ備える、請求項１０に記載の付加製造装置。
【請求項１２】
前記パッシブ音響感知システムは、前記ビルドプロセスおよび／または前記物体の前記少なくとも１つの状態を示す前記検出された音響信号の特性を決定するための信号処理モジュールを備える、請求項１乃至１１のいずれか一項に記載の付加製造装置。
【請求項１３】
前記信号処理モジュールは、前記材料の固結中に生成された溶融プールの状態を示す前記音響信号の特性を決定するように構成される、請求項１２に記載の付加製造装置。
【請求項１４】
前記溶融プールの前記状態は、溶融プールが実現されているかどうか、および／または、前記溶融プールからのスパークの尺度である、請求項１３に記載の付加製造装置。
【請求項１５】
前記溶融プールの前記状態は、前記溶融プールの温度および／またはサイズを含む、請求項１３または１４に記載の付加製造装置。
【請求項１６】
前記放射デバイスは、予め定義された走査パラメータに従って、固結される前記材料にわたって走査される放射ビームを生成するように構成され、前記信号処理モジュールは、前記放射ビームの走査中に実現される実際の走査パラメータを前記音響信号から決定するように構成される、請求項１２乃至１５のいずれか一項に記載の付加製造装置。
【請求項１７】
前記走査パラメータは、固結が行われている位置、前記放射ビームのエネルギー密度、前記放射ビームのパワー、前記走査の露光点間の距離、各点の露光時間、および／または、前記放射ビームの焦点位置を含む、請求項１６に記載の付加製造装置。
【請求項１８】
前記信号処理モジュールは、前記実際の走査パラメータを前記予め定義された走査パラメータと比較し、予め設定された閾値により前記実際の走査パラメータが前記予め定義された走査パラメータと異なる場合に、警報を生成するように構成される、請求項１６または１７に記載の付加製造装置。
【請求項１９】
前記信号処理モジュールは、前記音響信号から決定された溶融プール状態を前記音響信号から決定された実際の走査パラメータと関連付けるように構成される、請求項１６乃至１８のいずれか一項に記載の付加製造装置。
【請求項２０】
前記信号処理モジュールは、ビルドされている前記物体の特性を前記音響信号から決定するように構成される、請求項１２乃至１９のいずれか一項に記載の付加製造装置。
【請求項２１】
前記信号処理モジュールは、固結された材料の層の層間剥離、前記固結された材料の有孔性、前記材料の相変態、固結材料の幾何形状、固結された材料の表面粗さ、および／または、前記固結された材料の微小亀裂を決定するように構成される、請求項２０に記載の付加製造装置。
【請求項２２】
前記信号処理モジュールは、前記ビルドプロセスにおける機械的ステップの特性を前記音響信号から決定するように構成される、請求項１２乃至２１のいずれか一項に記載の付加製造装置。
【請求項２３】
前記機械的ステップは、ワイパによる材料の層の拡散、前記放射を方向付けるために使用されるステアリング部品の動き、および／または、前記ビルドプラットフォームの下降である、請求項２２に記載の付加製造装置。
【請求項２４】
前記機械的ステップの前記特性は、前記ワイパによって拡散された材料の量、前記ワイパによって拡散された粉末の分布、層を拡散した後に前記ワイパの前に残っている材料の量、前記ワイパの経路中に突き出た固結された材料に対する前記ワイパの引っ掛かり、前記放射ビームを方向付けるために使用されるステアリング部品の移動の持続時間、前記ビルドプラットフォームの移動の持続時間を含む、請求項２２または２３に記載の付加製造装置。
【請求項２５】
前記信号処理モジュールは前記付加製造装置の機械部品の動作状態を前記音響信号から決定するように構成される、請求項１２乃至２４のいずれか一項に記載の付加製造装置。
【請求項２６】
前記機械部品は、流動性材料を材料ベッドにわたって層内へ拡散するためのワイパ、ガス再循環ループ（例えば、前記ガス再循環ループのポンプの動作状態、もしくは前記ガス再循環ループのフィルタがブロックされる程度など）、前記材料源、および／または、放射ビームを方向付けるためのステアリング部品のうちの１つまたは複数を含む、請求項２５に記載の付加製造装置。
【請求項２７】
前記信号処理モジュールは、前記ビルドエンクロージャ内に提供されたガス環境の質をガス媒介音響信号から決定するように構成される、請求項１２乃至２６のいずれか一項に記載の付加製造装置。
【請求項２８】
前記ガス環境の前記質は、前記ビルドエンクロージャ内に形成された真空の質および／または前記ビルドエンクロージャ内に形成されたガスの過圧力である、請求項２７に記載の付加製造装置。
【請求項２９】
前記信号処理モジュールは、前記付加製造装置の機械的アセンブリを動かすことによって生成された、より低い周波数の音響信号を、前記材料の固結中に前記材料と前記放射の相互作用によって生成された、より高い周波数の音響信号から分離するためのフィルタを備える、請求項１２乃至２８のいずれか一項に記載の付加製造装置。
【請求項３０】
前記信号処理モジュールは、前記音響信号における振幅変調を復調し、溶融プールの状態および／または放射ビームの走査のパラメータを、前記復調された振幅から決定するように構成される、請求項１２乃至２９のいずれか一項に記載の付加製造装置。
【請求項３１】
前記信号処理モジュールは前記音響信号の周波数成分を決定するように構成される、請求項１２乃至３０のいずれか一項に記載の付加製造装置。
【請求項３２】
前記信号処理モジュールは、材料の前記固結により生成された副産物の特性、例えばスパークの数を決定するように構成される、請求項３１に記載の付加製造装置。
【請求項３３】
前記信号処理モジュールは、パルス放射によって与えられる加熱エネルギーを前記周波数成分の振幅および持続時間から推定するように構成される、請求項３１に記載の付加製造装置。
【請求項３４】
前記信号処理モジュールは、前記放射の有効パルス周波数、点距離、および／または、露光時間を前記周波数成分から決定するように構成される、請求項３１に記載の付加製造装置。
【請求項３５】
前記信号処理モジュールは、走査パターンおよび／または走査パラメータの変化を前記周波数成分に基づいて識別するように構成される、請求項３１に記載の付加製造装置。
【請求項３６】
前記信号処理モジュールは、前記音響信号の決定論的周波数成分を確率論的成分から分離するように構成される、請求項１２乃至３５のいずれか一項に記載の付加製造装置。
【請求項３７】
前記信号処理モジュールは、前記材料の過熱が前記確率論的成分から生じたかどうかを決定するように構成される、請求項３６に記載の付加製造装置。
【請求項３８】
ガス媒介音響波を検出するように構成された音響センサと、構造媒介波を検出するように構成された音響放出センサをさらに備え、前記信号処理モジュールは、ガス媒介音響信号および構造媒介音響信号を線形または無香料カルマンフィルタなどの状態推定フィルタで結合して、前記ビルドプロセスの状態を決定するように構成される、請求項１２乃至３７のいずれか一項に記載の付加製造装置。
【請求項３９】
前記音響感知システムは複数の音響センサを備え、前記信号処理モジュールは、異なる時間に前記音響センサのうちの異なる音響センサによって検出される時間離散事象を、前記ビルドエンクロージャにおける前記時間離散事象の空間位置に関連付けるように構成される、請求項１２乃至３８のいずれか一項に記載の付加製造装置。
【請求項４０】
前記放射デバイスは、複数の放射ビームを生成して複数の位置で材料を同時に固結し、前記信号処理モジュールは、各位置で生成されたガス媒介音響信号を区別するように構成される、請求項１２乃至３９のいずれか一項に記載の付加製造装置。
【請求項４１】
前記信号処理モジュールは、ワイパにより拡散している材料の特性を構造媒介音響信号から決定するように構成される、請求項１２乃至４０のいずれか一項に記載の付加製造装置。
【請求項４２】
前記信号処理モジュールは、材料のタイプを前記音響信号から決定するように構成される、請求項１２乃至４１のいずれか一項に記載の付加製造装置。
【請求項４３】
前記信号処理モジュールは、粒度分布を前記音響信号から決定するように構成される、請求項１２乃至４２のいずれか一項に記載の付加製造装置。
【請求項４４】
前記放射デバイスおよび／または前記材料源を前記音響信号に応答して制御するように構成されたコントローラを備える、請求項１乃至４３のいずれか一項に記載の付加製造装置。
【請求項４５】
前記材料源は、流動性材料を材料ベッドにわたって層内へ拡散するように構成され、前記放射デバイスは、各層の選択された領域にわたって放射ビームを走査して前記材料を固結するように構成され、前記コントローラは、前記放射デバイスを制御して前記音響信号に応答して走査パラメータを変更するように構成される、請求項４４に記載の付加製造装置。
【請求項４６】
前記コントローラによって変更されることが可能な前記走査パラメータは、放射ビームのパワー、前記走査の露光点間の距離、各点の露光時間、走査速度、スポットサイズ、および／または、前記放射ビームの焦点位置のうちの１つまたは複数である、請求項４５に記載の付加製造装置。
【請求項４７】
前記パッシブ音響感知システムの前記音響センサにより記録された音響信号をユーザに提示するための出力デバイスを備える、請求項１乃至４６のいずれか一項に記載の付加製造装置。
【請求項４８】
前記出力デバイスはスピーカを備え、信号処理モジュールは前記スピーカによる出力のために高周波音響信号を可聴範囲に変換するように構成される、請求項４７に記載の付加製造装置。
【請求項４９】
前記出力デバイスはディスプレイを備える、請求項４７または４８に記載の付加製造装置。
【請求項５０】
前記ディスプレイは前記音響信号の時間−周波数変換を表示するように構成される、請求項４９に記載の付加製造装置。
【請求項５１】
前記ビルドプロセスの間に、前記出力デバイスを介して前記ユーザに対して提示された前記音響信号に関係するユーザ入力を受け取るためのユーザインターフェース、および、前記ユーザ入力に応答して、前記放射デバイスおよび／または前記材料源を制御するように構成されたコントローラを備える、請求項４７乃至５０のいずれか一項に記載の付加製造装置。
【請求項５２】
付加製造プロセスを監視するための方法であって、請求項１乃至５１のいずれか一項に記載の付加製造装置のパッシブ音響センサにより記録された音響信号を受け取るステップ、および、前記音響信号を分析して、前記付加製造プロセスおよび／または前記付加製造プロセスの間にビルドされた物体の前記少なくとも１つの状態を示す前記検出された音響信号の特性を決定するステップを含む方法。
【請求項５３】
前記音響信号を分析して、前記材料の固結中に生成された溶融プールの状態を示す前記音響信号の特性を決定するステップを含む、請求項５２に記載の方法。
【請求項５４】
前記音響信号を分析して、溶融プールが実現されているかどうかおよび／または前記溶融プールからのスパークの尺度を決定するステップを含む、請求項５３に記載の方法。
【請求項５５】
前記音響信号を分析して、前記溶融プールの温度および／またはサイズを決定するステップを含む、請求項５３または５４に記載の方法。
【請求項５６】
前記付加製造プロセスは、予め定義された走査パラメータに従って、固結される前記材料にわたって放射ビームを走査することを含み、さらに、前記音響信号を分析して前記放射ビームの走査中に実現される実際の走査パラメータを決定するステップを含む、請求項５２乃至５５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５７】
前記走査パラメータは、固結が行われている位置、前記放射ビームのエネルギー密度、前記放射ビームのパワー、前記走査の露光点間の距離、各点の露光時間、および／または、前記放射ビームの焦点位置を含む、請求項５６に記載の方法。
【請求項５８】
前記実際の走査パラメータを前記予め定義された走査パラメータと比較し、予め設定された閾値により、前記実際の走査パラメータが前記予め定義された走査パラメータと異なる場合に、警報を生成するステップを含む、請求項５６または５７に記載の方法。
【請求項５９】
ビルドされている前記物体の特性を前記音響信号から決定するステップを含む、請求項５２乃至５８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６０】
固結された材料の層の層間剥離、前記固結された材料の有孔性、および／または、前記固結された材料における微小亀裂を前記音響信号から決定するステップを含む、請求項５９に記載の方法。
【請求項６１】
前記ビルドプロセスにおける機械的ステップの特性を前記音響信号から決定するステップを含む、請求項５２乃至６０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６２】
前記機械的ステップは、ワイパによる材料の層の拡散、前記放射を方向付けるために使用されるステアリング部品の動き、および／または、前記ビルドプラットフォームの下降である、請求項６１に記載の方法。
【請求項６３】
前記機械的ステップの前記特性は、前記ワイパによって拡散された材料の量、前記ワイパによって拡散された粉末の分布、層を拡散した後に前記ワイパの前に残っている材料の量、前記ワイパの経路中に突き出た固結された材料に対する前記ワイパの引っ掛かり、前記放射ビームを方向付けるために使用されるステアリング部品の移動の持続時間、前記ビルドプラットフォームの移動の持続時間を含む、請求項６１または６２に記載の方法。
【請求項６４】
前記付加製造装置の機械部品の動作状態を前記音響信号から決定するステップを含む、請求項５２乃至６３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６５】
前記付加製造装置の前記機械部品は、流動性材料を材料ベッドにわたって層内へ拡散するためのワイパ、ガス再循環ループ（前記ガス再循環ループのポンプの動作状態、もしくは前記ガス再循環ループのフィルタがブロックされる程度など）、前記材料源、および／または、放射ビームを方向付けるためのステアリング部品のうちの１つまたは複数を備える、請求項６４に記載の方法。
【請求項６６】
前記ビルドエンクロージャ内に提供されたガス環境の質をガス媒介音響信号から決定するステップを含む、請求項５２乃至６５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６７】
前記ガス環境の前記質は、前記ビルドエンクロージャ内に形成された真空の質および／または前記ビルドエンクロージャ内に形成されたガスの過圧力である、請求項６６に記載の方法。
【請求項６８】
前記音響信号をフィルタリングして、前記付加製造装置の機械的アセンブリを動かすことによって生成された、より低い周波数の音響信号を、前記材料の固結中に前記材料と前記放射の相互作用によって生成された、より高い周波数の音響信号から分離するステップを含む、請求項５２乃至６７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６９】
前記音響信号における振幅変調を復調するステップ、および、前記溶融プールの状態および／または放射ビームの走査のパラメータを、前記復調された振幅から決定するステップを含む、請求項５２乃至６８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７０】
前記音響信号の周波数成分を決定するステップを含む、請求項５２乃至６９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７１】
材料の前記固結により生成された副産物の特性を決定するステップを含む、請求項７０に記載の方法。
【請求項７２】
前記周波数成分の振幅および持続時間から、パルス放射によって与えられる加熱エネルギーを推定するステップを含む、請求項７１に記載の方法。
【請求項７３】
前記放射の有効パルス周波数、点距離、および／または、露光時間を前記周波数成分から決定するステップを含む、請求項７１に記載の方法。
【請求項７４】
走査パターンおよび／または走査パラメータの変化を前記周波数成分に基づいて決定するステップを含む、請求項７１に記載の方法。
【請求項７５】
前記音響信号の決定論的周波数成分を確率論的成分から分離するステップを含む、請求項５２乃至７４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７６】
前記材料の過熱が前記確率論的成分から生じたかどうかを決定するステップを含む、請求項７５に記載の方法。
【請求項７７】
前記ビルドエンクロージャにおけるガス媒介音響波を検出するように構成された音響センサ、および、前記ビルドエンクロージャにおける構造媒介波を検出するように構成された音響放出センサから音響信号を受け取るステップ、ならびに、前記ガス媒介音響信号と前記構造媒介音響信号を線形または無香料カルマンフィルタなどの状態推定フィルタで結合して前記ビルドプロセスの状態を決定するステップを含む、請求項５２乃至７６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７８】
前記付加製造プロセスは、複数の放射ビームによって複数の位置で材料を同時に固結することを含み、さらに、前記音響信号を分析して各位置で生成されたガス媒介音響信号を区別するステップを含む、請求項５２乃至７７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７９】
前記音響信号を分析して、ワイパにより拡散している材料の特性を構造媒介音響信号から決定するステップを含む、請求項５２乃至７８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８０】
制御信号を生成して、前記音響信号に応答して前記放射デバイスおよび／または前記材料源を制御するステップを含む、請求項５２乃至７９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８１】
前記付加製造プロセスにおいて、流動性材料が材料ベッドにわたって層内へ拡散され、前記放射デバイスは、各層の選択された領域にわたって放射ビームを走査して前記材料を固結するように構成され、さらに、制御信号を生成して、前記音響信号に応答して走査パラメータを変更するように前記放射デバイスを制御するステップを含む、請求項８０に記載の方法。
【請求項８２】
前記走査パラメータは、放射ビームのパワー、前記走査の露光点間の距離、各点の露光時間、走査速度、スポットサイズ、および／または、前記放射ビームの焦点位置のうちの１つまたは複数である、請求項８１に記載の方法。
【請求項８３】
請求項５２乃至８２のいずれか一項に記載の方法を実施するように構成されたプロセッサを備える信号処理モジュール。
【請求項８４】
データキャリアであって、その上に命令を記憶したデータキャリアにおいて、前記命令がプロセッサによって実行されたときに請求項５２乃至８２のいずれか一項に記載の方法を前記プロセッサに実施させるデータキャリア。
【請求項８５】
ビルド材料の層状の固結によって物体をビルドするための付加製造装置で使用するための取外し可能な基板プレートであって、前記付加製造装置のビルドプラットフォームに該基板プレートを取外し可能に取り付けるための形状部、固結の際に前記ビルド材料が付着する材料で作られた上面、および、付加製造プロセスの間に生成された構造媒介波を検出するための音響センサを備える取外し可能な基板プレート。
【請求項８６】
材料の層状の固結によって物体をビルドするための付加製造装置であって、前記ビルドの間に前記物体を支持するためのビルド支持体を含むビルドエンクロージャ、固結のために選択された位置に材料を提供するための材料源、放射を生成し方向付けて、前記選択された位置で前記材料を固結させるための放射デバイス、および、前記放射による前記材料の固結により前記ビルドエンクロージャ内で生成された音響信号を検出するように構成された音響感知システムを備える付加製造装置。
【請求項８７】
材料が放射により固結されるプロセスを監視するための装置であって、音響センサ、前記材料の固結中に生成される音響波を前記音響センサが検出するように前記プロセスを実施するために、前記音響センサを取り付けるための手段、可聴範囲の外側の音響信号の成分を前記可聴範囲内の出力信号に変換するための信号プロセッサ、および、前記出力信号を再生するように構成されたスピーカを備える装置。
【請求項８８】
材料の層状の固結によって物体をビルドするための付加製造装置であって、前記ビルドの間に前記物体を支持するためのビルド支持体を含むビルドエンクロージャ、固結のために選択された位置に材料を提供するための材料源、放射を生成し方向付けて、前記選択された位置で前記材料を固結させるための放射デバイス、および、前記ビルドの間に前記物体の上部作用面における相互作用によって誘起された音響信号によって前記ビルドエンクロージャ内で生成された音響信号を検出するように構成された音響感知システムを備える付加製造装置。
