デジタル技術を用いた金属積層造形プロセスの高度化－深層学習とプロセスシミュレーションによる金属３Ｄプリンタの課題改善－
高野昌宏*

吉田勇太*

宮川広康*

金属積層造形プロセスにおける造形物の品質の安定化および改善を目的に，造形物の空隙率をインプロセスで推定する手法を開発した。レーザ照射時に発生する火花に着目し，カメラで撮影した火花動画から，深層学習を用いて空隙率の推定を行った。その結果，十分な精度で空隙率を推定できることを確認した。
さらに，空隙率が規定値より大きくなった場合に，同じ造形層でレーザを再照射する方法を実施し，空隙率が改善できることを示した。また，造形物の割れや反りに対するヒータ温度の影響を調べることを目的に，プロセスシミュレーションを実施した。プロセスシミュレーションでは，材料の相変態を考慮した材料物性を定義し，非定常熱伝導解析，及び非線形構造解析により，造形物に生じる反りや応力を調べた。
結果として，ヒータ温度を造形中に可変制御することで，造形物に生じる引張応力を大きく低減できることを明らかにした。
キーワード: 金属積層造形, 粉末床溶融結合法, 深層学習, シミュレーション

Advancement of the Metal Additive Manufacturing Process Using Digital Technology- Improvement of Metal 3D Printer Problems Using Deep Learning and Process Simulation Masahiro TAKANO, Yuta YOSHIDA and Hiroyasu MIYAKAWA
For the purpose of stabilizing and improving the quality of fabricating structures using metal additive manufacturing, the proposed method
was developed for estimating their porosity in-process. Focusing on the sparks generated during laser irradiation, the porosity was estimatedusing deep learning from a video of the sparks taken by a camera. As a result, it was confirmed that the porosity could be estimated withsufficient accuracy. Furthermore, when the porosity became larger than the control value, re-irradiating of the same laminate layer with thelaser showed that the porosity could be improved. In addition, a process simulation was carried out for the purpose of investigating the effectof the heater temperature on the cracking and warping of the fabricating structure. In the process simulation, the material properties weredefined in consideration of the phase transformation of the material, and the warpage and stress generated in the fabricating structure wereinvestigated by unsteady heat conduction analysis and nonlinear structural analysis. As a result, it was shown that the tensile stress generated
in the fabricating structure could be greatly reduced through variable control of the heater temperature in-process.
Keywords: metal additive manufacturing, powder bed fusion, deep learning, simulation

１．緒言

題になっている。品質のばらつきに関しては，溶融池

近年，３Ｄプリンタが実用的な生産装置として活用の 温 度 分 布 測 定 1) や レ ー ザ 超 音 波 で 空 隙 欠 陥 を イ ン プ

され始めており，複雑形状が創製できる特徴を 活かし，

ロ セ ス で 調 べ る 方 法 2,3) な ど が 提 案 さ れ て い る 。 ま た ，金型などの部品製造で実用化が進められている。しか造形物の割れに関しては，相変態の現象を利用して，しながら，金属積層造形は，粉末材料の溶融をともな

割 れ を 抑 制 す る 研 究 4) が 行 わ れ て い る 。 そ こ で 本 報 告うプロセスであるため，他の工法と比べ，品質のばらでは，粉末床溶融結合方式の金属３Ｄプリンタつきが大きいことや，造形物に割れが生じることが問(OPM250L・ ㈱ ソ デ ィ ッ ク )を 対 象 に 空 隙 率 を リ ア ル タイムに推定する手法の開発，並びに造形物の割れの要* 機 械金属 部因を調べるために実施した造形プロセスシミュレーション の結果につい て述べる。

表1２．金属積層造形プロセスの見える化
２．１

空隙率推定手法の概要

金 属 積 層 造 形 プ ロ セ ス で は ， 通 常 99.7％ 以 上 (空 隙 率0.3％ 以 下 )の 相 対 密 度 が 得 ら れ る が ， 内 部 に は 耐 久 性
な どの 品質に 影響す る数 十µm程 度 の微 小な 空隙が 生じる。この空隙のサイズや量は，造形中の装置の状態によ っ て 変 化 し ， 品 質 に ば ら つ き が 生 じ る 原 因 と な る 5,6) 。
これは光学系の汚れや造形機内のヒュームの滞留 などに よ り ， 造 形 物 表 面 (レ ー ザ 照 射 位 置 )で の レ ー ザ パ ワーやスポット径などが変化するためである。そこで，造形後にしか調べることができない 空隙の状態を造形中にリアルタイムに診断する方法が求められている。

12345678910111213141516特徴量特徴量
輝度値
輝度値R
輝度値G
輝度値比G/R
X方向位置
Y方向位置
照射中心からの距離
近似楕円の軸比
伸び率
水力直径
周囲長
面積
輝度値130以上の個数
近似楕円の軸比2未満の個数
伸び率8以上の個数
全粒子個数

本研究では，レーザ照射時に発生するスパッタ等の火花の状態が溶融状態と相間していると考え，火花の状

表27)