【請求項８９】
放射ビームが前記物体の表面と相互作用することによって前記音響信号が誘起される、請求項８８に記載の付加製造装置。
【請求項９０】
前記放射ビームは、材料を固結させるために前記放射デバイスによって生成される放射ビームである、請求項８９に記載の付加製造装置。
【請求項９１】
前記放射ビームは、材料を固結させるために前記放射デバイスによって生成される前記放射とは別のビームである、請求項８９に記載の付加製造装置。
【請求項９２】
前記放射による材料の固結中に前記物体の前記上部作用面の相互作用を生成するように構成される、請求項８９乃至９１のいずれか一項に記載の付加製造装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、付加製造装置および方法に関し、特に、選択的レーザ溶融（ＳＬＭ）、選択的レーザ焼結（ＳＬＳ）または電子ビーム溶融（ＥＢＭ）のような選択的固化プロセスの監視およびインプロセス制御に対して非排他的に適用される。
【背景技術】
【０００２】
物体を作製するための付加製造またはラピッドプロトタイピング方法は、レーザビームなどの高エネルギービームを使用して金属粉末材料などの材料を層ごとに固結することを含む。粉末層がビルドチャンバ内の粉末ベッドに堆積され、構成される物体の断面に対応する粉末層の部分にわたってレーザビームが走査される。レーザビームは、粉末を溶融または焼結して、固化された層を形成する。層の選択的な固化の後、新しく固化された層の厚さだけ粉末ベッドが下げられ、必要に応じて、粉末のさらなる層が表面上に拡散され固化される。
【０００３】
監視されたパラメータに応答して選択的なレーザ粉末プロセスを監視および制御することが知られている。例えば、例えば、特許文献１は、レーザビームを送達するために使用される光学縦列の要素を使用して、粉末ベッドから反射されるレーザ光を収集するための装置を開示している。レーザは、粉末ベッドへ送達され、粉末ベッドにより反射された放射は、可動ミラーおよびｆ−θレンズの対を備える走査光学系によって収集される。半反射ミラーが、レーザ光を走査光学系に向けて反射させるが、反射された放射はそれを通過してカメラおよび光検出器へ進むことができる。同様のシステムが特許文献２に開示されているが、ビームスプリッタが、走査ミラーとレーザ光を集束するためのレンズの間に設けられている。
【０００４】
特許文献３は、有機成分および／またはセラミック成分に関する分析を可能にする直接レーザ堆積におけるラマン分光法の使用を開示している。特許文献４は、強いラマン散乱体物の層を適用するためのデバイスと、材料を溶融させるために使用されるレーザが領域に適用されている間に材料のその領域から散乱される光の周波数を監視するためのラマン分光計デバイスとを開示している。
【０００５】
また、ＩＲカメラを使用して付加製造プロセスを監視することが知られている。例えば、特許文献５は、適用された粉末層のＩＲ放射画像を検出し、適用された粉末層における欠陥および／または幾何学的不規則性が、ＩＲ放射画像を形成すると決定することを開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】国際公開第２００７／１４７２２１号パンフレット
【特許文献２】国際公開第９５／１１１００号パンフレット
【特許文献３】米国特許出願公開第２００７／０１７６３１２Ａ１号明細書
【特許文献４】国際公開第２００９／１１２７９９Ａ２号パンフレット
【特許文献５】米国特許出願公開第２００９／０１５２７７１号明細書
【特許文献６】国際公開第２０１０／００７３９６号パンフレット
【特許文献７】国際公開第２０１０／００７３９４号パンフレット
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
そのような監視技法の問題は、特に金属の選択的レーザ溶融に適用される場合、固結される領域が、溶融プール上に生成されるプラズマなどによって、センサから不明瞭にされることである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、材料の層状の固結によって物体をビルドするための付加製造装置および対応する方法を提供する。本発明装置は、ビルドの間に物体を支持するためのビルド支持体を含むビルドエンクロージャ、固結のために選択された位置に材料を提供するための材料源、放射を生成し方向付けて、選択された位置で材料を固結させるための放射デバイス、および、音響感知システムを備える。音響感知システムは、放射による材料の固結によりビルドエンクロージャ内で生成された音響信号を検出するように構成し得る。音響感知システムは、ビルドプロセスおよび／または物体の少なくとも１つの状態を示すビルドエンクロージャ内で生成された音響信号を検出するように構成されるパッシブ音響感知システムであってよい。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施形態による選択的レーザ溶融（ＳＬＭ）装置の概略図である。
【図２】材料を固化するためのレーザビームの走査を定義するために使用される走査パラメータを示す図である。
【図３】ガス媒介（gas-borne）音響信号を検出するための装置において使用されるマイクロホンアレイの電子システムの概略図である。
【図４】時間領域と周波数領域の両方でプロットされる６ｍｍ  Ｔｉ６Ａ１４Ｖ試験シリンダの単一層を溶融させるときに検出されるガス媒介音響信号を示す図である。
【図５】すべての機械的ノイズを抑制してレーザ溶融応答のみを残すようにハイパスデジタルフィルタが適用された後の、図４と同じ応答を示す図である。
【図６】４０、１２０、１８０ワットに設定されたレーザパワーで測定されたガス媒介音響信号を示す図である。
【図７】６ｍｍ試験シリンダの層を溶融させるときに、選択レーザ溶融装置で使用されるレーザパワー（ワット）と検出されたガス媒介音響信号のＲＭＳの間の単調に増加する関係を示す図である。
【図８】レーザ焦点距離の粉末ベッド上＋４ｍｍから粉末ベッド下−４ｍｍへの変化においてガス媒介音響信号のＲＭＳがどのように変化するかを示す図である。
【図９】Ｔｉ６Ａ１４Ｖ試験シリンダの層を形成するときに検出されるガス媒介音響信号についての時間領域およびＳＴＦＴプロットであり、ハッチおよび周辺走査についてのガス媒介音響信号の差異を示す図である。
【図１０】２つの点距離（ａ）５５ミクロンおよび（ｂ）９５ミクロンについて試験シリンダを形成する場合にＴｉ６Ａ１４Ｖを溶融させるときに検出されたガス媒介音響信号のスペクトルおよび振幅の統計的特徴の比較を示す図である。
【図１１】異なる３つの点距離について試験シリンダを形成する場合にＴｉ６Ａ１４Ｖを溶融させるときのガス媒介音響信号のピークスペクトル周波数を示す図である。
【図１２】（ａ）全期間および（ｂ）各波形の最初の５２ミリ秒にわたって取られた３０、４０、５０、６０および７０マイクロ秒露光時間で走査された５０個の点についての検出されたガス媒介音響信号のピークＦＦＴ周波数を示す図である。
【図１３】試験シリンダのＴｉ６Ａ１４Ｖを溶融させるときの３０、４０、５０、６０および７０マイクロ秒露光時間についてのスペクトルエネルギーの分布を示す高分解能ＳＴＦＴの例を示す図である。
【図１４】露光時間に対するガス媒介音響信号の帯域制限されたエネルギー波形および積分された（integrated）エネルギー波形を示す図である。
【図１５】粉末ベッドにわたって反復される試験キューブをビルドするために使用される入力ビルドパラメータの表である。
【図１６】図１５に示されたレーザパラメータを使用してビルドされた１５個のキューブにわたるビルド層を通して単一の広帯域マイクロホンによって検出されたガス媒介音響信号の時間領域およびスペクトログラムプロットを示す図である。
【図１７】図１５に示されたレーザパラメータを使用してビルドされた１５個の試験キューブの１３個の反復されたセットのビルド層全体を通して単一の広帯域マイクロホンによって検出されたガス媒介音響信号の時間領域およびスペクトログラムプロットを示す図である。
【図１８】周波数変調を示す試験キューブビルドの４つの連続した層を通して検出されたガス媒介音響信号の時間領域およびスペクトログラムプロットを示す図である。
【図１９】自動分類し得るＡＭパーツの層を横切ってハッチング中に測定された過渡的ガス媒介音響信号の２つの例を示す図である。
【図２０】複雑な幾何形状を有するパーツの単一層の形成中に記録されたガス媒介音響信号の時間領域およびスペクトログラムプロットを示す図である。
【図２１】複雑なビルド層の形成中に検出されたガス媒介音響信号のＳＴＦＴを示し、複雑な幾何形状の異なる区画をガス媒介音響信号から識別し得ることを表す図である。
【図２２】時間およびＳＴＦＴ領域においてＳＬＭに有用であり得るより広いガス媒介音響スペクトル（最大２００ｋＨｚ）を示す例の図である。
【図２３】ビルドチャンバ内の到来方向（ＤＯＡ）推定を可能にするように、アレイ内の８ｃｍ離間し空間コヒーレンス幅内の２つのマイクロホンにおける音響信号の到着の時間または位相差を示す図である。
【図２４】ＳＬＭビルドプロセスを開始する前のビルドチャンバ内の真空の形成に対するマイクロホン応答を示す図である。
【図２５】音響放出（acoustic emission：ＡＥ）応力波活動のデジタル記録のための２チャンネルＡＥ取得ハードウェアを示す概略図である。
【図２６】粉末拡散中にＡＥ信号で観測される断続的な過渡事象を示す図である。
【図２７】粉末拡散中にＡＥ信号で観測される断続的な過渡事象を示す図である。
【図２８】６ｍｍ試験シリンダの層の形成中に検出されたＡＥ信号の時間領域、ＳＴＦＴ、およびＦＦＴプロットを示す図である。
【図２９】ビルドの間に検出されたＡＥ信号のＳＴＦＴおよび時間領域プロットであり、試験シリンダの層内におけるハッチ、内側および外側周縁レジームについてのスペクトルおよび時間成分の差異を示す図である。
【図３０】３０、４０、５０、６０、および７０マイクロ秒の露光時間（ＥＴ）を有する試験シリンダの形成中に検出された二乗法エネルギー（ＬＰフィルタリングされた）ＡＥ信号を示す図である。
【図３１】３０、４０、５０、６０、および７０マイクロ秒の露光時間についての二乗法ＡＥエンベロープからのＡＥ信号のピーク周波数を示す図である。
【図３２】５５、９５、および７５マイクロ秒の露光時間についての二乗法ＡＥエンベロープからのＡＥ信号のピーク周波数を示す図である。
【図３３】Ｔｉ６Ａ１４Ｖ試験シリンダのＡＥ信号ＲＭＳを示す図である。
【図３４】ＡＥ信号の積分されたエネルギーの片側ＦＦＴスペクトルを示す図である。
【図３５】ラスタ走査を使用してビルドプレートを溶融させた後に検出されたＡＥ信号のバーストの例の図である。
【図３６】カルマンフィルタに基づくガス媒介音響データとＡＥデータとの融合の概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
図１および図２を参照すると、本発明の実施形態による選択的レーザ溶融（ＳＬＭ）装置は、ビルドエンクロージャ、この実施形態ではビルドチャンバ１０１を備え、ビルドチャンバ１０１は、その中にパーティション１１４、１１５を有し、パーティション１１４、１１５は、ビルドボリューム１１６、および、粉末がその上に堆積し得る表面を画定する。ビルドプラットフォーム１０２は、選択的レーザ溶融粉末１０４によって物体１０３がビルドされる作業領域を画定する。ビルド基板１１０がビルドプラットフォーム１０２に取外し可能に取り付けられ、ビルド基板１１０は、固結されるときに、溶融された粉末材料が付着する材料で作られている。プラットフォーム１０２は、物体１０３の連続層が形成されるときに、機構（図示せず）を使用してビルドボリューム１１６内で低下し得る。利用可能なビルドボリュームは、ビルドプラットフォーム１０２がビルドボリューム１１６中へ低下し得る範囲によって画定される。
【００１１】
ディスペンサ（図示せず）を備える粉末源、およびワイパ１０９が、物体１０３としてビルドボリューム１１６にわたって粉末１０４の層を形成するように構成されている。例えば、ディスペンシング装置は、特許文献６で説明されるような装置であってよい。レーザモジュール１０５は、粉末１０４を溶融するためのレーザを生成し、レーザは、コンピュータ１６０の制御下で光学モジュール１０６によって必要に応じて粉末ベッド１０４上へ方向付けられる。レーザは、窓１０７を介してチャンバ１０１に入る。
【００１２】
本装置は、付加製造プロセスの間に生成されたガス媒介デブリを運び去るために粉末ベッド１０４にわたるガス流を生成するためのガス回路をさらに備える。ガス流は、入口ノズル１１９から排気ノズル（図示せず）へ吹くようにされ、これが、ガス再循環ループ（ここで図示される）の一部を形成する。ガス流は、ポンプ（図示せず）によって生成され、デブリは、ガス再循環ループにおいてフィルタ（図示せず）によってガス流から濾過される。真空ポンプに連結された弁１２１が、ビルドチャンバ１０１内に真空を形成するために設けられている。そして、ビルドチャンバ１０１は、アルゴンまたは窒素などの不活性ガスによって埋め戻されてよい。ガス回路は、参照により本明細書に組み込まれる特許文献７に説明されるようなものであってよい。
【００１３】
コンピュータ１６０は、プロセッサユニット１６１と、メモリ１６２と、ディスプレイ１６３と、キーボード、タッチスクリーンなどのようなユーザ入力デバイス１６４と、光学モジュール１０６、レーザモジュール１０５などのようなレーザ溶融装置のモジュールに対するデータ接続と、ディスペンシング装置、ワイパ、およびビルドプラットフォーム１０２の動きを駆動するモータ（図示せず）とを備える。外部データ接続１６６は、コンピュータ１６０への走査命令のアップロードを提供する。レーザユニット１０５、光学ユニット１０６、および、ビルドプラットフォーム１０２の動きは、走査命令に基づいてコンピュータ１６０によって制御される。
【００１４】
レーザユニット１０５は、所望の持続時間のレーザパルスが生成されるように、変調された制御信号によって駆動される。レーザビームは、固化されるべき粉末層の領域にわたって走査され、領域内の一連の離散点をレーザビームに対して露光する。これらの点のレーザビームに対する露光によって形成された溶融プールは、組み合わさって均一な固化された領域を形成する。領域の走査は、走査パラメータのセットによって定義される。図２を参照すると、この実施形態では、走査パラメータが、レーザパワー、スポットサイズ／焦点距離、各点の露光時間、点距離、露光間の時間、およびハッチ距離を備える。
【００１５】
本装置は、異なる２つの、さらに補完的なパッシブ音響感知モダリティを備える。第１のモダリティは、ビルドチャンバ１０１の制御された雰囲気内で粉末ベッド１０４より上に存在する、１つまたはより多くのガス媒介マイクロホン１９１、１９２、１９３のアレイを含む。マイクロホン１９１、１９２、１９３は、その動作中にＡＭマシンによって生成される、可聴および低超音波帯域内の様々なガス媒介音響応答を測定および解釈するように構成される。第２のモダリティは、粉末層がその上で溶融されるビルドプレート基板１１０の下、および／または、ビルドプラットフォーム１０２の下に離れて配置された１つまたはより多くのパッシブ構造媒介（structure-borne）音響放出（ＡＥ）センサ１９４を含む。これらのＡＥセンサ１９４は、マシンの動作内のソース機構によっても誘起される、主として低超音波帯域内の構造媒介過渡弾性応力波を測定および解釈する。一実施形態では、ＡＥセンサ１９４は、ビルド基板１１０に、それから取外し可能に取り付けられている。
【００１６】
音響感知モダリティの各々は、以下に説明されるように、ＡＭマシン内で複数の有益な監視用法を有する。
【００１７】
例えば、マイクロホンモダリティは具体的には以下のように使用し得る。  
１．  大気環境（例えば、ビルドチャンバ内のＯ2、および／または、アルゴンまたは窒素％含有率）の直接的な較正された監視／測定。  
２．  ＡＭマシン内の動いている機械的構成要素（例えば、真空ポンプベアリング、ミラーガルバノ（Galvo）機構、ワイパ機構）のすべての長期健全性および使用状況（Long-term Health and Usage：ＨＵＭＳ）または状態監視。  
３．  粉末ベッドに対する入射レーザ相互作用の（すなわち、入力レーザパラメータによって定義される）音響認識（すなわちフィンガプリント法）。  
４．  粉末ベッド溶融プールから生成された溶解微小噴出またはスパークの直接的測定および評価。
【００１８】
同様に、ＡＥシステムは具体的には以下のように使用し得る。  
１．  ＡＭマシンのビルド内の各新しい層にわたる粉末拡散プロセスの監視／評価。  
２．  ＡＭパーツ内のそれがビルドされているときの潜在的に蓄積し得る不要な残留応力の検出／評価。  
３．  パーツの分子構造内のそれがビルドされているときの局所化された相変化（例えば、Ｔｉ６Ａ１４Ｖの錫鳴き−層双晶（Phase twinning））の検出。これらの単一の感知モダリティ使用法に加えて、様々な重要なインプロセス監視タスクが、両方のパッシブ音響感知モダリティによって並行して補完的な様式で扱われ得る。
【００１９】
例えば、両方の感知モダリティが下記に作用するように使用し得る。  
１．  ビルドの間のＡＭパーツ内の内部欠陥検出（例えば、層間剥離、微小亀裂、有孔性など）。  
２．  金属粉末溶融およびパーツ固化プロセスのインプロセス監視。  
３．  各層にわたって適用される任意の追加の積分されたレーザベースの応力解放またはピーニングプロセスのインプロセス監視。
【００２０】
両方のパッシブ音響感知モダリティは、溶融状態、および、結果として生じるほぼリアルタイムで処理することができる、層融合プロセスに関する有用で補完的な情報のレベルを提供する。より具体的には、レーザビームは、集束されたレーザスポット（典型的には直径７０ミクロン）が金属粉末を局所的に溶融して液体溶融物プール（典型的には直径１２０ミクロン）を形成するように、各層で粉末ベッドにわたって選択的に位置決めされる。この溶融プール内の熱励起は、基本入力レーザパラメータ（例えば、パワー、露光時間／デューティサイクル、焦点距離）、走査パラメータ（例えば、点距離、ハッチ距離、走査速度）、金属粉末（例えば、材料、粒度分布）、溶融プールの上の大気条件、およびパーツの局所的幾何形状（すなわちヒートシンク）の組み合わせによって決定される。溶融中に動的溶融プール内に誘起される熱励起活性、および固化中の即座の熱放散は、ＡＭビルドプロセスの質および次のＡＭパーツの微細構造特性を（例えば、最小有孔率、微小亀裂または層間剥離の不在の観点で）決定する際に考慮される。励起された溶融物プール周辺の局所化された熱活性は、測定し得るガス媒介音響放出および構造媒介音響放出の両方を引き起こす。本質的に、ガス媒介センサアレイは、検出可能なガス媒介音響応答を引き起こす溶融プール励起からの即座の物理的効果を測定することによって、初期溶融プロセスを監視する。これらの効果は、レーザ周波数に共鳴する溶融プール内の安定した共振振動、および、溶融プールからよりランダムに発するスパークおよび溶解粉末噴出によって誘起される過渡音響波形の両方を含む。加えて、ＡＥセンサは、溶解されたパーツの再固化が起きるときに溶融プールを測定し続け、そこでは、ＡＭパーツおよび基板を介して離れて配置されたＡＥセンサに容易に伝播できる、構造媒介ＡＥバーストまたは応力波活性のより重大なアンサンブルが生じる。
【００２１】
一実施形態では、ＳＬＭマシンが、ＡＭビルド内で各新しい付加層のインプロセスの応力解放または加工硬化（例えばレーザピーニング）のために適切に低減されたパルス幅、滞留時間および／またはパワーを有する、短時間レーザパルス（例えば２０ナノ秒）を送達するためのレーザを組み込む。本明細書に説明される両方の音響感知モダリティは、そのようなビルド内のレーザピーニングプロセスを監視するための有益な感知方法を提供する。より詳細には、ＡＥセンサは、パルスレーザピーニングプロセスの間に生成された内部構造媒介衝撃波を容易に検出できることは以前から知られている。レーザピーニングにより誘起された反復される過渡的な表面に生成される一連の衝撃波が、本発明により提案されたＡＥセンサによって検出し得る一連のＡＥバースト波形を生成して、（１）ＡＭプロセスの間にレーザによって送達される加工硬化を評価し、および（２）ＡＭパーツ自体の完全性（integrity）を評価する。ＡＭパーツは、ＡＥバースト活動における予期されない波形擾乱（例えば、ビルドにおける微小亀裂からの二次反射）および／またはパーツ有孔性に線形的に関係付けられ得る飛行時間情報からの層間の音速プロファイル測定を検出することによって検査される。同様に、そのようなレーザベースの層ピーニングは、本発明内で提案されたマイクロホンアレイにより検出および分析し得る強い一連のガス媒介衝撃波を生成する。これは、パーツに対して犠牲層が使用されていないＡＭマシン内でのピーニングに特に適しており、ガス媒介衝撃波応答が、加工硬化プロセスの質に関してクリーンで非常に敏感／有益となることを示唆する。
【００２２】
金属粉末選択レーザ溶融装置内の加熱源として、連続波（ＣＷ）および変調されたレーザ（パルスレーザ加熱）の両方が利用される。本発明は、ＣＷレーザ溶融ＡＭマシンに対して有用に適用することができるが、（例えば、Ｒｅｎｉｓｈａｗ  ＡＭ２５０に適用されるような）パルスレーザ加熱源と共に使用される場合、幾つかの追加の利点を有する。本発明によるパルスレーザ加熱の音響監視の３つの利点を挙げる。第１に、音響システムは、測定された音響波形の低時間待ち時間および／またはスペクトル処理に適しているので、粉末ベッドにわたって加熱を誘起するレーザパルスの決定論的動作の信頼できるプロセス制御に実用的である。第２に、レーザパルス周波数が、測定された音響波形を変調する働きをして、溶融プール熱励起（すなわち、スパークまたは溶解微小噴出）に関連付けられたよりランダムに発生する事象に関する有用な追加情報を符号化する自然な搬送波として作用する。第３に、パルス周波数変調を、２つ以上のレーザ加熱源を同時に利用する商用ＡＭマシン内でさらに利用し得ることに留意されたい。これは、溶融に対する測定されたガス媒介応答でのスペクトル処理の使用に特に関連し、先行の既知の周波数変調パターン（ＣＷまたはＦＭ）をビルドの間に別個のレーザに対して使用し得る。
【００２３】
システムレベルでは、両方の音響感知モダリティが有用な感知データまたは推測された情報を独立して提供する、実行されるビルド内監視タスクの各々について、この有用なセンサデータまたは抽出された情報が、ＡＭプロセス状態のよりロバストおよび／もしくはより正確な評価を得るために、または正確なリアルタイム感知フィードバック制御をＡＭシステムに提供するために、定量的に組み合わせることができる幾つかの方法があることにさらに留意されたい。高メリットセンサデータ融合が、監視システム内の音響波形または信号レベルで直接行われてよい。例えば、時間離散事象（例えば、大きな層間剥離事象）からの過渡波形特徴が各モダリティにわたってセンサによって報告されて、診断の信頼性を高めることができる。同様に、線形または無香料（Unscented）カルマンフィルタ内で組み合わせられ得る両方のセンサモダリティからの未加工または特徴抽出された測定値に基づいて、溶融プール内の進展する状態または様子がほぼリアルタイムで継続的に推定および更新されて、リアルタイムで不偏の状態推定を提供することができる。しかしながら、各モダリティからの有用なセンサデータは、欠陥もしくは故障状態検出、認識、または位置決定の信頼性を改善するために、トラック／位置または決定レベルで組み合わされることもできる。
【００２４】
両方の感知モダリティによって測定された波形は、特定の物理現象に起因し異なる時間スケールにわたりモデル化し得る（例えば、溶融応答の音響エネルギーの）決定論的な変化を示す。ガス媒介音響応答の非常に短期の変化は、単一層にわたる測定された音響信号の変化を構成し、それは溶融プロセスに関する即座の高忠実度情報を明示する。しかしながら、より長期の変動も本発明により測定され監視目的で使用される。例えば、音響測定で示される短期層間変動が、任意の時系列モデル化方法（例えば、ＡＲ、ＭＡ、ＡＲＭＡモデル）を使用して観測されモデル化することができる。本発明、特にガス媒介システムによって測定された未加工音響データの層間変動は、ビルドプロセス内の仕様条件、またはマシン性能のより長期の低下を検出するために、監視／処理／モデル化し得る。パッシブ音響システムは、本発明によって測定されるパッシブ音響データのそのような決定論的および予測可能な変動を検出および診断するために使用し得る。例えば、知られている幾何形状および材料タイプおよび誘起された有孔性についてのＡＭビルドパーツの音響フィンガプリントのデータベースが生成されてよく、ビルドが完了したか／マシンが満足に動作しているかを決定するために、将来のビルドで記録される音響データをデータベースに保有された音響フィンガプリントと比較し得る。
【００２５】
任意の特定のＡＭマシンまたはＡＭプロセスにおいて本発明によって測定された音響データは、その特定のマシンまたはプロセスのインプロセス監視よりも広く利用し得る。本発明内で提案されるマイクロホンおよびＡＥ感知システムの両方を、設計特徴の範囲を収容する任意の新しいまたは既存のＡＭマシン（例えば、同時に動作する複数の加熱源レーザを収容するマシン）内に永続的に設置し得る。同様に、システムは、任意の既存のＡＭマシン内に後付けされてもよい。しかしながら、本発明は、ＡＭビルドプロセスに役立つように複雑な幾何形状の金属パーツを製造するために使用されるすべての商用生産マシンに実際に展開される必要はない。すなわち、本発明は、入力ビルドパラメータ（すなわちパルスレーザ入力パラメータ）を最適化するように重要なプロセス制御または特定のＡＭビルド情報を提供するために、一部の開発マシンに展開されてもよい。すなわち、本発明は、特注の複雑な幾何形状のパーツのための開発マシン上でプロセスパラメータを最適化するために使用することができ、それらが、そのパーツを製造する多くの生産ＡＭマシンにわたって後で使用される。この文脈で、ビルドの間に合成音響環境を提供する経験的に導かれるまたは物理的な音響波形シミュレーションモデルを開発するために、本発明を使用し得る。
【００２６】
マイクロホンアレイ装置  
ここで、第１のパッシブ音響感知モダリティが詳細に説明される。上述されたように、それは、ビルドチャンバ内の粉末ベッドより上に有利に配置される１つまたはより多くのガス媒介マイクロホンを含み、それにより、マシンの動作中にマイクロホンアレイに入射するガス媒介音響応答が測定され、ＡＭマシンの動作の幾つかの側面を推測するために分析される。
【００２７】
単一のマイクロホンが、単一のデバイスによって測定された孤立した時間領域波形に基づいてＡＭマシン内の重要な動作のうちの複数を監視するために、ビルドチャンバ内で単独で利用されてもよい。しかしながら、ラスタ走査されたレーザビームの視野外のビルドチャンバの端部の周りに分布する既知の幾何形状アレイに幾つかの同一のマイクロホンを展開する（すなわち、周波数および／または位相応答で一致する）ことが有利である。そのようなマイクロホンアレイは、粉末ベッドに対して既知のアレイ内間隔および配向を用いて、（１）洗練されたフィルタリング方法（例えば、適応ＬＭＳフィルタリング、ブラインド源分離（ＩＣＡ）、整合フィルタリング）によって残響畳み込みビルドチャンバ環境内の対象の音響波形のＳＮＲを最適化し、（２）有用な空間フィルタリングまたは動的音源位置を促進するために、意図的に構成することができる。インプロセス空間位置推定は、到着方向（ＤＯＡ）推定、飛行時間事象位置に基づく。本明細書に説明されるガス媒介システムの好ましい実施形態は、比較的疎なアレイ（例えば、アレイ内に４〜１６個の要素）における音響源位置特定方法を含むが、本発明のより洗練されかつより高コストの実施形態は、（例えば、音響カメラまたはソナーシステムに見られるような）位相アレイビームフォーミング方法を利用する近接して離間されたセンサのより大きな平面アレイを含むことに留意されたい。
【００２８】
本発明のこの実施形態において使用される特定の音響センサは、音響場の高忠実度広帯域測定が可能な高ダイナミックレンジ計測マイクロホン（例えば、ＧＲＡＳの外部分極４０ＢＦ）である。しかしながら、対象の帯域内のガス媒介音響応答を適切に測定する任意の音響センサが利用されてよい。ガス媒介マイクロホンアレイの対象の主要な測定帯域は、ＤＣから１４０ＫＨｚに及ぶが、幾つかの用途および条件（例えば、レーザピーニングからの衝撃波の測定、またはより定量的な高周波溶融プールスパーク測定）では周波数範囲は、さらに１ＭＨｚに拡張することができる。さらに、ＡＭマシンのビルドチャンバ内で示される信号対ノイズ比（ＳＮＲ）に応じて、低コストの予備分極（pre-polarized）エレクトレットデバイス、および／または、ＩＣ製造されたＭＥＭＳマイクロホン（例えばＫｎｏｗｌｅｓ）を使用することが可能であり得る。本発明において利用することができるそのような感知要素の大半は、既知の較正された基準圧力（例えば、典型的には２０マイクロパスカル）に対する音圧差を正確にデシベル（対数スケール上のｄＢ）で変換する、無指向性または指向性センサのいずれかである。しかしながら、利用することができるさらなるタイプの音響測定デバイスは、粉末ベッドからの単一ベクトル方向の音響粒子速度を測定する（例えば、Ｍｉｃｒｏｆｌｏｗｎ  ＭＥＭＳアネモメータデバイス）。
【００２９】
高忠実度計測マイクロホンによる精密な音測定のように、順次行われる組込み試験または再較正手順の部分として、既知のＳＰＬおよび周波数の正弦波音源を使用して本発明における各アレイチャネル上で音圧レベル（ＳＰＬ）較正を行うことが有利であり得る。したがって、測定された波形電圧信号は、マイクロホンアレイに入射する既知の音圧レベルに対して較正することができる。しかしながら、マイクロホンアレイは、始動真空生成およびアルゴン雰囲気生成中にチャンバ内の絶対空気／ガス圧力を測定するためにさらに使用することができるので、マイクロホンアレイおよび捕捉システムのより定期的な較正を行うことが必要／有益であり得る。したがって、装置は、そのような較正を自動化するため、および／または、（後述されるように）雰囲気のマイクロホン測定中に音源として使用されるために、トーン（tonal）音源アクチュエータ／ラウドスピーカを組み込んでもよい。
【００３０】
図３に概略的に示したように、ガス媒介システムのための捕捉システムが次に説明される。アレイ内の各マイクロホンに入射する音圧レベルは、比例的電気信号波形に変換され、次いで、ソース（すなわち、プリアンプおよびアナログフィルタ電子部品を有する信号調整ユニット）で増幅されフィルタリングされ、その後、さらなる信号処理および解釈のためにデジタル捕捉およびプロセッサ部に送信することができる。そのようなデジタル捕捉ハードウェアと同様に、本発明は、測定された波形のダイナミックレンジに対応するために、十分に高いサンプリングレート（すなわち、通常はナイキストレートよりも十分に高いオーバーサンプリング）およびビット分解能で、アナログ測定波形をデジタルサンプルのシーケンスに変換するアナログ／デジタル変換器（ＡＤＣ）を組み込む。複数の感知チャネルを組み込むすべてのアレイについてＡＤＣが時間同期され、したがって、時間離散過渡および空間的コヒーレント擬似ＣＷノイズの両方の正確な到着の時間差を、適切な信号処理方法を使用してアレイ内のマイクロホン対の間で推定し得ることが強調される。
【００３１】
ＡＤＣ電子部品は、ＡＤＣの前にバンドパスデジタルフィルタ（例えば、ＨＰ  ＦＩＲ）、および、潜在的にアナログアンチエイリアスフィルタ（例えば、Ｂｕｔｔｅｒｗｏｒｔｈ、Ｃｈｅｂｙｃｈｅｖ）を組み込んでもよい。捕捉ハードウェアは、多くの音響捕捉システムに適用できるような、自動利得制御のための電圧利得増幅器（ＶＧＡ）を含んでもよい。次いで、各測定チャネル上のデジタル化され符号化された波形ストリームを、（例えば、マイクロプロセッサ、ＤＳＰユニット、またはＦＰＧＡを使用して）処理することができ、さらなる分析のためにデータベースにデジタル的に記憶することができる。次の項では、ガス媒介音響信号をどのように処理し得るか、および選択的レーザ溶融プロセスに関する有用な情報をどのように抽出し得るかについて扱う。
【００３２】
任意のＡＭプロセス（例えば、ワイヤおよびアーク堆積（wire and arc deposition）ＡＭ）中に、または単純に人間の行うアークもしくはミグ溶接を支援するための低コストツールとして使用するための、本発明の単純で低コストかつポータブルな実施形態が、簡単に説明される。これは、ビルド品質に関連した有用なリアルタイム可聴情報をオペレータに提供することになる。ＡＭマシン内に設置するように説明されたデジタルシステムとは異なり、この低コストの実施形態はデジタル電子部品を必要としない。代わりに、超音波溶融応答情報を可聴帯域へ下げてシフトするまたはベースバンドにするために、基本的なアナログヘテロダイン回路構成を（すなわち、既知の正弦波発振器との混合を介して）使用する。したがって、レーザ溶融に対する純粋に可聴な応答が、ヘッドフォンまたはラウドスピーカを使用して人間オペレータに対して任意の速度で再生されることが可能であり、したがって、オペレータが、堆積、スポットまたはアーク溶接の質を評価することができる。同様に、可聴波形は、堆積の質の大きな変化の自動的検出に影響を与えるように、単純な閾値検出器回路構成または整合フィルタのバンクに供給されてもよい。
【００３３】
マイクロホンアレイ処理  
マイクロホンアレイによって検出されたガス媒介音響波形は、まず、バックグラウンドノイズ源（すなわち、マシン内の機械的ノイズ）から対象の信号成分（すなわち、レーザビームと粉末ベッド／溶融プールの間の物理的相互作用に関係付けられたインプロセス情報）を分離するように処理される。図４は、単純な幾何形状の６ｍｍ径Ｔｉ６Ａ１４Ｖシリンダの１つの層にわたる単一のマイクロホン応答測定についての時間領域および周波数領域プロットを示す。図示されるように、レーザパルス周波数を含む、より高周波数の信号成分は、溶融応答に起因する可能性がある。しかしながら、これはビルドチャンバ（すなわち循環ポンプ）内の機械部品からの有意な低周波ノイズによって変調される。これら２つの信号成分の間のスペクトル差により、本発明は、低周波機械的ノイズを除去するために約６〜１０ｋＨｚのカットオフを有する高域デジタルフィルタを実装するが、フィルタカットオフは各タイプの特注ＡＭマシンに対して最適化されてよい。図５に示したように、低次高域ＦＩＲフィルタ（すなわち、線形位相を有する）は、低周波機械的ノイズのすべてを効果的に除去し、インプロセス監視のための主要な関心の未加工の溶融応答を変調する。
【００３４】
また、ＡＭマシン内の動く機械アセンブリ（例えば、ガス流ポンプ、粉末ワイパ１０９）に起因する低周波可聴ノイズ成分は、単純な低域デジタルフィルタ（例えば、ＦＩＲフィルタ設計）を使用して分離することもでき、本発明において利用し得る。そのような機械的ノイズ信号は、ＡＭマシン内の長期アセット状態監視または組込み試験のために有用に分析することができる。循環ポンプ、粉末ワイパ１０９および／または光学モジュール１０６のガルバノ機構によって生成された特有の可聴音を、機構の動作状態を適切に特徴付ける未加工の波形データまたは抽出された信号特徴として記録しおよび記憶し得る。そのような波形記述子は、スペクトル記述子（例えば、ＦＦＴ、ＡＲ、ケプストラム、ウェーブレット、もしくはＳＴＦＴ係数）、信号振幅／エネルギーに関係付けられた記述子（ＲＭＳ、ピーク電圧）および／または統計記述子（例えば、尖度、ＫＳ統計）を含む。システムは、ＡＭマシン内の機械部品からの測定された音響波形の自動分類に基づく状態監視方法を使用してよい。これらは、単純な決定規則（例えば、ハード閾値）、または、入力波形もしくは入力波形から導出された抽出特徴と事前に知られた測定値のデータベースもしくはモデルの間の比較に基づく自動故障状態診断のための統計的もしくはパターン認識方法に基づいてよい。
【００３５】
パッシブ監視システムの主な利点は、それが、粉末ベッド溶融プールに対して生じる実際のレーザパルス相互作用の明確、精密かつ明白な記録（すなわち、ローリング時間レポート（rolling temporal report））を提供することである。本発明は、パルスレーザ加熱を利用するＡＭマシンに特に適しており、微細スケールの感知の範囲を提供し、したがって、連続波（ＣＷ）レーザ源を利用する任意のＡＭマシンを用いて容易に達成可能なものを上回る、より微妙な加熱制御能力を提供する。これは主に、以下のものを抽出するようにリアルタイムでスペクトル的に処理し得る測定された音響応答内で検出可能な信号変調効果をパルスレーザが誘起するためである：（１）粉末ベッドに対する実際のレーザ相互作用に関連付けられた決定論的情報フィードバック（すなわち、ＡＭビルドの間の複雑なレーザパルスプロファイルを音響的に認識する）、（２）後続のＡＭビルドパーツに関係付けられ得る次の溶融状態（すなわち、溶融プールの加熱状態およびその結果のダイナミクス）に関する確率論的情報フィードバック。本発明の文脈内では、パルスレーザＳＬＭ  ＡＭマシンが、閉ループシステム内の加熱プロセスに対してより微細スケールの制御を提供することが主張される。
【００３６】
本発明は、典型的にはＳＬＭ  ＡＭマシン内に見られる様々なパルスレーザ加熱源および関連付けられた機械的「ラスタ」走査システムと共に使用することができる。これらは様々なモードで動作する。一実施形態では、レーザパルス化は、本発明でも有利に利用し得る音響応答（例えば、チャーピングまたは掃引周波数応答）内で可変周波数変調を誘起するように制御される。利用されるレーザおよび走査ガルバノミラーシステムのタイプに関わらず、測定された音響応答（すなわち、最も顕著には進展する周波数）が、レーザのパルス事象を確実に表現する。さらに、動的溶融プールは、ダイナミックメルトプールは、ビルドチャンバ内のマイクロホンに伝播する対象の音響波の主源を構成する。
【００３７】
決定論的加熱レーザパラメータを検出することに関する本発明の幾つかの使用法が識別される。加熱源を変える１つの方法は、集束光学系ひいてはレーザビーム強度プロファイルを変更することである。本発明によって提供される有用な監視機能は、複雑なＡＭビルドの間に光学焦点距離を変更することにより、レーザビームの予期されないまたは意図的なデフォーカスの自動的検出を含む。焦点距離（例えば、＋／−４ｍｍ）の正または負の変位は、粉末ベッドに入射する加熱スポットの強度を低くする。ガス媒介音響応答は、加熱源焦点距離の有意な変化を検出できることが示されている。説明のため、音響応答波形は、合焦（０ｍｍ）設定から正の４ｍｍおよび負の４ｍｍ設定に変えられた商用ＳＬＭマシン内のファイバレーザの焦点距離で測定された。これら３つの焦点距離設定を有する６ｍｍ試験シリンダの連続層からの１０個の音響波形から抽出されたＲＭＳ信号レベルが、図８に示される。焦点が粉末ベッドの４ｍｍ上の場合、平均音響信号エネルギーの測定可能な減少が見られ、デフォーカスされたビームが発散して、より集中されていない加熱源を生じることを示唆する。しかしながら、粉末ベッドの４ｍｍ下に設定された焦点は、合焦の場合とまったく同様の音響応答を生成した。したがって、加熱レーザビームが粉末ベッドの上に集束してより弱いエネルギーを生成するときを検出するための方法が提供される。音響システムは、同様の音響信号処理（例えば、ガウスまたはトップハットプロファイル）に基づいて異なるビーム形状を区別してもよい。
【００３８】
ＡＭマシン内でレーザによって送達される加熱エネルギーを変化させる別の手法は、光源レーザパワー（ワット）を単に変更することである。ガス媒介応答は、レーザパワーのそのような変化に敏感である。したがって、本発明は、他の関係する入力レーザパラメータが知られているかまたは導出することができる、レーザパワーを推定するための有用な近似方法を少なくとも提供する。しかしながら、同じ溶融応答を測定する幾つかのマイクロホンのアレイは、平均化方法ならびに／または較正試験および伝搬損失（大気減衰モデル）によってレーザパワーの推定の精度および信頼性を改善することに留意されたい。図６は、３つの増加するパワー（４０ワット、１２０および１８０ワット）でレーザが設定されたＴｉ６Ａ１４Ｖシリンダビルドのための単一のマイクロホンにより測定されたガス媒介応答の３つの例を示す。時間領域プロットに示されているように、信号における振幅およびエネルギーは入力レーザパワーと共に明確に増加する。ＳＴＦＴスペクトログラムにより示されるように、広帯域エネルギーおよび狭帯域トーンエネルギーがレーザパワーと共に増加する。この４０ワット低電力の場合に関して、本発明は、マイクロホンアレイにおいて検出可能な音響応答を誘起するために粉末が完全に溶融することを必ずしも必要とせず、したがって、本発明の別の利点は、熱弾性レジームにおいてレーザと粉末ベッドの相互作用（すなわち溶融未満）を監視することであることに留意されたい。同様に、ＡＭマシン内で使用されるはるかに高いパワーのレーザ誘起アブレーションプロセスも、本発明によって容易に監視できることも言及される。
【００３９】
したがって、測定されたガス媒介信号応答におけるエネルギーを推定するための幾つかの信号処理方法を、レーザパワーを直接推測するために使用することができる。利用することができる信号エネルギーの記述子は、時間領域の任意の積分期間にわたって計算されるピーク電圧、分散、およびＲＭＳを含む。同様に、音響エネルギーは、（ＦＦＴ係数、ＳＴＦＴを介して）パーセバルの定理に従って、または任意の波形包絡法（例えば、ヒルベルト変換係数）によって、スペクトルエネルギー密度として処理することができる。さらに、音響信号パワーの帯域制限された推定の任意のタイプが、レーザパワーを推定するために同様に使用されてよいことに留意されたい。
【００４０】
図７は、商用ＳＬＭマシン上のＴｉ６Ａ１４Ｖ試験シリンダＡＭビルドの間の４０から１８０Ｗの範囲の入力レーザパワーと（各パワーで１０個の連続する層にわたる平均として得られた）ガス媒介応答のＲＭＳ電圧の間の経験的に導かれた関係を示す。図示されるように、ＲＭＳ電圧はレーザパワーと共に単調に増加する。さらに図６では、各信号応答の終わりに見られる、より大きくよりエネルギーの高い過渡信号が、シリンダ層にわたるレーザ伝導容積ハッチ溶融と、シリンダの外部表面を画定する後続のパーツ輪郭溶融との間の移行に対応する。より高い振幅のガス媒介音響応答を示す輪郭信号は、より小さい点距離（すなわち、ハッチ線に沿った連続する加熱点の間のミクロン単位の距離）に起因する。得られるＡＭパーツの表面を形成する任意のビルド内のそのような輪郭溶融は、嵩容積ハッチよりも短い点距離を有するように選択されることが多く、それにより、加熱点がより近く、周縁のあたりの融合されたＡＭパーツへのヒートシンクがより貧弱である結果として、周囲溶融プール内の加熱効果の増大がもたらされる。輪郭溶融は、潜在的に異なる点距離および／または露光時間を有する内側および外側の周囲溶融パターンを含み得る。本発明は、有効性（すなわち、決定論的点パターンの直接的尺度）、および輪郭の質（すなわち、熱分布を確実にするためにマイクロホン応答における振幅情報で参照されるスペクトル拡散交差（spectral spread cross））を監視するための有用な方法を提供する。また、層の制限された領域にわたる延長された輪郭動作が、本発明のデータ処理方式（すなわち自動分類器）によって検出しおよび解釈することができる音響振幅の差を誘起し得ることにも留意されたい。
【００４１】
これを例示するために、図９は、標準入力パラメータ（すなわち、２００ワットレーザパワー、５０マイクロ秒露光時間、および７５ミクロン点距離）を有する商用ＳＬＭマシン上でビルドされた６ｍｍ  Ｔｉ６Ａ１４Ｖ試験シリンダの単一の層に利用される融点パターンを示す。示されるように、加熱レーザ（すなわち、緑色で示されたスポット）が、設定点距離を有する各隣接ハッチ線に沿って横方向に移動し、各行後に直交回転ベクトルが変化する（例えば６７°）。ハッチングが完了した後、レーザは、必要とされる表面仕上げまたは表面多孔性効果を誘起するために、レーザパラメータの異なる組み合わせを用いて周囲輪郭の周りで溶融する。例示的試験シリンダについて本発明によって測定され得られたガス媒介音響応答は、時間領域とスペクトログラム領域の両方で表される。示されるように、ハッチと輪郭溶融レジームの間にはスペクトル内容に明確な差異がある。この場合、融点パターンは、容積ハッチと同じ点距離の内側円形輪郭と、より短い点距離周期を有する外側輪郭とを含む。これらの異なる溶融レジームは、ＳＴＦＴ図９に明瞭に見られる。この場合、最初に同じハッチ点距離で内部の輪郭が発生するが、動きは線形ではなく円形であることに留意されたい。外側の円形輪郭は、より細かいピッチ点距離に起因するその溶融動作にわたって、ハッチ周波数に対して上への周波数シフト（約１６．８ｋＨｚ〜約２０ｋＨ）を誘起する。したがって、本発明は、スペクトル分析に基づいて、嵩容積ハッチ溶融動作とパーツ輪郭動作の間を区別する信頼性の高いリアルタイム方法を提供する<1>。また、ＳＴＦＴにおけるハッチ溶融点と輪郭溶融点の間のスペクトル境界および間隔は、ビルド内の特定のＡＭパーツまたは特定の領域／セクションからの音響情報を自動的に認識する、および／または、一意に識別するための有用なマーカとして追加的に使用されてよい。  
＜１  特定の点距離／露光時間の組み合わせにマッチした高Ｑファクタ共鳴音響センサを利用することも有用であり得る。＞
【００４２】
本発明は、時間発展するＳＴＦＴスペクトル処理または任意の時間周波数変換に基づいて、ＳＬＭマシン内の加熱点間の点距離パターンを推定し、および／または、追跡するためのロバストな方法を提供する。異なる点距離を有するＴｉ６Ａ１４Ｖ試験シリンダからの溶融応答波形を比較するさらなる例が提供される。図１０（ａ）は、２つのまったく異なる点距離設定（５５ミクロンおよび９５ミクロン）を有するＴｉ６Ａ１４Ｖ試験シリンダの単一の層について生成されたガス媒介応答の波形情報を示す。ＳＴＦＴは、５５ミクロンに設定された短い点距離で溶融応答を示し、高いスペクトルピーク（約１６．５ｋＨｚ）をもたらす。対照的に、図１０（ｂ）は、点距離が９５ミクロンに拡張された場合の溶融応答に関し、より低い周波数スペクトルピーク（約１４．２５ｋＨｚ）を示し、区別するために使用することができるスペクトル差をやはり確認する。さらに、異なる点距離および曲率半径の幾何形状に関して、ピーク内の微細スケールのスペクトル幅または局所スペクトルエネルギー拡散に測定可能な差異があることに留意されたい。本発明において実装されるような高分解能スペクトル分析は、５５ＰＤの場合、スペクトル内容がより狭く制限されずに広域帯にわたって拡散ことを示す。したがって、本発明は、特定の溶融幾何形状（例えば、走査点溶融パターン）をトーンエネルギー帯の微細スケールスペクトル分析によって直接的に認識し、および／または、識別することができる。さらに、スペクトルピークまたは局所形状分布がどのように進展するかの分析は、後述されるように、走査パターンと次の露光時間の両方に関係付けられてよい。本発明は、任意の適切な高分解能スペクトルを用いてスペクトルノイズにわたるトーンピーク情報の分布、総和、または拡散を定量化するための任意の既知の信号処理アルゴリズム（例えば、トーンスペクトル平坦性などを測定し、および／または、分類するための周波領域におけるすべての尺度または信号対ノイズ比ＳＮＲ）を実装することができる。
【００４３】
幾つかの既知の時間−周波数変換方法を、スペクトログラムを含む本発明におけるスペクトル認識のために利用することができることが強調される。重要なことに、そのような高分解能スペクトル分析に必要とされるより高いＦＦＴ分解能（すなわち、計算されたＦＦＴ係数の数）は、ハイゼンベルクの不確定性原理（すなわち、スペクトル漏れまたはぼけ）に反しないように、適切な時間窓およびオーバーラップ分解能を有しなければならない。さらに、時間積分期間（すなわち、時間領域にわたる平均化の使用）はまた、後続のデータ処理における自動トーン検出／認識を最適化するように、および／または、人間オペレータへの表示（すなわち、人間参加型認識）のための適切な視覚積分期間を提供するように選択されてよい。さらに、直交基底関数（例えば、ＤＦＴのための正弦波、ウェーブレット分解のためのマザースケール（mother scale）関数）にわたる相関変換に基づく任意の従来のスペクトル方法と同様に、さらなる自己相関スペクトル方法のクラスが、測定された溶融応答の帯域制限された部分にわたって取られるウィグナービレ分布を含めて、そのような高分解能、自己相関、時間−周波数方法の範囲内で必然的な交差項を抑制するための既知の方法を使用して、高分解能スペクトル認識のために本発明において同様に適用することができることに留意されたい。
【００４４】
図１０に示される例も、本発明内の別の重要な方法を示す。それは、抽出されたスペクトル特徴と共に、後続の自動検出アルゴリズム（例えば、ＣＦＡＲ）および／または自動分類エンジン（例えば、線形判別、ＡＮＮ、クラスタアルゴリズム、ベイジアン分類器）への入力として使用されるために、ガス媒介応答測定から定期的に抽出される振幅統計記述子の幅広い使用に関する。幾つかのタイプの波形記述子は、未加工のガス媒介溶融応答から抽出することができ、本発明は、このベクトルを特定の事例（例えば、パーツ幾何形状、粉末タイプ）について微調整することができる。例えば、図１０に示したように、測定された波形ストリームから抽出されたＲＭＳ値の連続的または時間シフトするバッファ（任意のそのような振幅に関係した記述子で十分である）が、信号エネルギーの有用なローリング推定を提供することができる。振幅分布形状（例えば、ヒストグラム、ＰＤＦ、またはＣＤＦ）の簡潔な低ノイズ進展推定値を提供する、本発明内で利用される波形記述子の別の重要なグループも示される。そのような波形記述子は、無次元であるため、絶対測定波形の変動の幾つかの原因（例えば、周波数依存減衰）の影響を少なくできる。例えば、尖度（すなわち、４番目のモーメント）は、連続的に推定される適切な窓サイズにわたって、測定された音響波形の一般的スパイク（または分布における極端な外れ値の推定値）を表す。歪度（すなわち第３モーメント）は、波形の対称性を示し、コルゴモロフ−スミルノフ（ＫＳ）統計は、波形ＣＤＦと適切なモデル（例えば、ガウス）の間の最大距離を定量化する適合度尺度である。図１０に示したように、ＲＭＳ特徴と尖度特徴の両方が、５５ミクロン点距離の波形でよくある振幅変調を検出する。これは、本発明によって行われた一般的な観測結果を示すものであり、より短い点距離を有するＡＭビルドは、（任意の信号処理方法を使用して経時的に観測される）測定されたガス媒介応答におけるより顕著な振幅変調に対してしばしば追加的に関連付けることができる。さらに、変調ピークは、レーザスポットがハッチラインの端部に到達する点と正確に一致することが多く、このことは加熱効果の増加によって正当化できるが、これは、点距離パターンを示すための別の組み合わされた方法を表すことが強調される。実際、測定されたガス媒介溶融反応のローリングスペクトルおよび振幅統計記録を使用して、点距離と露光時間の組み合わせを識別／認識できることが主張される<2>。  
＜２  しかし、本発明は、リアルタイムで自動分類器に入力された信号特徴ベクトル内の現在の点距離値を含むことができる。しかし、本発明は、使用前に点距離プロファイルパターンを記憶してもよく、またはリアルタイムで点距離情報を提供するレーザ制御と同期してもよいが、並列に実装されたスペクトルＦＦＴ処理が、複雑な幾何形状ビルドにわたってリアルタイムで自律的点距離推定を容易にするので、先験的な知識は必要とされないことが強調される。＞
【００４５】
図１１は、異なる３つの点距離（ＰＤ）設定（すなわち、７５、５５、および９５ミクロン）を有する１０回の連続した溶融応答にわたるＦＦＴからの優勢周波数ピークの間の関係を示す。図示されるように、スペクトルピークは、特に標準偏差（＜１５Ｈｚ）を有する５５および９５ＰＤ（７５ＰＤは１９０Ｈｚであった）の場合の、点距離の相当な特徴である。５５ミクロンの波形と９５ミクロンの波形を比較すると、溶融プールの連続した励起間の時間期間がより短い、すなわちレーザスポットがより近くの加熱点に到達する時間がＰＤ９５の場合よりも短いため、ＰＤ５５の場合の周波数はより高くなければならないことになる。この主張は、両者の露光時間（すなわち、５０マイクロ秒に設定された）のために成り立つ。しかしながら、７５ミクロンＰＤはかなり低い。これは、７５ミクロンＰＤ波形についての露光時間（すなわち、各点の滞留時間）が７０マイクロ秒でより長く選択されたためである。この例は、溶融からのガス媒介マイクロホン波形で観測されるトーンピークが、点距離と露光時間（ＥＴ）の組み合わせによって決定されることを示すが、これらは、ガス媒介溶融応答内の時間および周波数情報から直接推測することができる。
【００４６】
７５ミクロンに設定された一定の点距離（ＰＤ）および２００ワットに設定されたレーザパワーについて、各走査点でのレーザの露光時間（ＥＴ）が変更された場合、６ｍｍ試験シリンダから測定された波形を再び使用して、ガス媒介溶融応答の波形特性も考慮される。図１２（ａ）は、層の全持続時間および各層の最初の５２ｍｓｅｃ（すなわち、一定の持続時間積分期間）の両方にわたって、測定されたガス媒介応答のＦＦＴ内の露光時間と最大ピークの間の関係を示す。図示されるように、一次スペクトルピーク周波数と各融点のレーザ露光時間の間に明確な反比例関係が存在する。点距離が一定であったので、このことは、より長い露光時間に溶融プールに送達された励起パルスの間のより長い有効期間によって正当化することができる。しかしながら、ピーク優位周波数の変動は、露光時間が増加されるにつれて徐々に減少されることにさらに留意されたい。これは、溶融プール励起における検出可能な物理的差異に関係付けられ得る（すなわち、より短い励起が、溶融プールの振動のモードまたはその周波数応答の測定可能な差異を引き起こす）。図１２（ａ）は、溶融応答波形全体にわたって得られたのに対し、図１２（ｂ）は、ピークが安定していることを示すために、はるかに短い積分期間にわたって得られ、非常に短い時間期間に積分されたスペクトル情報から異なるレーザ露光時間を区別する本発明の能力の不変性を証明している（すなわち、露光時間のほぼ瞬時の識別（ＩＤ）が可能であり得る）。
【００４７】
（高分解能周波数分析による）ピークスペクトル分布の間の微細スケール差に完全に基づいて、選択レーザ溶融ＡＭマシン内の異なる露光時間設定を区別する本発明の能力を説明するために、図１３は、図１２で使用された露光時間設定の範囲（すなわち、３０、４０、５０、６０、７０  マイクロ秒）にわたって測定された波形の主なスペクトルピークを示す。示されている微細分解能ＳＴＦＴ（すなわち、８１９２ｐｔ  ＦＦＴ）が、異なる周波数を有する波形からスペクトル帯内に常に存在する差異を示すように試みる。一般に、より短い露光時間パルスは、より過渡的な溶融プール励起、ひいては測定可能なより広帯域のスペクトルピーク分布を推測すると主張されている。したがって、本発明の重要な特徴および利点は、特に、非常に高忠実度および高帯域幅の計測マイクロホン（例えば、ＧＲＡＳ４０ＢＦ）を組み込む任意の実施形態において、周波数内容の非常に微妙な差異を測定および解像する能力である。図１３はまた、輪郭のスペクトル特性（すなわち、これは、各場合の同じ融点パターンに従う）および主スペクトルピークに対するその一貫した周波数を示す。さらに、測定された溶融音響波形応答内の帯域制限されたエネルギーにわたる総和の使用が図１４に示されている。スペクトルエネルギーの総和をレーザ周波数付近に帯域制限することによって、音響波形エネルギーとレーザ露光時間の間の有用な関係が導出されるが、ガス媒介溶融応答のエネルギーに関係付けられた測定値を抽出する幾つかの方法が同様に考慮されてもよい。例えば、ＲＭＳまたは二乗法の任意の尺度が（例えば、Ｈ変換によって提供されるような）エネルギーまたは信号エンベロープを積分した。
【００４８】
本発明をさらに例示するために、図１５に示される入力レーザビルドパラメータの組み合わせによる１０ｍｍ試験キューブの大きなサンプルを組み込んだＡＭビルドの間に測定された音響溶融応答が検討される。ここでは、入力パラメータキューブの１５個の組み合わせのセットが、粉末ベッド基板にわたって１３回繰り返される。第１の１５個のキューブについてのガス媒介応答が、図１６で時間領域とＳＴＦＴ領域の両方でプロットされて示される。これから、粉末ベッドとのレーザ相互作用を識別するために、本発明においてスペクトル情報と振幅分布の一意の組み合わせを利用できることが推測できる。また、各キューブを横切る音響応答の振幅分布は一様でなく、ハッチを横切る後続の溶融応答と比較してエネルギーの初期バーストが大きいことに留意されたい。これは、ガルバノ機構の現実的な慣性応答に直接起因し得るものであり、各体積ハッチ動作の初期の実効レーザスポット滞留時間が線形ではなく、加熱が初期に増加されることを示唆し、それは、少数の連続したレーザパルス（例えば、５または６）が、ガルバノが移動し始める前に、同じ／同様の点で粉末ベッドに送達されるからである。図１７は、＞１６ｃｍ×１６ｃｍに及ぶ基板全体にわたる層全体の完全な音響応答を示しており、１５個のキューブセットの１３個の反復されたシーケンスのすべてからの単一のマイクロホンによって測定された応答を示す。これは、１５個のキューブの各セットについてのスペクトルシーケンス情報が基板にわたって反復されることを示す。結果として、そのようなスペクトル識別は、粉末ベッドにわたる空間的位置に対して実質的に不変であり得ることが強調される。さらに、図１８では、４つの連続した層への試験キューブビルドを横切るガス媒介応答を包含するように測定時間窓を延長する。やはりこれは、ビルドにわたるスペクトルパターンがすべての層で反復されることを確認する。しかしながら、このビルド内の各層は、新しい層ごとにある設定角度（すなわち、６７°）により回転されているハッチ角度を含む。これは、新しい層ごとに対象の狭帯域スペクトル情報に生じる周波数における測定可能なシフトを説明し、ガルバノシステムハードウェア内の決定論的影響と完全に一致し得る。
【００４９】
測定された音響溶融応答信号のエネルギーまたは振幅と加熱エネルギーに関係付けられたレーザパラメータ（すなわち、パワー、ビーム強度プロファイル、滞留時間、または露光時間）の間に常に正の相関が存在することが一般的に予想されるが、これは必ずしも本発明の場合ではない。これは、次の理由が考えられる。第１に、論じられるように、ガス媒介音響応答信号は、ハッチ端部での増加された加熱による溶融プール励起および振幅変調に関係付けられた決定論的成分だけでなく、主として溶融排出スパークに関係付けられた有意な確率論的成分を組み込む（すなわち、他の２つのより決定論的成分にいくらか依存するが、粉粒、大気状態、再循環などの幾つかの他の駆動要素／原因を有する）。トーン情報と異なり、確率論的信号成分は極めて広帯域であり得る。しかしながら、測定された信号内のトーンおよびブロードバンド情報の効果的な分離は、改善された解釈をもたらすことができる。幾つかのマイクロホンのアレイにわたる溶融プール放出の時間同期測定が、改善されたブラインド音源分離のための高度なデコンボリューション方法（例えば、ＩＣＡ）を促進できることも可能である。さらに、既に言及されたように、絶対振幅に関係付けられた信号記述子が溶融プール応答の特徴付けに無効であると判明している場合、相対振幅分布に基づく記述子は、絶対ＳＰＬに直接関係付けられるものではなく信号分類に利用することができる（例えば、振幅分布統計および波形ヒストグラム、ＰＤＦ、ＣＤＦ、または任意の候補分布にモデル化された尖度、非対称、コルゴモロフ−スミルノフ（ＫＳ）統計などの抽出されたメトリックに関連する）。
【００５０】
第２に、溶融プール音響源とマイクロホンアレイの間の音響減衰または伝搬損失が、音響応答の絶対振幅に影響することが強調される。さらに、ビルドチャンバ内のそのような減衰は、一定の幾何学的拡散成分（例えば、球状の拡散１／ｒ2、シリンダ状の拡散１／ｒ、またはその間のどこかなど）、および、周波数に依存する吸収成分の両方を有し、減衰は、より高い周波数帯域（例えば、低超音波）内でより一般的になる。したがって、周波数成分と測定された溶融応答の絶対振幅の間の関係は、常には一貫して見えないことがある。ビルドチャンバ雰囲気内で示される伝搬損失の周波数依存の経験的または物理的モデルも本発明内に含まれ（すなわち、経験的に導かれる伝搬損失曲線を介して）、絶対ＳＰＬ測定での周波数依存減衰によって誘起される任意の着色効果を較正または無効化し得る。また、超音波波形は、（パラメトリックラウドスピーカの機能で説明されるように）近距離場雰囲気において非線形復調することができることに留意されたい。
【００５１】
要約すると、本発明によって測定された溶融に対するガス媒介応答は、レーザ入力パラメータの監視または「レーザ真理データ検証（laser truth data validation）」のために有用である。レーザが何を行っているかのこの瞬時記録は、溶融プール状態情報（例えば、振幅変調、エネルギー分布など）を推測する信号から他の抽出された特徴と組み合わせて使用することができる。任意のタイプの変調された加熱源に対して、露光時間、デューティサイクル、滞留時間<3>および／または点距離のローリング記録は、少量のみのタイムラグ待ち時間を有する測定されたマイクロホン応答のスペクトル内容を進展させる時間から推測されてよく、音響波源のマイクロホンアレイへの伝播、および測定された波形の基本的スペクトル処理を可能にする。アレイ内の複数のマイクロホンにわたって溶融応答波形を処理することにより、推定精度または推定の確実性を改善することができる。ここで論じられたように、時間的にレーザ相互作用を推定または追跡するこの基本的スペクトル処理は、未加工の測定された溶融応答またはマイクロホンアレイにわたる複数の時間同期された応答から本発明によってやはり抽出される適切な音響信号特徴ベクトルによって補われる。そのような信号特徴ベクトルは、前述のスペクトル係数（すなわち、上記のレーザ相互作用および溶融プール位置に主に使用される）と並行して生成される。この特徴ベクトルは、溶融応答波形を認識または分類するために使用されるすべての信号記述子を含み、それらは溶融プールの状態に適切に関係付けることができ、したがって、本発明は溶融プロセスの高分解能閉ループシステム制御のために使用することができる。特徴ベクトル内で顕著であるのは、振幅分布およびエンベロープ形状を特徴付ける記述子である。しかしながら、信号特徴ベクトルが、スペクトル処理から直接抽出された記述子（例えば、タイムスタンプされたスペクトルピーク、またはピーク間の相対尺度）を実際に含み得ることにさらに留意されたい。  
＜３  入力レーザパラメータ（例えば、露光時間または点距離）の変動が、各加熱点における滞留時間を変化させることができ、結果として、粉末ベッドにわたる各位置で吸収される加熱エネルギーの量に影響を与える（Ｅ＝Ｐ＊ｔ）。＞
【００５２】
安定した最適溶融状態ビルドの間の時間変化する決定論的レーザパラメータの認識に加えて、本発明は、準最適な溶融状態に対して強い因果関係証拠を提供できるレーザ誘起金属粉末溶融のランダムに発生する副産物を検出し自動的に評価する。本発明は、最適な溶融状態からの有意な逸脱を明らかにでき、ほぼ即座にそうすることができることが強調される。したがって、入射動的加熱源を制御する入力レーザパラメータを、安定した溶融状態を維持するためにリアルタイムで調整できるように、重要な情報フィードバックを提供することができる。そのような閉ループシステムは本発明の主要な用途である。
【００５３】
おそらく、最も望ましくない溶融状態は、（レーザパラメータを含む）入力システムパラメータとパーツ幾何形状の組み合わせが溶融プール内の局所的な深刻な過熱（バブリングまたは沸騰）を誘起するときに発生する。これは、ＡＭパーツ内の複雑な特徴または突出部（spur）の位置で発生する可能性があり、加熱点における時間的または空間的濃度、およびパーツへの低い熱伝導率にも起因し得る。そのような瞬間溶融プール加熱エネルギーの過渡的増加は、不安定な熱擾乱を誘起し、結果として、より大きな溶解粉末粒子がその表面から排出され、本発明により自動的に検出および分類されるランダムで間欠的な過渡音響放出を引き起こす。
【００５４】
溶融物排出の発生増加は、溶接におけるスパッタリングと同様の不安定な溶融状態を構成する。しかしながら、ＳＬＭ  ＡＭマシン内の溶融物排出ボリュームの増加のさらなる望ましくない結果は、溶解粒子が、ＡＭパーツにちょうど溶融したかまたは溶融しようとしている位置の粉末ベッドに戻る可能性が高いことである。これは、後続のビルドパーツに有害である（例えば、誘起された有孔性）。説明されているように、溶融物排出は、提案されたガス媒介音響監視によって検出することができる。溶融物排出スパークの分布が溶融プールから放出されることに留意されたい。そのようなスパークの物理的特性（すなわち、質量、速度および温度プロファイル）は、後続のビルドの品質および特にその有孔性に直接的因果関係を有し得る。例えば、無視できる有孔性を有する完全に密なＡＭパーツが、溶融プールから離れた高軌道密プルームに投射された高速低質量溶解スパークに関連付けられ得る。対照的に、高い有孔性のＡＭビルドは、多くが溶融プールからの低速低軌道に続く、溶解粒子質量のより広い分布にしばしば関連付けられ得る。本発明は、これら２つのスパークシナリオを自動的に区別するための有用な方法を提供する。
【００５５】
説明してきたように、定常的で安定した溶融は、本発明が検出し溶融プール内の共鳴励起モードを誘起するレーザパルス周波数に直接関係付ける、ガス媒介応答内に特徴的なトーンリンギング成分を誘起する。したがって、狭帯域検出器およびノッチ帯域通過フィルタを、広帯域バックグラウンドからこの成分（例えば、帯域制限された二乗法ＣＦＡＲ）を抽出するために使用することができる。一般に、波形内の過渡状態をランダムに発生するより大きな振幅が無く、ビルドチャンバ内の１つまたはすべてのマイクロホンによって測定される、（時間または周波数における）音響応答内の低振幅で均一に分布されたエネルギーは、より均一かつ安定した溶融状態に関係付けられ得ると考えられる。しかしながら、ハッチ終端事象からの振幅変調を組み込むレーザ誘起トーン情報に加えて、本発明は、溶融プールから出る溶解溶融物排出によって放出された高周波広帯域衝撃波活動のアンサンブルの自動検出および分類にも対応する。すなわち、本発明は、測定された溶融応答（すなわち、基本的音響フィンガプリント情報）内のトーンピーク周辺／近傍のスペクトル分布を測定および分類するだけでなく、約１４０ｋＨｚまで存在するすべての周波数（すなわち、ＳＷ過渡立ち上がり時間Ｎ波）を含むより広帯域のノイズを測定および解釈する。
【００５６】
マイクロホンに伝播するスパーク波の、このアンサンブルを含むより広帯域の音響波形成分を検出および／または分類するために、様々なスペクトル、エネルギー、および、統計的方法を、本発明において利用することができる。溶融物排出およびスパークから放出される、このより広帯域の音響エネルギーが、マイクロホンアレイに入射する測定された音響信号で優位を占めることができることに留意されたい。スパーク／溶融物排出ノイズを測定および評価するために、任意の形態の広帯域スペクトル処理を本発明において利用することができる。これは、（例えば、アクティブソナーにおける残響のような）周囲の広帯域応答からの高ＳＮＲトーン情報をフィルタで除去することができる。信号エネルギー（例えば、ＲＭＳ、Ｉｎｔエネルギー）の単純な測定を超えて、本発明における広帯域ノイズを評価および認定する１つの方法は、１つまたはより多くの候補分布に対するノイズ振幅分布をモデル化することを含む。より具体的には、過剰スパーク中に放出される広帯域ノイズの振幅統計は、（例えば、閉形式分布に対して）モデル化できる振幅分布（ＰＤＦ、ＣＤＦ）を有し、適合を評価するメトリックを使用してノイズを簡潔に特徴付けることが可能であり、潜在的には、モデル化された分布を物理的スパークプロセスに関係付けることもある。すなわち、溶融プールからの主なトーンノイズは非ガウス信号である可能性が高いが、スパークの時間的に畳み込まれたアンサンブルからの広帯域ノイズは、中心極限定理に従ってガウス分布族に従う可能性が高くなる（すなわち、独立したノイズ源スパークの合計は、個々のノイズ源の振幅分布が何であれガウス分布に向かう傾向があってよい）。したがって、適合度を評価できる任意のメトリック（例えば、ＫＳ、尖度）を、測定された音響応答からのスパークのレベルを定量化するために使用することができる。レーザ周波数（トーン）を中心とする広帯域ノイズは、他のノイズ分布（例えば、ライス分布は正弦波成分およびガウスノイズ成分を有する複合分布である）によって実際により正確に記述できるが、このことは本発明においても効率的に特徴付けられることが強調される。
【００５７】
異なるビルドシナリオでスパークまたは溶融物排出ノイズのアンサンブルを定量化するために利用されるこの広帯域または帯域制限ノイズ分布モデル化方法に加えて、本発明はまた、ＡＭビルドにわたって様々な個々の時間離散過渡波形を検出することに留意されたい。これらは、レーザが溶融する非常に局所的な領域のみを短時間に飛び回る、複雑なビルドの複雑な隔離された部分にわたる非常に短い期間の溶融に起因する可能性がある。図１９（ａ）および（ｂ）は、そのような複雑なＡＭパーツにわたって測定された過渡音響波形の２つの例を示す。図示されるように、本発明によって検出される信号の周期性は、レーザ走査システム（例えば、ガルバノ）のビルドおよび／または機能／性能を評価する方法の役割を担い得る。
【００５８】
そのような過渡現象は、本発明において分離し、正規化し、オフラインで分析されてよい。反復される近接構造特徴（例えば、細かいハニカム構造）を組み込んだビルドパーツにわたる任意の多数の反復される過渡音響波形を評価するために、本発明において使用される１つの強力な教師なし分類方法は、階層的クラスタリングを含む。この状況では、適切に選択された（次元の呪いの点で）簡潔であるが特性のある特徴ベクトルが、検査を受けて各コンパイルされた波形から抽出され、これらは、ある種のメトリック（例えば、ベクトル対の間のユークリッド距離）に基づいてこれらの波形の間の自然なグループ類似性を自動的に評価する教師なしクラスタリングアルゴリズムへ、入力データとして提示される。したがって、他と自然にグループ化しない波形は、最適な溶融プロセスがどのように聞こえるか事前知識が無くても、準最適な溶融プロセスからであると診断することができる。
【００５９】
すべてのそのようなオフライン多変量教師なし分類方法に加えて、本発明はまた、教師あり分類に基づく過渡信号のための実用的なインプロセス自動認識方法を利用する<4>。多数のそのような短期間波形パターン認識または信号分類方法を、個別の過渡状態の層内分類のために本発明と共に使用することができる。例えば、自動過渡検出の最も単純な形式は、ハード閾値設定を有する定誤警報率（Constant False Alarm Rate：ＣＦＡＲ）二乗法検波器が含み得る。既知の過渡状態の自動検出を促進／支援することに使用することができる（すなわち、コヒーレント処理ＳＮＲ利得を誘起することによる）別の手法は、レプリカ相関器またはＡＲスペクトル整合フィルタ（ＩＩＲ）を含む。そのようなレプリカ相関器は、それが、スペクトルプロセッサからの出力（すなわち、ＦＦＴ）を活用して周波数領域での乗算（すなわち、高速畳み込み）による相関を実行するので、本発明のハードウェア内で実用的である。既知の波形の自動分類のためのより従来の教師あり信号分類方法は、ゴールデンパーツ（golden part）にわたる先行のＡＭビルドに基づいて、特徴ベクトル空間内の単純な線形判別規則を利用することができる。同様に、分類規則は、ＡＮＮまたはファジィ論理分類器（すなわち、「ブラックボックス」ＡＩ方法）を使用して決定することができる。そのような自動波形分類方法と同様に、選択された特徴ベクトルが、未知の信号を分類するその能力を決定する。そのような過渡的特徴を特徴付けるために本発明において使用される波形特徴ベクトルは、ＡＭパーツ幾何形状や粉末タイプなどに非常に依存し得る。しかしながら、特徴ベクトル内で選択されたデータ整理（data reduction）信号記述子は、パラメータ、例えば、自己回帰モデリング係数（微細スケール形状）、プロニーの方法係数（すなわち、複雑な一連の減衰する指数関数的正弦波として波形をモデル化する）、ウェーブレット係数（すなわち、過渡フィルタリングにしばしば有用である）および／または振幅統計記述子（例えば、尖度、ＫＳ、歪度）を含み得る。また、よく知られた隠れマルコフモデルベースまたはメル周波数ケプストラム係数（ＭＦＣＣ）の音響パターン認識方法が、（すなわち、音声認識アルゴリズムのように）既知の波形または溶融する「クリップ」に適用されてもよい。  
＜４  層間の「ダウンタイム」が、層についての音響データ内の過渡状態を処理／自動分類するために使用されてよいことに留意されたい。＞
【００６０】
層内で特徴付けられ反復された個体を横切る溶融に関連付けられた短期間波形についてのそのような教師ありおよび教師なし自動分類アルゴリズムに加えて、本発明は、ＡＭビルド全体またはＡＭビルド内の個々の層を分類および比較するために、より広く使用される。これは、未加工の音響データを比較することに基づいてよいが、より一般的には、ビルド全体にわたってガス媒介音響溶融応答を定義する抽出されたスペクトルおよび統計的特徴ベクトルを比較することを含む。場合によっては、多次元特徴ベクトル空間は、ある種のさらなるデータ整理前処理を利用して特徴ベクトル内の分散を単純化／最小化することができ（例えば、主成分分析ＰＣＡ）、特徴ベクトルは、（例えば、制御された条件下で開発マシン上で行われる）「ゴールデンパーツＸ」のＡＭビルドから前方に伝播され、任意の他の生産マシン上でビルドされたパーツＸと自動的に比較されることに留意されたい。そのように、両方のマシンに導入された本発明が、有用な監視システムとして作用する。
【００６１】
説明してきたように、任意の複雑な幾何形状ＡＭビルド内の各新しい層にわたって測定されたガス媒介音響応答は、大きな特性を構成することができ、場合によっては、入力ビルドパラメータを自動的に認識もしくは比較し、および／または、現在のビルド層品質を分類するために使用することができる、時間／継続時間、周波数内容、および、振幅分布での一意の進展する音響フィンガプリントを構成できる。本発明においては、これは、よく知られた従来技術オーディオマッチングスペクトログラム（ＳＴＦＴ）技法によって利用される概念から導出されたものを含む、異なる幾つかの音響パターン認識アルゴリズムを使用して達成することができる。そのような方法は、未知のオーディオについてのＳＴＦＴ内のローカルピークの相対的位置／「コンステレーション」パターンを、既知の識別音楽ファイルの当該スペクトル／時間情報パターンの大きなデータベース（例えば、Ｓｈａｚａｍ、Ｍｉｄｏｍｉ、Ｅｃｈｏｐｒｉｎｔなどの商用オーディオ認識ソフトウェア）と照合することによって、任意の未知の音楽ファイルを迅速に識別することができる。しかしながら、本発明において利用されるパターン認識は、これらの概念を拡張し、ＡＭビルド音響応答の決定論的成分を定義する、そのような抽出されたＳＴＦＴピーク位置間の振幅／エネルギーまたは相対的振幅統計を定義する、さらなる統計記述子次元を必要とする。
【００６２】
しかしながら、フーリエ変換に基づいていない多くの他の方法を、本発明により測定された音響応答を一意に特徴付けまたは分類するために引用することができる。例えば、データ整理または信号分類方法がゼロ交差符号化に基づく（例えば、ＴＥＳＰＡＲは、複雑な波形を分類するためにゼロ交差および局所極値ｍａｘ／ｍｉｎ特徴を使用して帯域制限された信号を符号化するための時間領域デジタル言語である）。そのようなパターン認識方法は、複雑なＡＭビルドパーツからの特徴ベクトルのより長期の特徴付けおよび効率的な特徴記憶に適する。
【００６３】
本発明は、ＡＭパーツの溶融状態における非常に微妙な擾乱の自動的かつ高感度な検出のための方法を提供するが、マシンにわたって大きなビルド全体を比較することができる広い範囲を有する。しかしながら、粉末ベッドに供給される粉末の異常に少ないボリュームの直接的な結果として生じ得るさらなる望ましくない溶融状態は、ガス媒介システムによっても検出することができる。そのような低い粉末投与シナリオは、ＡＭビルドにとって有害である。後述されるＡＥシステムと異なり、検出可能なガス媒介ノイズは伝播しないので、ガス媒介システムは、移動する金属粉末から生成された音響応答を直接検出することができない（後で確認されるように、移動する金属粉末に対する構造媒介応答が、ＡＥ／応力波システムの主な補完的利点の１つである）。しかしながら、粉末の過少量が生じた場合、覆われない先に固化された層をレーザによって再溶融することができる。ガス媒介システムがＡＭマシン内のこの望ましくない状態を確実かつ自動的に検出できることが確認される。同様の方法を使用して、最上の粉末層の上に固体材料の突出をもたらすビルドされている物体の反りを検出してもよい。
【００６４】
ガス媒介システムはまた、ＡＭマシンの人間オペレータが人間参加型障害検出決定に影響を与えるために、またはビルドパーツプログラムを評価する助けとして、ほぼリアルタイムまたはビルドの分析後に音響データを見ることを可能し得るが、本発明の主目的は、完全に自動化された監視検出および閉ループフィードバック制御である。測定された溶融応答のための様々な音響表示方法が本発明内に含まれる。パッシブソナーで使用されるように、Ｌｏｆａｒｇｒａｍｓは、経時的に収集されるスペクトル表示であり、信号のスペクトル内容の時間的進展を示す（すなわち、ＦＦＴ等に基づく、またはそれ以外）。それらは、典型的には、大きなＦＦＴサイズを有するハイレベルの時間積分を利用して、精密なスペクトルコンテンツおよび低信号レベルを抽出する。これらは、典型的にはウォーターフォールスペクトログラムとして表示される。バーニア（Vernie）スペクトログラム表示は、はるかに高い周波数分解能を利用するように選択された周波数帯域向けであり、典型的には、微細な周波数測定および信号のスペクトル的分離のために使用される。デーモン（Demon）は、振幅変動率を測定するために広帯域信号で使用される復調技法である。視覚表示に加えて、人間オペレータは、ガス媒介システムを使用して、開発ＡＭマシン上でリアルタイムまたは分析後に溶融の超音波応答を聞くこと（すなわち、イヤホンまたはスピーカを介するベースバンド再生）ができる。そのように、人間の耳は正弦波トーン波形の最適な検出器であり、したがって、溶融応答内のトーン情報の有用な確認を提供することができ、それは、高速カメラまたは熱画像センサを使用して記録された画像と同期された任意の可聴速度および可能な時間で再生できることに留意されたい。
【００６５】
図２０は、商用ＳＬＭマシンを使用するＴｉ６Ａ１４Ｖにおけるより複雑なＡＭビルドを示し、各層の溶融は４０秒超続き、パーツは、異なる幾つかのハッチングパターンおよび輪郭レジームを組み込む。ガス媒介システムは、異なるレジームの間の移行を識別し、それらを個別にまたは全体として評価するための有用な方法を提供する。前述のように、ガス媒介音響応答の突然の過渡周波数内容変化は、有用なマーカとして機能し、それにより、各ビルド層内のこれらマーカ間の離散区画を、分析または評価（例えば、層をまたぐ比較）のために分離することができる。そのような複雑なビルドのために異なる溶融レジームを識別する本発明の能力を説明するために、図２１は、幾つかの加熱点パターンを介して溶融が変形された時間期間にわたって図２０に示された長期間層からの時間抽出を示す。図２１に示される時間領域プロットおよびスペクトログラムは、さらなるハッチング動作への最後の移行の前の異なる点距離を有する２つの連続した輪郭動作に対するより広いハッチング動作の間の移行を示し、それにより、レーザが極めて複雑な小さなハニカム特徴にわたって溶融していた。これらの異なる溶融レジームは、スペクトル情報と振幅分布の組み合わせによって区別しおよび評価することができる。さらに、より有用な情報を信号プロセッサからさらなるデータ処理モジュールへ送るために、ノイズを伴い得る振幅情報を適切に平滑化することができる。
【００６６】
上述されたように、ガス媒介溶融応答のための対象の定義された音響測定帯域は、極めて広帯域で特定のシナリオ（例えば、ＳＬＭマシンの入力レーザ加熱源パラメータ、および粉末材料タイプなど）に固有であってよい。本発明は、低周波機械的ノイズ（例えば、５〜１０ｋＨｚ）より上のどこかから、減衰により伝播経路を無効にし、非常に低い使用できないＳＮＲをもたらすであろう周波数に至るまで、粉末ベッドからマイクロホンアレイに伝搬する音響エネルギーを活用し得る。多くの点で、任意の特定のＡＭマシンについて本発明のために選択される特定の帯域幅は、要求される性能仕様とコストとのトレードオフの関数である。図２２は、Ｔｉ６Ａ１４Ｖ試験シリンダビルドのスペクトログラムにより示されるように、１４０ｋＨｚを超える測定ができるマイクロホンを有する商用ＳＬＭマシンに利用される、より広い帯域幅の例を示す。
【００６７】
ガス媒介システム内の時間同期されたアレイにおいて空間的に分離されたマイクロホンを利用する理由が幾つかある。主要な理由は、複数の加熱レーザ源によって粉末ベッドにわたって同時に誘起される複数の溶融応答を空間的に分離し、位置特定し、追跡するためである。しかしながら、そのような溶融プール位置は、同時のスパーク／溶融物排出事象の改善された監視のために単一の加熱レーザのみを用いてＡＭマシンに対して実際に利益をもたらし得る（すなわち、溶融プールが冷却するのに０．５ミリ秒超かかるが、それゆえ、スパークが潜在的に近接した溶融点の間で続く可能性がある）。図２３は、８０ｍｍだけ分離された本発明におけるマイクロホンの対からの時間同期された音響溶融応答を示す。明確に示されるように、溶融プールがチャネル１（ch-1）マイクロホンにわずかに近くなったときの溶融応答の開始は、２つの時間同期された測定信号の間の明確な位相差または到着時間差（ＴＤＯＡ）を示す。溶融物プールが２５０ｍｍ粉末ベッド上を覆うにつれて、２つのチャネルの間のＴＤＯＡの位相は、溶融物プールとマイクロホンの間の相対距離に比例して変化する。そのように、本発明は、マイクロホンの対または一度にすべての間のＴＤＯＡ（例えば、特にスペクトル相関に基づくＴＤＯＡ）を使用して溶融プールの位置を推定するための方法を含む。ビルドチャンバ内の適切な構成で分散された時間同期されたマイクロホンのアレイは、ガス媒介システムが、異なる幾つかの方法で有用な源位置推定に影響を与えることを可能にする。第１に、広く分散された４つの単一マイクロホンのアレイを用いて、基本的または較正された三角測量アルゴリズムを利用してアレイにわたる従来の事象到着時間（ＴＯＡ）推定による２Ｄ音源位置特定が可能であり、例えばＬＭＳ最適化による最も可能性の高い源位置の探索を使用する。この手法は、ＡＭビルド内の欠陥に関連付けられた粉末ベッドからの任意の過渡時間離散音響事象（例えば、層間剥離、微小亀裂、または層双晶事象）の位置を推定するために使用することができる。任意の特定のビルド層における任意のそのような予定外の事象のタイムスタンプ付き検出および位置特定を、本発明によって記録することができる。したがって、有用な記憶された位置情報が、任意の後続のパーツ検査プロセスに報告され、潜在的な欠陥を有する個々のＡＭパーツ上の特定のエリアまたは層を示すことができる。別の複雑性が低く近似的な広いアレイ位置特定方法は、単純に、ＸＹ粉末ベッドにわたって誘起される較正源に関してアレイにわたる相対ピーク振幅を較正することを含む。ビルドチャンバ容積内の最適探索アルゴリズムに基づくそのようなＴＯＡ位置アルゴリズムは、計算的コストが高く、リアルタイム事象位置に完全には適合されないことがあるが、探索は単一のＸＹ平面に限定される。さらに、幾つかの事象が同時に起こる（例えば、幾つかのレーザにわたる源位置）、および／または、２次スプリアス事象がビルドチャンバ内の反射から現れる場合、ＴＯＡ情報のみに基づくそのような位置アルゴリズムは、信頼性が低くなる可能性がある（すなわち、アレイにわたる多数の時間遅延過渡波形を事象／源の正しい組み合わせに関連付けることが��しい）。ＴＯＡ推定誤差は、アレイ内の間隔が対象の音響源信号（例えば、溶融応答）の空間コヒーレンス長を超えるので、低ＳＮＲレジームにおいても発生し得る。
【００６８】
したがって、本発明において利用されるさらなる有益な源位置特定戦略では、広帯域マイクロホンの１つまたはより多くの空間的に分離したコンパクトアレイを組み込む。各コンパクトアレイは、センサの各組み合わせ対にわたるリアルタイムＴＤＯＡ推定に基づいて、それ自体の到来方向（ＤＯＡ）方位推定に影響を与える。この場合、対象の音響源の既知の空間コヒーレンス／相関長内で離間された各マイクロホン対にわたる正確でロバストなリアルタイムＴＤＯＡ推定は、スペクトル相互相関処理および周知の一般化相互相関アルゴリズムの特に知られている形式（ＫｎａｐｐおよびＣａｒｔｅｒ  １９７６）に基づき、それは、ＴＤＯＡ精度を増大し計算時間を低減するために前白色化重み関数（pre-whitening weighting function）を組み込んでいる。溶融応答（または複数の応答）のＤＯＡ／方位を追跡するための複数のコンパクトアレイは、動的に動く溶融プール（すなわち、対象の主音源）の一般的な空間位置特定および時間追跡のためのロバストで実用的なリアルタイム位置解決策を提供することが強調される。
【００６９】
任意のＤＯＡアルゴリズム（例えば、スペクトルベースのＤＯＡアルゴリズム）が、本発明における粉末ベッドにわたる動く溶融プールを追跡するために適用される。溶融プール応答の空間コヒーレンス／相関長内で配置されたＮ個のマイクロホンについて、音の速度（Ｖｓ）と対間のＴＤＯＡ（ΔＴ）に関係するＮ−１個の式の連立方程式は、以下の必要とされるＤＯＡベクトル（ｕ  ｖ  ｗ）を求めることにより解くことができる：  
【００７０】
【数１】
2018523011.tif 000003
【００７１】
ビルドチャンバ内に４つより多いセンサを有する場合、この連立方程式は過度に制約され、擬似逆計算を使用して解が見つけられる。しかしながら、入射アルゴリズムの非線形最小二乗ＬＳ平面波を使用して、ＤＯＡを推定することもできる（例えば、<5>レーベンバーグ−マーカート（ＬＭ）アルゴリズム）。コンパクトな単一位置アレイに対するそのような処理は、センサ位置の不正確さから、無視できるほどの誤差を生じる。アレイ内のより多くのセンサ対を考慮することにより、一貫して示唆される優位なＤＯＡを推定することが可能になる。センサ対間の時間同期されたＴＤＯＡは、スペクトル領域相互相関処理（例えば、位相変換による一般化相互相関（Generalised cross correlation with Phase transform）ＧＣＣ−ＰＨＡＴ）を使用して達成される。前白色化を含む周波数領域での乗算による相互相関（すなわち高速畳み込み）は、残響ビルドチャンバ環境内の計算効率およびＴＤＯＡ精度に基づいて正当化される。  
＜５  これは、非線形関数の平方和として表される関数の極小を求める反復的技法である。それは非線形最小二乗問題の標準的技法となっており、最急降下とガウス−ニュートン法の組み合わせとして考えられ得る。現在の解が正しい解から遠いとき、アルゴリズムが最急降下法のように振る舞い、遅いが収束することが保証される。現在の解が正しい解に近いとき、それはガウス−ニュートン法になる。＞
【００７２】
複数の同時ガス媒介源の効率的な推定および追跡に適したさらなる狭帯域ＤＯＡ推定技法は、ＭＵＳＩＣアルゴリズムである。これは、マイクロホンのアレイによって検出された応答から、複数の同時方位推定を提供する。狭帯域方法は、やはりアレイ内のマイクロホンの間の空間コヒーレンスのレベルを必要とする。ＭＵＳＩＣは、各チャネルからの記録のベクトルを、ｙ（ｔ）＝Ａ（θ）ｓ（ｔ）＋ｎ（ｔ）としてモデル化し、ここで、ｓ（ｔ）は、狭帯域源信号のベクトルであり、ｎ（ｔ）は、ホワイトガウスノイズのベクトルであり、Ａ（θ）は、アレイ応答行列であり、θは、各源からの波面のＤＯＡベクトルである。アレイ応答行列は、分散された源からの信号が組み合わされる方法を特徴付ける。Ａ（θ）のｎ番目の列は、  
【００７３】
【数２】
2018523011.tif 000004
【００７４】
によって与えられる。
ここで、τnm（θ）は、センサ１とセンサｍの間のｎ番目の源からの波面のＴＤＯＡであり、ｆは、波面の周波数である。以下のように、音の速さ、センサ位置（ｘm，ｙm）、および源方位で、ＴＤＯＡを表現することができる：  
【００７５】
【数３】
2018523011.tif 000005
【００７６】
このモデルを使用して、共分散行列を直交ノイズ部分空間Ｕ（すなわち次元はＭ−Ｎ＊Ｍ）と信号部分空間Ｓ（すなわち次元はＮ＊Ｍ）とに分解できることを仮定して、信号共分散行列Ｒの固有値分解（例えば、特異値分解およびＰＣＡ）によって、方位を直接計算することができる。Ｎ個の固有値および対応する固有ベクトルをランク付けすることによって、源の数は赤池の情報量規準（ＡＩＣ）によって確認することができる。信号固有値が、ノイズｎ（ｔ）の分散に近づくノイズ固有値を支配する。アレイ応答行列Ａ（θ）の列は、信号部分空間によりスパンがある。したがって、それらは、ノイズ部分空間の零空間に射影される。源位置の推定値は、信号部分空間といわゆる<6>アレイ多様体α（θ）（すなわちステアリングベクトル）との交差で見出される。これは、θを走査し、以下のビームパターンｐmusic（θ）をプロットすることによって達成し得る。  
【００７７】
【数４】
2018523011.tif 000006
【００７８】
ただし、  
【００７９】
【数５】
2018523011.tif 000007
【００８０】
＜６  これは、アレイにより測定可能なすべての方向ベクトルを含むベクトルである。＞
【００８１】
ＭＵＳＩＣアルゴリズム内の到着時間差（ＴＤＯＡ）の計算は、やはり一般化相互相関アルゴリズムによって達成される。ＭＵＳＩＣは、源が狭帯域であることを仮定する。結果として、ＦＦＴおよび適応周波数選択を介して対象の狭帯域成分のセットに広帯域溶融信号を分割する広帯域前処理を利用することができる（例えば、ＩＭＵＳＩＣアルゴリズム）。計算効率の良いＤＯＡ推定および溶融プールの空間的追跡のために実装することができる別のよく知られたＤＯＡアルゴリズムはＥＳＰＲＩＴアルゴリズムである。しかしながら、幅広くより洗練された信号処理方法を、残響ビルドチャンバ環境内で正確でリアルタイムの到来方向（ＤＯＡ）推定に利用してよい。比較的一般的でないＤＯＡ方法もガス媒介音響システム内に適用することができる。例えば、幅広い帯域幅を有する非常に近接した間隔のＭＥＭＳマイクロホンのアレイを使用する勾配流ベースＤＯＡ推定がある。到着時間差ＴＤＯＡに基づく位置特定方法は、表面に侵入する微小亀裂、層双晶、または深刻な層間剥離事象など、粉末ベッドから生じ得る個々の時間離散事象に適用することができる。ビルドの間にそのような高強度過渡事象の発生源を位置特定することの利点は、欠陥のＸＹ位置の層／ビルド高さが、（例えば、Ｘ線または超音波プローブを用いて）その後のＮＤＴ検査中に調査することができる潜在的な空隙または有孔位置に関する有用な位置情報を提供し得ることである。
【００８２】
ほとんどのＡＭマシン内のビルドチャンバは、スプリアス音響エコーを反射できる平面反射面（すなわち、内壁）を有する囲まれた残響音響環境である。ビルドチャンバ内のそのような残響エコーを物理的に低減するための本発明における１つの方法は、対象の測定帯域内の音を吸収できる既知の音響無響クラッド材料で内壁を裏打ちすることである。しかしながら、そのような無響チャンバクラッドが実用的な装備でない状況では、さらに洗練された信号処理方法を利用することができる。畳み込まれたガス媒介音響応答を１つまたはより多くの同時レーザから効果的に分離するための１つのそのような追加の信号処理方法は、ブラインド信号源分離または独立成分分析（例えば、よく知られた高速ＩＣＡアルゴリズム）として知られている。
【００８３】
本発明のマイクロホン装置のさらなる利点は、溶融プロセスに直接接続されるのではなく、チャンバ内の粉末ベッド上に形成された不活性雰囲気に接続されることであると説明することができる。動作の初期の空気／Ｏ2抽出段階中に測定された後退するガス媒介音響応答をビルドチャンバ内の雰囲気を直接監視するために活用できることが見出されている。より具体的には、マイクロホンチャネルのいずれかに登録された音響音圧（すなわち、基準圧力に対するｄＢレベルとして測定される）または音強度は、ビルドチャンバ雰囲気からの酸素の抽出および密封された真空の形成と比例的に減少する。図２４は、Ｏ2雰囲気がアルゴン雰囲気に置換される前に、真空が形成されるときにビルドチャンバ内でマイクロホンによって測定された音響応答を示す。したがって、マイクロホンによって測定された音圧または音強度（Ｐ2）は、適切な較正を介してビルドチャンバ内の真空の質および／または酸素のパーセント量を推測するために直接使用することができる。幾つかの信号処理方法を利用して、音響波形を較正してビルドチャンバ内の真空状態を推測することができる。
【００８４】
ＡＥ装置  
次に、第２の構造媒介パッシブ音響感知モダリティがより詳細に説明される。これは、粉末層がその上にビルドされる基板の下の好都合な位置に、遠隔に取り付けられた１つまたはより多くの音響放出（ＡＥ）センサを含む。例えば、図１に示したように、ＡＭエレベータ機構１０２またはビルドプレート１１０の下の任意の好都合な位置に対して、１つまたはより多くのコンパクトな広帯域および高感度ピエゾＰＺＴセンサ（例えば、ＭＩＳＴＲＡＳの差動入力ＷＤセンサ）が直接取り付けられ得る。
【００８５】
ＡＥセンサは、保護金属ケーシング内に完全に封入されたピエゾセラミック一次感知要素に内部で結合された剛性摩耗板を組み込むことが多い。そのような従来の高感度ＡＥセンサは、ＡＥセンサ摩耗面で検出可能なように、その動作中にＡＭシステムの表面を通って横切って伝播し得るあらゆる態様の過渡弾性応力波モード（例えば、楕円面レイリー波、プレート内ラム波、Ｐ波およびＳ波モード）を検出する。ほとんどの市販のＡＥセンサは、摩耗板における変位を比例的ＡＣ電圧信号（例えば、５０ｋＨｚ〜２ＭＨｚ帯域内）に線形変換するＰＺＴセラミックデバイスであるが、本発明は、ＡＭマシン内で生成された構造媒介応力波、誘導波、または音響超音波を測定する他のタイプのＡＥ感知デバイスを包含する。代替的センサには、対象のＡＥ活動に適合された共振高ＱファクタＰＺＴ（例えば、ＭｉｓｔｒａｓのＲ６センサ）、差動シングルエンドＡＥ  ＰＺＴ、ＰＶＤＦデバイス、ＭＥＭＳ  ＡＥセンサ、光ファイバセンサ（例えば、ブラッググレーティング）、およびレーザベースの干渉計センサが含まれる。
【００８６】
従来の広帯域ＰＺＴベースのＡＥセンサ（例えば、ＭｉｓｔｒａｓのＷＤセンサまたはＰｉｃｏセンサ）の場合、センサ摩耗面は、任意の既知の音響結合方法（すなわち、超音波ゲル、グリース、剛性接着剤）を使用して、ＡＭマシンの任意の好適な平坦な平面に永続的に取り付けられ得る。代替の結合手法は、ＡＥセンサが、ＡＥセンサ摩耗板と基板の間に固体圧縮層を形成する適切な固体エラストマ材料結合物（例えば、シリコーン）を有するビルドプレート基板に対して所定の位置に機械的にクランプ留めされることを含むことができる。この場合、パーツがビルドされると、取り付けられたＡＥデバイスを、ビルドプレートと連携して機械的手段によって移動させることができる。
【００８７】
好ましい信号対ノイズにより、可動部分（例えば、ＡＭマシンは多くの可動部分を有する）を有するあらゆる態様の動的マシンに取り付けられたＡＥセンサが、一般に低超音波帯域（すなわち、５０ｋＨｚから２ＭＨｚ）内で感知可能であり、これは、本発明にとって対象となる主要な帯域である。設置の際、ＡＭマシンに取り付けられたＡＥセンサによって生成されたＡＥ応答が、既知のＡＥ較正源（例えば、Ｈｓｕ−Ｎｉｅｌｓｅｎ）を使用して較正されてよい。さらに、ＡＥシステムの永続的な設置は再較正を時々必要とすることが見込まれる。本発明のレトロフィットされた設置では、ＡＭマシンに対する結合の差異に起因するＡＥレベルで予想される１０ＡＥ  ｄＢ変動を考慮に入れる必要があり得る。ＡＭマシンに取り付けられたＡＥセンサからＡＣ電圧波形をデジタルで記録するために必要とされる捕捉システムの例が図２５に示される。任意のそのようなＡＥハードウェアと同様に、プリアンプは、ＡＥセンサからの微量測定電圧（すなわちマイクロボルト信号）を増幅するようにしばしば必要とされ、したがって、それは、デジタル波形記録および分析のために捕捉システムに伝送ケーブルを介して容易に送信することができる。図２５は、ＡＥシステム内で利用できる二重チャネルＡＥ捕捉システム概略図を示す。ＡＥ捕捉のためのＡＤＣは、ＡＥ波形に対する高ダイナミックレンジ（例えば、１６ビット分解能で＞８５ｄＢ）および十分に高いサンプルレート（例えば、１０ＭＨｚでオーバーサンプリングされる）に対応することが必要とされる。次いで、デジタルシステムによって取り込まれたＡＥ波形は、ＤＳＰ、ＦＰＧＡ、またはマイクロプロセッサを使用して処理される。ＡＥシステム捕捉ハードウェアはＡＭマシンおよびその結果のＡＭパーツを監視するときに２つの通常の動作モードを組み込んでよいことに留意することが重要である。第１に、ベッドにわたるレーザ溶融および粉末拡散のインプロセス動作を監視するときに、捕捉システムは、各操作の期間にわたってＡＥデータの連続ストリームを捕捉、デジタル、および記憶する必要がある。したがって、複雑なＡＥビルドの場合、非常に長い（例えば、数分間）連続波形を、取り付けられた記憶デバイス（例えば、ソリッドステートハードドライブ／フラッシュメモリ）に対してストリーミングするのが必要なことがある。このＡＥデータは、大量の未加工「ｒｆ」ＡＥデータを記憶する必要を避けるために、リアルタイムで処理（すなわち、データ整理）することができる（すなわち、未加工ＡＥは、本質的な抽出された特徴（例えばエンベロープ）のみが記憶される状態で、すべての新しい層に上書きされてよい）。しかしながら、第２の動作モードが、ビルドが完了してから数時間までのＡＭパーツのはるかに長い監視持続時間のために、ＡＥシステム内に組み込まれてよい。この閾値トリガ捕捉モードは、デジタルＡＥ波形データを循環メモリバッファ内に連続的に捕捉するＡＤＣを含むが、対象のＡＥ信号がハード振幅閾値を用いて検出される（すなわち、Ｖｐｅａｋ＞  Ｖｔｈｒｅｓｈｏｌｄとなる）まで、それをさらなる処理のために記憶せず、波形を処理および記録するようにシステムをトリガする。この閾値トリガモー��では、循環バッファは、連続的に対象の既知のバーストＡＥ波形の持続時間を捕捉するのに十分なだけ長く、すなわち、それは、時間離散欠陥（例えば、ＡＭパーツ内の亀裂）から個別または一連のＡＥを捕捉する。
【００８８】
ＡＥ波形処理  
ガス媒介音響監視システムと同様に、ＡＥシステムは、溶融プロセスのインプロセス監視の他に複数の用途を有する。ＡＥシステムの１つの用途は、新しい層が溶融される前にすべてのＳＬＭ  ＡＭマシン内で必要とされるような金属粉末拡散プロセスのビルド内測定および自動評価である。粉末拡散動作は、基板下に離れて取り付けられたＡＥセンサに容易に伝播できる粉末ベッドにわたる有意なＡＥ活動を誘起する、金属の凹凸接触のアンサンブルを引き起こすことが、本発明によって確認される。図２６および図２７は、Ｔｉ６Ａ１４Ｖ粉末（直径Ｘミクロン）がワイパ１０９によって層間に拡散されている間に、商用ＳＬＭマシン（すなわちＲｅｎｉｓｈａｗ  ＡＭ２５０）で測定された特徴的ＡＥ応答波形の２つの例を示す。ワイパ動作中に測定されたＡＥ波形内で観測される２つの信号特徴が、粉末拡散プロセスおよびそれに続く粉末堆積を自動的に評価するために、本発明によって利用される。
【００８９】
まず、急速な減衰が後続するＡＥ活動における段階的ビルドを含む各ワイピング内で周期的に数回反復される（反復周期約０．０４秒）特徴的振幅変調は、安定した粉末拡散（すなわち、ワイパ下の除雪（snow-ploughing）および粉末圧縮／摩擦引きずり動作）に直接起因させられ得る。すなわち、特徴的なＡＭ形状は、システムの信号処理内で何らかの方法（二乗和、ヒルベルト変換、積分エネルギー、ＲＭＳなど）で抽出され、フィルタリング（例えば、ＬＰＦ、ウェーブレットフィルタ）され、特定の粉末材料およびサイズについての既知のテンプレートと直接比較される。第２に、様々な振幅を有する断続的な過渡特徴が識別され、（準最適な粉末流れ特性などの）準最適な粉末拡散状態に直接関係付けられ得る。そのような望ましくない過渡状態は、ノイズの音響過渡信号を検出および分類するための任意の既知の信号処理方法（例えば、二乗法閾値検出器、Ｃａｎｎｙフィルタ、ウェーブレット分解、ＳＴＦＴ、プロニーの方法）を使用して、ＡＥシステム内で検出および処理することができる。バンドパスフィルタリングを含む様々な予備的方法を、詳細な分析のためにＡＭ傾向から過渡状態を分離するために利用することができる。変調傾向から過渡情報を分離するための１つの方法は、エンベロープされたＡＥ応答に対してウェーブレットフィルタ（例えば、適切な母関数を有するハードまたはソフト閾値フィルタ）を適用することであり、それにより、ノイズを平滑化し通常の粉末傾向を取り出すが、望ましくない拡散事象を特徴付ける過渡特徴の形状および振幅を保持する。しかしながら、同様に、本発明によって測定された粉末拡散波形は、動きにより誘起された多数の個々の摩擦凹凸接触ＡＥバーストの結果であり、特徴的波形の振幅分布に基づいて導出された純粋に統計的な信号処理方法を、拡散プロセスを分類するために使用することができる。そのような複雑な波形を分類するための有用な統計記述子は、尖度（４次モーメント）またはＫＳ統計を含み、ノイズ分布が１つまたはより多くの候補分布（例えば、ガウス分布）に関して定量化される。無次元振幅分布およびＡＭ形状パラメータは、それらが絶対ＡＥ信号レベルに依存していないという利点を有する。基板の下に離れて配置されたＡＥセンサを有するＡＭマシン内で粉末拡散を評価するために、任意の絶対ＡＥエネルギーまたは振幅に関係付けられた記述子が利用される場合、特定の粉末にわたる何らかの形態の物理的または経験的な減衰モデルを、測定されたＡＥ応答を較正するために利用することができる。
【００９０】
さらに、粉末拡散応答内で強い過渡状態が発生する（例えば、分布の外れ値）または振幅分布または特徴的拡散波形の形状に有意な偏移があるＡＭビルド層を、増大した有孔性またはより大きな空隙／孔／ポアの存在を検出するために任意のパーツ検査システム（例えば、超音波またはＸ線）との後の空間的相互参照のために、ＡＥシステムによって記録することができることが確認される。基板の周辺に空間的に配置された少なくとも３つのＡＥセンサを有するＡＥシステムでは、望ましくない空間的に離散した粉末拡散事象（または粉末ベッドの望ましくないトラック／溝、または任意の不均一な拡散事象）の非常に概算的なＸＹ位置は、較正されたＴＤＯＡ位置推定（例えば、センサ対の間のＴＤＯＡ双曲線投影、較正されたデルタＴ位置、ゾーンエネルギー位置）によって本発明において推定することができる。
【００９１】
さらに、任意のＡＭマシン内に設置されたＡＥシステムは、ビルドチャンバ内外への金属粉末流の計量、およびＡＭシステム内または外の貯蔵フラスコ内の容積粉末レベル推定のためにも使用することができる（粉末流を監視するための音響放出計装の使用の場合も同様である）ことに留意されたい。本発明により粉末サイズ分布を測定することも可能であり得る。絶対ＡＥ活動（ＡＥ  ｄＢで２０ｌｏｇ（Ｖ／Ｖｒｅｆ））は、ワイパ速度、粉末の質量、または粒子の密度の増加と共に増加し得る。ＡＥ活動は、粒子サイズと共に増加するが、より低い周波数で強度が相対的に大きく増加する傾向がある。したがって、（誤った粉末タイプまたはサイズを充填することを含む）粉末拡散障害条件の自動検出および／または粉末処理診断は、信号処理スキームが特定の粉末およびワイパ設定について最適化されるのを必要とする。ＡＭマシン内の金属粉末の監視にも直接関係付けられるＡＥシステムのさらなる利点は、ビルドが開始される前に粉末が充填されていなかったＡＭビルドおよび／または自動検出中に生じ得る任意の低投与量または過剰投与量状態の自動検出である。
【００９２】
ガス媒介システムと同様に、ＡＥシステムは、任意のパルスＳＬＭ  ＡＭマシン内の粉末溶融プロセスの直接監視のために主に使用される。これをここで説明する。本発明は、低超音波帯域で敏感なＡＥセンサが、動的に動く溶融プール内で行われる粉末溶融および再固化プロセスの組み合わせによって誘起される熱弾性応力波を有用に検出できることを示す。溶融および再固化の間に放出されるＡＥ活動のこのアンサンブルは十分に強く、溶融プール／固体パーツ境界からパーツおよび基板を介して容易に伝播して、１つまたはより多くの離れて取り付けられたＡＥセンサによって検出される。さらに、遠隔で測定されたＡＥ応答は、先に説明されたガス媒介マイクロホンに対して補完的な情報を提供することに留意されたい。最も注目すべきことに、得られたＡＥ波形は、急激な粉末から溶融液体への移行によって比較的初期に誘起されたＡＥ活性よりも、内部熱擾乱および再固化の長期的ダイナミクスによって支配される。図２８は、ＡＥシステムによって記録された例示的な未加工のＡＥ応答を示しており、これは、ガス媒介システムで使用されるような６ｍｍ直径の試験シリンダ<7>の単一層にわたってファイバレーザ溶融チタン粉末によって誘起された。  
＜７  このシリンダは、Ｘ−Ｙ平面においてハッチ角−アスペクトに依存しない対称性を示す。＞
【００９３】
時間領域プロットは、試験シリンダの単一層について全期間にわたって測定された使用可能な高ＳＮＲ  ＡＥ応答の一般的形態を示す。測定された信号を増幅するために使用されるプリアンプを用いた記録された未加工ＡＥ応答Ｖ（ｍＶ）は、ｄＢ＝２０＊ｌｏｇ１０（Ｖ／１ｍＶ）の対数関係ＡＥに従ってＡＥ  ｄＢスケールで同様に表示することができる。ＡＥ信号は、さらに論じられる重要な振幅変調を構成する構造化過渡特徴を組み込む複合体（complex）である。また、ガス運媒介システムの場合と同様に、容積ハッチ波形と以下の輪郭波形の間に明確な区別がある。さらに、内側および以下の外側の輪郭ＡＥ応答は、図２８では明確に識別することができる。図２８におけるスペクトログラムおよびＦＦＴプロットによって示されるように、ＡＭマシンからの低周波ノイズおよび１００ｋＨｚ未満の関連付けられた高調波が捕捉システム内で完全にフィルタ除去される（すなわち、ＡＤＣにおける高域デジタルフィルタ）ため、未加工のＡＥ応答の周波数内容は、主に１００ｋＨｚから約０．９ＭＨｚ帯域内である。本発明における広帯域ＡＥセンサによって測定されたスペクトル内容は、場合によっては溶融応答の自動分類に使用することができる。例えば、未加工のＡＥ応答にわたって実行されるＦＦＴ計算は、溶融応答ＡＥ波形を（すなわち、基本データ整理プロセスの点で）特徴付けて溶融条件を分類することができる、有用なＡＥ記述子（例えば、ＦＦＴピーク）を提供することができる。しかしながら、溶融の未加工ＡＥ波形のＦＦＴスペクトルは、主に、レーザ溶融に対するＡＥ応答内で一般的に観測される変化する周期性を有する強い振幅変調の効果により、複雑な高調波ピークを含むことができる。
【００９４】
ガス媒介システムと同様に、未加工のＡＥ溶融応答波形内の特徴的振幅変調は、その後の走査パターンおよびレーザパラメータに起因させられ得る。任意のＡＭビルドの容積ハッチング動作の間に、レーザスポットが、各隣接ハッチ行に沿って反転する一定の速度単位ベクトルを用いてパーツ断面にわたってラスタ走査される。前述のように、ハッチラインの端部の近くに形成された溶融プールは、輪郭近傍のレーザの滞留時間増加とパーツを通るヒートシンクの効果低下の両方によって、より熱くなることが多い傾向がある<8>。したがって、ガス媒介応答と同様に、レーザ溶融に対する未加工のＡＥ応答は、レーザスポットがハッチの端部に到達する期間に一致するピークを有する強い振幅変調を示す。未加工のＡＥのこの低周波振幅変調は、図２８の時間領域プロットの大きなピークによって示されるように、溶融プロセスの間に測定されたＡＥ応答内の優位な特徴であることが多い。ＡＥシステムは、未加工の「キャリア」ＡＥ応答における振幅変調の範囲を抽出および測定して、その後の溶融状態を評価または比較する。より具体的には、溶融プールを形成するための粉末加熱、急冷、および金属再固化<9>（すなわち融合）の連続した物理的プロセスが、ＡＥセンサによって測定できるＡＥバースト活動の比例アンサンブルを生成する。構造媒介ＡＥシステムは、ガス媒介システムに対して補完的な感知能力を提供することが強調される。すなわち、ＡＥ応答は、再固化プロセス（例えば、任意の望ましくない亀裂開始を含む）により生成された応力波活動によって、より支配され、ガス媒介システムは、溶融に対する直接応答（すなわち、スパーク、溶融物排出、および溶融プール共振励起）を測定する。  
＜８  ハッチラインの端部のあたりの溶融プール温度の増加について２つの理由が挙げられる。第１に、移動するレーザスポットは、方向の変化（すなわち、スプレーが影響を与え得る）により、ハッチ端部の近傍でより長く滞留する。第２に、ハッチ端部は、ＡＭパーツ幾何形状内のエッジまたは突出部と一致する可能性が高く、したがって、熱が放散する部分の周囲容積が少ない。＞  
＜９  そのようなＡＥは、温度勾配、空隙生成、亀裂形成、および相変態の変化から生じる。温度勾配が大きいほど、ＡＥ活動が大きい。＞
【００９５】
ハッチ端部、および、潜在的に輪郭位置誘起振幅変調は、溶融プールの温度プロファイルの特徴を大きく示し、したがって、ビルドの各層内の粉末溶融プロセス、および／または、幾つかの層もしくは実際に完成したビルドにわたる溶融プール熱プロファイルを監視するために重要である。また、それは、異なるマシン上のＡＭビルドにわたる輪郭の熱プロファイルを比較するために使用することができる。しかしながら、ハッチ配向が各新しい層で（例えば、約６７°だけ）回転されると、２つの連続する層は、得られたＡＭパーツ容積において同じハッチ角を有しない（すなわち、それは６７°のハッチ角が１°以内に戻る前に４２層を要する）ことに留意されたい。したがって、各層に示される正確な振幅変調パターンは、一般に、ほとんどのビルド内で近接して反復されない。ハッチ角の回転は、ＳＬＭマシンにおいて通常行われており、ＡＥシステムは、ビルドの間に一意の層を識別し、および／または、１つの層から次の層への変化を追跡するためのさらなる方法を提供する。決定論的エンベロープ情報は、幾つかの方法で、未加工の「ｒｆ」ＡＥ波形から抽出することができる。図２８のスペクトログラムはまた、シリンダ層の開始における増加するハッチングライン長に正確に関係する増加する変調周期を有する、信号の始まりでの明確なハッチパターンを明確に示す。（異なる露光時間および／または点距離を有する内側および外側輪郭を有する）シリンダの端部におけるハッチから輪郭への移行は、シリンダにわたる容積ハッチングの終わりに向かって次第に近づく振幅変調に先行される。これは、図２９で、この溶融応答の終了部のより詳細な表示で強調されている。ここでは、ハッチングラインの周期性は、スペクトログラム内で明確な過渡移行を示す縦線として明確に見られる。
【００９６】
未加工の高周波ＡＥ応答からより低い周波数の変調情報を抽出するＡＥシステム内の信号処理方法をここで説明する。ガス媒介応答のように、ＡＥシステムによって測定された溶融応答に起因する振幅変調（ＡＭ）情報は、この情報を溶融プロセスに直接関係付けるために、分類目的の適切な波形特徴抽出を介して処理することができる。しかしながら、ガス媒介溶融応答とは異なり、有意な溶融プール情報の搬送波の役割をする高周波未加工ＡＥ応答（すなわち１００ｋＨｚより高い）は、レーザパルス周波数（約１０〜２０ｋＨｚ）によって直接支配されない。しかしながら、示されるように、それは、エンベロープまたは絶対二乗信号のＦＦＴを介してやはり通常通りに検出することができる。代わりに、高周波広帯域ＡＥ応答は、対象のＡＥ測定帯域（すなわち、１ＭＨｚに向かう）にわたってはるかに広く拡散する。そのように、ＡＥ応答は、レーザ周波数により潜在的に直接着色される可能性が低い溶融の熱的結果に関係するアンサンブル高周波過渡応力波活動を含むことが知られている（しかし、特に高Ｑファクタ共振ＡＥセンサの場合、ＡＥセンサ周波数応答によって着色することができる）。
【００９７】
ＡＥ波形エンベロープの平滑化された有用なバージョンを抽出するための方法は、絶対波形をローパスフィルタリングする（すなわち、二乗法）、または既知のエンベロープ方法（例えば、ヒルベルト変換）を適用する、またはある種の他のフィルタリング方法（例えば、尖度フィルタ）を工夫することである。いずれの適用される平滑化も、対象の情報、例えば、振幅変調ピークがフィルタリングによって破損（平均化）されないことを保証すべきである。この復調のために存在する幾つかの方法はＡＥシステム内で適用することができる。いずれが選択されるかに関わらず、振幅変調情報の平滑化された表現は、ある種の形状メトリック（例えば、ＡＲ係数は微細スケール形状を表すことができる）、または統計もしくは相関メトリック（例えば、その層の既知の復調波形と変調を比較する）のいずれかによって分類または比較される必要がある。また、ＡＭにおける理想的な加熱シナリオは、そのような変調が発生せずに、ハッチおよび輪郭動作中に、時間経過と共に音響エネルギーの完全に均一な分布を有し得ることが仮定される。
【００９８】
さらに重要な情報が未加工のＡＥ応答内に符号化されることが強調される。最も注目すべきことに、未加工のＡＥ信号から抽出された平滑化されたエンベロープ波形は、ガス媒介ガスの場合のように、多くのＳＬＭマシンの露光時間および点距離の線形関数として定義できる実効レーザパルス周波数を含む。図３０は、異なる５つの露光時間、すなわち、３０、４０、５０、６０、７０マイクロ秒からのＡＥ応答波形の低域平滑化絶対値（二乗）バージョンを示す。また、各場合のこの平滑化エンベロープ信号のＦＦＴプロットが示されている。これは、実効レーザ周波数が、すべての層で変化するハッチ変調に起因し得る初期の非常に低い周波数ピークを超えて主要なピークとして抽出できることを示す。やはり、ガス媒介システムのように、（エンベロープからであるが）この抽出されたピーク周波数も、図３０のＦＦＴによって確認されるように、露光時間の増加に伴って減少することが見られる。これは、各露光時間におけるＴｉ６Ａ１４Ｖ試験シリンダからの幾つかのＡＥ波形に関して図３１でさらに示される。また、ピーク周波数内に示される振動変動は、本明細書で実施された試験のための既知のハードウェア設定に完全に帰することが可能であり、音響測定で不確実性を表さないことが強調される。ＡＥデータを伴う露光時間試験と同様に、試験シリンダの異なる層にわたるさらなるＡＥ測定のために、異なる３つの点距離（すなわち、５５、９５、および７５ミクロン）が設定された。さらに、図３２に示したように、復調されたＡＥ応答は、これらの点距離パターンを正確に分離できる決定論的スペクトル情報を含む。したがって、ＡＥシステムはまた、レーザ「真理データ」のリアルタイム検証を提供する。本発明における両方のパッシブ音響モダリティが、粉末ベッドにわたって実効レーザパルス周波数を抽出するこの連続的な機能を提供するので、余分なシステム柔軟性および測定信頼性が推測される。上述されたスペクトル処理によるこの決定論的レーザ真理データの連続抽出は、溶融プール状態を推測するために未加工ＡＥからのさらなる統計的抽出と並行して行われることが強調される。
【００９９】
ガス媒介システムのように、ＡＥシステムは、特定の入力レーザ加熱パラメータに関する有用な情報フィードバックのレベルを提供しようと努める。ガス媒介システムは、一定の点距離および露光時間について、測定された溶融応答信号エネルギー（例えば、ＲＭＳ）を介してレーザ出力の近似推定を提供する。これは、電力が音響周波数に対して不変であり、溶融プール源からマイクロホンへの伝播経路における変動が無視できるほどであるため、可能である。しかしながら、ビルドを通じて測定されたＡＥ応答にレーザ入力パワーを関連付けることは、各層が追加されるのに伴って溶融プール源からＡＥセンサまでの伝播経路を変化させることによりＡＥ溶融応答波形に誘起される摂動によって、かなり複雑になる。入力レーザパラメータ、または実際には絶対エネルギーに関係付けられたＡＥ波形記述子からのレーザビーム焦点距離を直接的に（例えば、ＲＭＳ、カウント、立ち上がり時間、リングダウン、積分エネルギーで）分類することは難しいが、複雑な進展する伝播経路によって有意に影響されない幾つかの波形記述子が、有用であり得る。しかしながら、さらに、ＡＥシステム内で、既知の精密な反復可能なＡＥ  ｄＢレベルの較正源が、誘起された変動を較正するために、ビルド内である指定された間隔でＡＭパーツに適用されることが確認される。様々な広帯域ＡＥ較正源は、ピエゾ、磁歪アクチュエータ（例えば、ｔｅｒｆｅｎｏｌ−Ｄ）または機械的スナップスルー座屈アクチュエータのようなビルド内のＡＭパーツの上部に理論的には適用することができる。しかしながら、理想的には、源において既知のレベルの音響応力波を生成するように較正された非常に短い持続時間のレーザパルスが、ビルドプロセスを有意に遅くしないように、溶融プロセス内で（例えば、溶融物の端部に）適用される。
【０１００】
絶対振幅レベルに対して不変である測定された溶融応答内のＡＥ活動を表すために、幾つかの方法を使用することができる。ＡＥ溶融応答を分類する（すなわち、ＡＥ測定を溶融プールの物理的条件に関係付ける）ための強力な手法は、振幅分布形状モデリングであり、他分野（例えば、金属摩擦こすりの診断のためのＡＥの摩擦学的応用）の研究では、振幅分布パラメータが、ＡＥ波形のスペクトルまたはパラメトリックモデル記述子よりも、複雑な不均一伝播経路による摂動による影響を受けにくいことを示唆している。より長い積分時間にわたってなされた溶融からのＡＥ波形の純粋にＦＦＴに由来するスペクトル記述子は、過渡ＡＥバーストのアンサンブルを構成するＡＥ応答波形の進展する非定常性を十分に表さないことがある。したがって、従来技術の時間−周波数変換は、本発明においてより有益であり、実時間計算（すなわち、ＳＴＦＴガボールスペクトログラム、ウェーブレット変換）にも実用的であることを示すことができる。時間−周波数変換（例えば、ＳＴＦＴ、ウェーブレット）は本発明において有用である。第１に、ＡＥ応答内の過渡時間離散特徴（例えば、再固化プロセス内の微小亀裂によるバースト特徴）は、溶融プール状態に関する情報を推測するために正確に保持および測定される必要がある焼結プロセスの主要な記述子である。そのように、これらの信号は、ＦＦＴ処理によって破損（平均化またはローパスフィルタリング）されて、それにより、重要な形状または振幅内容を除去するおそれがある。経験的に導かれた基底関数を有するウェーブレットフィルタが、本発明内において使用されて、ビルド内の欠陥状態から時間離散ＡＥ過渡状態を効果的に抽出することができる。第２に、ＡＭビルドは、ハッチングおよび輪郭点溶融動作、ならびに、潜在的には（入力レーザによって定義される）幾つかの過熱レジームの組み合わせを有する、時間的に進展するプロセスであることが強調される。したがって、対応するＡＥ応答は複雑であり、異なる加熱レジームが時間領域内で明確に解決できるように同様に時間進展している。したがって、ＳＴＦＴなどの時間−周波数方法は、スペクトルピークまたはスペクトルピークの分布（例えば、音響波形フィンガプリント）を通して、露光時間および／または点距離レーザパラメータの識別を含む、異なる溶融状態の間のロバストな自動判別のための理想的な方法を提供する。溶融からのＡＥ応答スペクトルの自動評価のためのさらなる方法は、マシン状態監視、地震学、および音声分析で一般に使用される<10>、ケプストラム分析である。それは、ＡＥ波形の対数スペクトルを計算し、これをさらなるフーリエ解析にさらされる波形として扱うことを含む。この方法は、未加工のＡＥ溶融応答ＦＦＴスペクトルにおいて、またはより頻繁には、ＡＥ応答の任意のエンベロープ推定（例えば時間積分ＲＭＳ、Ｈ変換）のＦＦＴスペクトルにおいて、複雑な周期性およびそれらの周波数間隔を検出することができ、さもなければ一次スペクトルで解釈が難しい複数の変調パターンを識別する（例えば、ＦＦＴ、オーダ、エンベロープ、および拡張スペクトル）。  
＜１０  ケプストラムは、スペクトルの対数の順方向フーリエ変換である。したがって、それはスペクトルのスペクトルであり、多くのタイプの信号分析でそれを有用にする特性を有する。＞
【０１０１】
粉末拡散監視および溶融状態監視の時間固有適用（すなわち、ＡＭマシン動作中の設定時間でのみ発生する）に加えて、ＡＥシステムは、ＡＭマシン内でビルドされている各ＡＭパーツのより一般的で長期のパッシブＡＥモニタリングにも使用することができる。より具体的には、ＡＥシステムは、ビルドの間および／またはビルド完了後に、いつでも断続的に、ビルドの間の各ＡＭパート内で発生し得る、幾つかのタイプの望ましくない構造的欠陥事象の検出に非常に敏感であることが強調される。
【０１０２】
ビルドの間に発生しＡＥシステムによって検出できる構造的欠陥は、検出可能なバーストＡＥ波形を生成することが知られている容積的または表面開始亀裂を含む。非常に大きなＡＥバーストを生成することがよく知られた融合層間の任意の程度の層剥離も、ＡＥシステムによって確実に検出することができる。構造相変換、例えば、Ｔｉ６Ａ１４Ｖ金属ビルドにおいて一般的な層双晶も、本発明によって検出および分類できる非常に大きな振幅ＡＥバーストを生成する。より高いパワーのレーザ加熱源を使用してＡＭビルド内に意図的に誘起されたそのような大きな振幅欠陥の例が、図３５に示される。示されているように、ランダムに発生する相変化バースト（すなわち、錫鳴き）は、先行のレーザ溶融プロセスＡＥ応答よりも実際に有意に大きい。ＡＥシステムは、自動検出アルゴリズム（例えば、ＣＦＡＲ検出器）および自動分類アルゴリズム（例えば、ｋ−ｍｅａｎｓ非階層または階層クラスタリングアルゴリズム）を組み込んで、そのような個々の一回限りの大きなＡＥバースト事象を検出および分類する。しかしながら、それは、ＡＭパーツの状態を自動的に監視するために、（例えば、累積ＡＥ  ＨＩＴ対時間、エネルギー、カウント、立ち上がり時間、立ち下がりなどの、長期アセット監視のためにバーストＡＥ方法を使用して、）はるかに長い持続時間にわたって欠陥からランダムに放射される多くのより小さいＡＥバースト事象の蓄積または系列を同様に収容することができる。
【０１０３】
基板の下でマシン構造に取り付けられた本発明における時間同期されたＡＥセンサのアレイの使用により、ビルドの間および／またはビルド完了後に発生し得るそのようなＡＥバースト生成欠陥の位置を推定することに関するさらに重要な機能を提供することができる。したがって、大まかな場所を特定すること、またはビルド内のどのＡＭパーツが欠陥を生じさせたかを実際に識別することが可能であり得る。例えば、支持構造の使用の有無に関わらず、幾つかの同一のＡＭパーツが同じＸＹ基板にわたってビルドされている任意のビルドにおいて、較正源（例えば、Ｈｓｕ−Ｎｉｅｌｓｅｎ）は、基板にわたる各位置から基板の下のＡＥセンサの各対の組み合わせまで伝播する観測されたＡＥ較正信号についてのＴＤＯＡ推定を決定するためにビルドが開始される前に使用することができる。増加された較正源事象が、支持構造または実際のＡＭパーツが層１上で開始される既知の位置の周辺に導入されてもよい（すなわち、より多くのＡＥ較正源平均、または較正点間のより細かい空間細分性）。ビルドの間に、単一の一貫した欠陥事象または一連の時間遅延された反復事象に関連付けられ得る複数のＡＥセンサで検出されたＡＥバーストは、そのビルドが生じる位置または隣接支持構造の位置に対応し得るセンサにまたがる一貫したＴＤＯＡを有する（すなわち、パーツおよびビルド構造は、欠陥の位置がそこから推定される伝播する欠陥応力波のための中継局として機能することができる。欠陥からのＡＥ高速拡張モードが、欠陥よりかなり速く移動するからである）。位置に対する時間遅延されたＡＥ事象の任意の大きな濃度を関連付けることはクラスタリングを含むことに留意されたい。幾つかの先行技術のＡＥ位置特定方法は、ＡＥシステム内でのそのような位置推定（例えば、先着ＴＯＡ方法、ビルドプレート基板のグリッド較正を介したデルタＴ局在化、または任意のタイプの双曲線投影、またはゾーンＡＥ位置特定方法）を行うように適合することができる。
【０１０４】
前述のように、ＡＭパーツ内のそのような欠陥はビルドプロセスの間に検出することができる。しかしながら、重要なことに、ＡＥシステムは、ビルドが完了した後にＡＭパーツを監視し続けるためにも極めて有用である。基板に取り付けられたＡＭパーツ内のそのような内部欠陥は、数時間にわたって有意なＡＥ活動を生成し続け、その期間にわたって、ＡＥシステムは依然として監視することができ、潜在的に前述の閾値トリガモードで動作する。ＳＬＭを介してビルドされたＡＭパーツは、粉末における数百万個の個々の高エネルギースポット溶接の生成物であり、したがって、結果のビルドされたパーツ内には熱弾性残留応力のかなり蓄積があり、数分間にわたり、さらにビルドが完了した後の数時間まで、ＡＥ活動を放出し続けることに留意されたい。ＡＥシステムは、依然としてビルド基板に取り付けられながら、（例えば、アセットの長期監視のための既知のＡＥバースト自動検出および統計的ＡＥ方法、すなわち、累積ＡＥヒット対時間、エネルギー、クラスタリングなどを使用して、）ＡＭパーツ内に記憶された残留応力のレベルに関連付けられたＡＥ事象の各々が捕捉および分析されることを可能にする。
【０１０５】
例えば、ある一定の時間期間にわたってビルドの間およびビルドの後に（例えば、ビルドが完了した後の１時間）生成された、図３５に示されているようなすべてのバースト活動を受動的に捕捉することにより、ＡＥバーストの全分布が分析され、ある許容可能なバックグラウンドＡＥレベルと比較されることが可能になる。そのようなより長期の一般的監視はＡＥシステムを用いて実施され、付着された個々のＡＭパーツの残留応力を（例えば、場合によってはＡＥ位置を使用して）評価して、ＡＭパーツがいつ、および／または、どのように扱われるべきか（すなわち、それらが、反りなしに熱処理のために基板から除去されるべきとき）を決定することができる。ＡＥセンサのアレイによって測定されたＡＥバーストの累積カウントまたは振幅分布は、応力下のＡＭパーツ内の損傷定量化のための有益な比較器として使用することができ、すなわち、それは、同じまたは異なる基板上の１つまたはより多くのＡＭパーツ内で生成された品質または残留応力を（すなわち、ＡＥ位置またはデータ関連付け／クラスタリングアルゴリズムを使用して）比較するために使用することができる。同様に、それは、同じマシンを使用してビルドされた多くの同一のＳＬＭ  ＡＭパーツの残留応力または欠陥部分品質を比較するために使用することができる。さらに、本発明によって提供されるビルド後パッシブＡＥ監視は、より広いＡＭプロセス制御の領域内で使用することもできる。表２は、得られたＡＭビルドパーツまたはプロセスの品質に決定論的に影響し得る、候補入力パラメータ、環境条件、および幾何形状の組み合わせを分類する。したがって、ＡＥシステムのより長期のＡＭパーツに対するパッシブ監視機能は、有用な方法を提供することができ、それにより、長期ＡＥ活動の測定に基づく受動的に完全に導出される単純な品質メトリックを使用して、任意のビルドの品質が有意義に特徴付けることができ、すなわち、高価で時間のかかる検査システム（例えば、Ｘ線、またはアクティブ超音波プロービング）の使用なしに可能である。したがって、長期ＡＥ監視は、ＡＭビルドプロセスを改善するための洞察、知識、および証拠を提供する。さらに、本発明を用いて測定された長期ＡＥ活動と、高分解能Ｘ線ラジオグラフィを使用して検査後に確認された結果の多孔性との間の直接相関／因果関係を作成することが可能であり得る。最低でも、長期ＡＥ監視は、任意の新しいＡＭパーツビルドを「ゴールデン」ビルドパーツからの事前知識内で定量的に比較することができる、コスト効率の高いサニティチェックを提供する。これは、入力パラメータの任意の特定のセットについて一般的ビルド品質を比較するために使用することができる。
【０１０６】
【表１】
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【０１０７】
データ融合  
２つの感知モダリティがＳＬＭ  ＡＭマシンプロセスの幾つかの態様および動作を別々に監視する本明細書で説明された信号およびデータ処理方法に加えて、場合によっては別個の専用融合ハードウェアプロセッサ（例えば、ＦＰＧＡ、マイクロプロセッサなど）内で、各モダリティからシステムレベルでセンサデータまたは抽出情報を形式的に、および／または、数学的に組み合わせる、本発明において使用されるさらなる処理方法があるが、集中型または分散型融合ハードウェア設計については本発明で規定しない。本発明は、任意の信号処理および／または情報論もしくは確率論的方法を含み、それらにより、抽出された情報の時間的信号を組み合わされて、ＡＭマシンまたはプロセスのより統計的に信頼できるまたはより正確な推定（例えば、改善された、欠陥の検出および位置特定、または準最適な溶融条件）を推測することができるが、本発明において利用される３つのセンサデータ融合方法／概念を簡潔に記載する。すなわち、（１）履歴／時間（Historical/Temporal）データ融合、（２）信号−レベル（Signal-level）データ融合（３）決定−レベル（Decision-Level）データ関連付け／融合である。
【０１０８】
個別または組み合わせてのいずれかで本発明における両方の感知モダリティに適用される第１のデータ融合概念は、本明細書では、時間または履歴データ融合として説明される。これは、パッシブ音響システムによって観測できるＡＭマシン／システムまたはＡＭプロセスの固有の変動を記述する確率的時系列モデルの開発に関係するが、それは、単一のＡＭマシンにまたは幾つかのＡＭマシンにわたってインストールされる。これは、付加的製造プロセスが、完全に決定論的（例えば、カオス的）ではなく、本発明によって観察されるように本質的に確率論的ノイズプロセスであるという見解をとる。改善された即時診断（すなわち、１つまたは幾つかのＳＬＭ  ＡＭマシンにおけるＡＭビルド障害をインプロセスでロバストに検出するための履歴モデルを使用する）、またはより広いＡＭプロセス制御（すなわち、プロセス制御を理解する）のいずれかに関して、本発明において考慮される重要な変動時間スケールは、以下のように定義される。
【０１０９】
層内変動（超短期（Very-short term）ＶＳＴＶ）：  前述のように、両方の音響感知モダリティの主な機能は、未加工の音響信号を測定することであり、この音響信号は、先に説明されたように、本質的にノイズが多く、レーザ溶融および／または粉末拡散プロセス品質に関する即時情報源である。ベッドにわたる融点に関する層内の変動のモデル化は、溶融がベッドにわたる格子点で発生する順序を逆畳み込みするために、回転のハッチ方向を知る必要がある。層内のいずれかの（例えば、ＡＭパーツの伝播する亀裂からの）音響時間応答において大きな予定外の過渡事象にマッチングするように試みる本発明におけるデータ関連付けアルゴリズムは、層内で溶融点が加熱される回転／変化順序を考慮に入れるべきである。しかしながら、層内変動モデル化は、同じ層にわたる同一の特徴の間の音響応答内の固有の確率論的成分を構成することもできるが、これは、より典型的には、先に説明されたように、本発明においてパターン認識プロセスとして単純に扱ってよい。
【０１１０】
層間変動（短期（Short-term）ＳＴＶ）：  パッシブ音響システムによって描写されるように、１つの層から次の層へと示される変動も、障害の診断またはビルドプロセスの監視に有益であり得ることも強調される。このＳＴＶは、源と受信機の間の伝播経路が層ごとに変化しないガス媒介マイクロホンデータについてモデル化することが本質的により簡単である。この場合、（例えば、レーザ溶融応答のピーク電圧、ＲＭＳ、尖度、時間積分されたエネルギーなどでの）１つの層から次の層への音響信号変動時系列の編集により、改善された精度および信頼性で障害診断を可能にできる。層間ＳＴＶからの特定の音響メトリックを介して示される変動は、完全に無相関のランダムプロセス（例えば、ホワイトノイズプロセス）としてモデル化することができる。したがって、測定された音響信号または導出された特徴／メトリックの振幅分布のモデル化で十分であり得る（例えば、分散、尖度、または任意の高次モーメントの変化によって示されるような振幅分布の変化を誘起する障害の改善された／より修飾された表示を提供する）。
【０１１１】
しかしながら、他のケースでは、ガス媒介音響データの変動は、相関ランダムプロセスとしてより精確にモデル化することができ、１つの層における音響ノイズ測定値は、１つまたはより多くの以前の測定値に対して線形依存し、例えば、ガウス−マルコフプロセス（ＡＲ）となる。この場合、時系列モデルからの任意の摂動により、状態の「因果関係」の変化を推測することがある。代替的には、相関ノイズモデルは、自己回帰（ＡＲ）および移動平均（ＭＡ）モデル成分（または和分移動平均ＡＲＩＭＡ）の両方を組み込む、より複雑な２つの多項式形式に従うことがある。このように、ガス媒介音響測定に関する層間ＳＴＶのモデル化は、ＡＭビルドプロセスを理解するための、さらに場合によっては、経験的に導かれた確率論的モデルに完全に基づいてマシン内の将来の障害を予測するための強力なツールを提供することが強調される。ＳＴＶモデルは、確率的変動が経験的に導かれた幾つかの閾値を超えるときに、障害の自動検出／障害の予測を容易にする（例えば、これは、場合によっては、音響変動モデルに基づいてＡＭビルドを停止するためにＣＲＡＲネイマン−ピアソン基準を使用して定義されており、これは、問題ではないと判明するそのような潜在的問題を調査するためにそれを停止することが動作的に許容できることを理由としている（すなわち、診断モデルが誤警報率に対処する））。
【０１１２】
さらに、各層が適用された後に性質的に幾何形状が継続的に変化している特定の幾何形状のＡＭパーツにわたる構造媒介ＡＥデータの音響変動を解釈するための有用な安定したおよび／または汎用的な確率論的時系列モデルを開発することは、より複雑な非線形モデルを必要とし得ることに留意されたい。しかしながら、ＡＥ応答の時間的な、および／または、エネルギーに関係付けられた変動を測定およびモデル化することは、それ自体で、特定のパーツ幾何形状のビルドプロセス品質を推定するための有用な手法を提供し得る。例えば、各新しい層上のパーツに適用された適切な較正源を使用してパーツを介するＡＥ伝播時間の変化をモデル化して、パーツ内の音速を推定し、パーツ内の有孔性を推定することが有用であり得る（すなわち、ＡＭ構造を通るＬ波とＳ波の音速間によく知られた線形関係があり、これは、任意の非分散および分散レイリーまたはラム波モードを含むように拡張できるためである）。
【０１１３】
ＡＭビルド間変動（中期（Medium-term）ＭＴＶ）：  また、任意の生産マシンに取り付けられたときにパッシブ音響システムからの音響データにより有用に測定されその音響データ内に明示される、１つの同一の幾何形状ＡＭビルドパーツから次のパーツへの示される変動も考慮することができることも見出し得る。そのようなパーツ間またはビルド間の音響データの編集により、ＡＭマシン内のパーツまたはビルド品質を定量化し、および／または、比較する（すなわち、信頼性および再現性（Reliability and Reproducibility：Ｒ＆Ｒ）概念を用いて比較する）ための有用かつ有益な方法を提供することができる。ビルド間変動は、ＡＭ業界にとって、特に安全が重要なパーツ（例えば、航空宇宙産業）をビルドする場合、重大な課題であり、したがって、音響監視システムは、そのようなビルド間またはパーツ間変動を特定のＡＭマシンに関して評価／定量化する際に本質的に有用である。さらに、そのような時系列変動は、本発明によって測定された音響データから抽出された単一の音響メトリックまたは音響パラメータにわたる変動を考慮することに限定される必要はないことに留意されたい。代わりに、モニタリング診断を改善し、またはプロセス理解を改善するために、幾つかの潜在的に依存または独立したメトリックが、各感知モダリティから（一緒または別個に）抽出されてモデル化される。したがって、多変量モデル化方法が、本発明において任意の時間スケールにわたって利用されてよく、場合によっては多数の音響変数を並行して生成する。相関変動を適切に表すための数学的データ整理方法を、重要な音響変数（例えば、主成分分析（ＰＣＡ））を最適化するために利用することができる。
【０１１４】
ＡＭマシン対マシン（長期変動性（Long-term Variability）ＬＴＶ）：  また、音響データ内で観測される確率論的変動は、異なるＡＭマシンハードウェア間で本質的に生じ得ることに留意されたい。マシン間で同じビルドの音響データを編集し変動をモデル化することも、ＡＭビルドプロセス制御を評価するために有用であり得る。そのようなマシン間変動に関して、長い一定の時間基準期間（例えば、６カ月から１年）にわたって同じマシン上のビルドの音響データを観測することは、同じＡＭビルドを用いて１つのＡＭマシンから別のＡＭマシンへの変動をモデル化することに相当することに留意されたい。いずれかの感知システムによって測定された音響データを参照すると、別々に扱われるまたは一緒に組み合わされる（すなわち、多変量推定）そのような履歴時系列データは、潜在的に有益であり、個々のビルド内の欠陥もしくは準最適な溶融条件を診断し、潜在的に予測もするロバストな方法を提供することができ、および／または、ＳＬＭ業界にとっての有用な品質管理ツールを提供することが強調される。
【０１１５】
ここで、第２のタイプのセンサデータ融合が扱われる。ＳＬＭ  ＡＭマシンは、典型的には開ループシステムであり、そこでは、ＣＡＤパッケージ内に定義された新しいＡＭパーツの設計は、特殊化ＡＭパーツプログラムソフトウェアを使用するあるレベルのさらなる分析を必要とし、そうすることで、ビルドが開始される前にレーザ加熱パラメータおよび他のビルドパラメータのセット（すなわち、表２を参照）を計算することができ、ＡＭマシンは、ビルドの間にパラメータを適応させる備えなしに決定論的にこれらのパラメータを実装する。より制御可能で柔軟なシステムは、リアルタイムで加熱／溶融プロセス状態に関する低ノイズセンサ情報を提供する適切な監視感知システムを含み、その情報はシステム入力にフィードバックされ、したがって、加熱源は測定値に応じて適応することができ、そのようにして閉ループシステムを容易にする。前述したパッシブ音響監視システムは、そのような閉ループ制御を達成する実用的な方法を提供する。熱画像化カメラおよび高速ソリッドステート視覚帯域カメラを含む研究／開発ＳＬＭ  ＡＭマシン内の溶融プールダイナミクスを監視および理解するために、画像化と分光法の両方が利用されている。そのような手法は、閉ループＡＭシステムへの有用なリアルタイムフィードバックを計算するための必要とされる画像処理時間と、提供される高解像度情報に必要とされる感度とに関して制限を有する。（例えば、溶融プールのＴＩ飽和）。現在のパッシブ音響システムは、音響応答が自動的に視覚的証拠または手がかりに時間的に相関する、時間的および視覚的データ融合方法を提供するが、本明細書では、２つの音響感知モダリティ間のセンサデータ融合のみが説明される。
【０１１６】
図３６を参照すると、進展するＡＭビルド状態、またはより具体的には溶融プール内の状態が、実用的なリアルタイムの閉ループオンラインシステム内で使用するために最も効果的に監視されることが可能であり、この監視は、線形または無香料カルマンフィルタ内で組み合わせられ得る両方のセンサモダリティからの未加工または特徴抽出された測定値に基づいて、溶融プールの状態を継続的に推定および更新することによって行われており、リアルタイムの偏りのない溶融プール状態推定を提供する。いずれかのモダリティからの測定信号は、溶融プール状態（例えば、振幅変調）の変動に関して、その中に含まれる情報を促進するための適切なフィルタリングを用いる未加工の波形（１つまたは複数）であり得る。ガス媒介システム情報入力は、帯域制限されたスペクトル情報信号（例えば、有効レーザ励起周波数の付近）、または単純に未加工データ内の振幅変調、またはスパーク／溶融プール排出を定量化する広帯域音響応答ノイズから抽出された統計的特徴ベクトル信号（例えば、図１０に示されるようなフィルタリングされた尖度尺度）のいずれかを介して伝達することができる。カルマンフィルタへの入力に使用されるＡＥ溶融応答波形は、溶融プール状態の変動にも関係する平滑化（すなわち、ローパスフィルタリング）されたエンベロープ（例えば、Ｈ変換または二乗法）を構成する可能性が高い。しかしながら、溶融に対する未加工のＡＥ応答も、入力情報信号が振幅分布（例えば、尖度またはＫＳフィルタ）のある窓付きの推定値を構成するように、統計的に処理することができる。両方のモダリティについて、本明細書に説明されているように観測された振幅変調は、それが粉末ベッドにわたって移動する際の溶融物プール内の温度プロファイルおよび熱安定性に関係付けられ得る。重要なことに、両方のセンサについて、カルマンフィルタ状態推定器への溶融プール状態情報を特徴付けるローリングリアルタイムセンサ測定および／または導出された特徴ベクトル入力は、常に測定ノイズのレベルを発生すると想定される。カルマンフィルタは、ノイズを伴う１つまたはより多くのセンサ測定入力を有する溶融プール状態を記述する確率論的システムモデルの最適状態推定に使用できる、（例えば、ＬＭＳ  ＦＩＲフィルタ構造に基づく）適応フィルタとして機能する。したがって、カルマン構造は、各音響感知モダリティからのノイズを伴う特徴ベクトルデータが、既知の／必要な変動に対して予測状態を保持するために最適に組み合わせられ得るセンサデータ融合エンジンを構成する。それは、状態推定モデルに対するセンサ測定更新（更新式）を含む一連の再帰的動作の実行を含み、カルマンフィルタ構造内のフィードフォワード予測更新は、音響センサ入力（ノイズを伴う測定データ）を含む。本発明のための１つの方法は、適応カルマンフィルタ構造内で線形フィルタ重み付け係数（すなわち、ＦＩＲ係数）の適応的組み合わせを有し、適応カルマンフィルタ構造は、ノイズを伴う音響測定データが与えられると設定されたレベルに状態推定値を保持するようにカルマンフレームワーク内で適応できる完全に制御可能で可変なレーザ入力パラメータを構成する。
【０１１７】
各モダリティからの有用なセンサデータは、欠陥もしくは故障状態の検出、認識、または位置決定の信頼性を改善させるために、追跡／位置または決定レベルで組み合わせることもできる。システムレベルでは、さらに、実行されるビルド内監視タスクのそれぞれについて、両方の音響感知モダリティがあるレベルの有用な時間同期された感知データまたは推測された情報を独立して提供することに留意されたい。
【０１１８】
高メリットのセンサデータ融合が、監視システム内の音響波形または信号レベルで直接実行されてよい。例えば、時間離散事象（例えば、大きな層間剥離事象）からの過渡波形特徴は、各モダリティにわたるセンサによって報告され、診断の信頼性を高めることができる。
【０１１９】
より信頼性の高い（すなわち、統計的信頼度ＰｏＤ、ＰＦＡの点で）障害または欠陥検出の決定が、決定レベルで形式的な数学的センサデータ融合（すなわち、確率を組み合わせる）を使用して同様に行われてよい。ベイズ推定を使用して、決定レベルで２つのモダリティに対するセンサデータを組み合わせることができる。
【０１２０】
本明細書で使用される「データキャリア」という用語は、揮発性メモリ、例えばＲＡＭ、不揮発性メモリ、例えばＲＯＭやフラッシュメモリ、およびデータストレージデバイス、例えばハードディスクやディスクのような、非一時データキャリア、または、電子信号もしくは光信号のような一時データキャリアを含む。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【国際調査報告】
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