態から造形物の空隙率を推定する手法を考案した 。
そ の 概 要 を 図 1に 示 す 。 造 形 中 に 発 生 す る 火 花 を 造 形
装 置 内 天 井 に 設 置 し た カ メ ラ (XCG-CG510C ・ ソ ニ ー㈱ )で 撮影し， 火花粒 子の形状 などを粒 子解析 により数

ネットワー ク構造層
入力層1層（中間層）
活性化関数 TanhDropout

値化する。数値化した特徴量を入力値として，空隙率2層（中間層）
活性化関数 Sigmoid

や レ ー ザ パ ワ ー ， ス ポ ッ ト 径 を AIの 手 法 の 一 つ で あ る

3層（中間層）Batch Normalization

深層学習によりインプロセスで推定する仕組みである。

4層（中間層）

こ こ で は ， 表 1に 示 す よ う に 粒 子 解 析 で 求 め た 特 徴 量

活性化関数 Leaky ReLU

5層（中間層）活性化関数 Tanh
Batch Normalization
6層（中間層）カメラ
レーザ活性化関数 Sigmoid
7層（中間層）活性化関数 Tanh
出力層

火花造形物

金属粉末

撮影
画像

ニューロン数
16300300
300
200200150150100100505050303012123として，火花粒子の輝度値や位置，伸び率や面積などの形状を表すパラメータ，個数を選択した。また，深ベースプレート

層学習のネットワークの構築には，汎用のソフトウェ

Z軸テーブル

火花粒子ア (Neural Network Console・ソニ ーネットワー クコミュ
ニ ケーショ ンズ㈱ )を 使用した 。 ネット ワーク 構造は，

粒子解析

表 2に 示 す よ う に 中 間 層 を ７ 層 ， 最 大 ニ ュ ー ロ ン 数 を特徴量・輝度・位置・形状・個数など

深層学習（AI)

16項目

入力 中間層 出力

出力
空隙率
レーザパワー
スポット径

図1

考案した手 法の概要

3項目

300と し ， 非 線 形 性 に 対 応 す る 活 性 化 関 数 や 過 学 習 な
ど を 防 ぐ た め の Dropout ， 学 習 を 安 定 化 さ せ る Batch
Normalization を 使 用 し た 8) 。 そ の 構 築 に 必 要 な 学 習 データ は以下の手順 で取得した。
①レーザパワー・スポット径を変更した様々な条件で火 花動画を撮影 する。
②その条件における造形物の空隙率を断面観察により測 定する。

これらの結果から，入力値である火花粒子の特徴量500と出力値である空隙率やレーザパワー，スポット径の値の平均二乗誤差が最小になるように中間層のネットワークを構築する。本手法は，通常のカメラで火花の状態を撮影できるので，比較的安価にシステムの構築が可 能である。

２．２

推定結果

実 験 に よ り 取 得 し た デ ー タ (教 師 デ ー タ )を ネ ッ ト ワ

推定値（レーザパワー）［W］関係が求まる。これを教師データとして推定値と実測ー ク に 学 習 さ せ た と き の 誤 差 関 数 の 推 移 (学 習 カ ー ブ )460420380340
300260260

を 図 2に 示 す 。 誤 差 関 数 は 学 習 初 期 に 大 幅 に 低 下 し た300

340

380420460500

実測値（レーザパワー）［W］

後に緩やかな低下を示し，適切に学習が行われている

図4 レーザパワーの実測値と推定値の関係と確認できる。本手法の推定精度を検証するため，学習 に 用 い て い な い 約 600点 の デ ー タ か ら ， 空 隙 率 や レ
400

推定値（スポット径）［µⅿ］

10

誤差関数

10.1

350
300
2502001501500.010100200300
世代数

図2400200250

300

350

400

実測値（スポット径）［µⅿ］500

図5 スポット径の実測値と推定値の関係

学習カーブーザパワー，スポット径を推定した。それぞれの推定10

精 度 の 評 価 結 果 を 図 3か ら 図 5に 示 す 。 造 形 の 正 常 範 囲内 で あ る 0.3 ％ 以 下 の 空 隙 率 の 推 定 精 度 は ± 0.056 ％ (3推定値（空隙率）［%］σ )で あり，十 分な推 定精度が 得られた 。レー ザスポッ
ト径も同様に概ね良好な推定精度が得られた。一方，レーザパワーに関しては，パワーが高い場合の推定精1

度はやや低いが，パワーが低下したときは概ね推定できるという結果を得た。これらの結果から，レーザの不具合診断やレーザ条件のフィードバックなどにも本0.3

手法 は適用できる 可能性 が示さ れた。

0.10.10.3

1実測値（空隙率）［%］

図3 空隙率の実測値と推定値の関係

10２．３

フィードバックによる空隙率の改善

空隙率，及びレーザパワー・スポット径を推定できることから，フィードバックによる空隙率改善の方法

金属積層造形では，造形物に割れや反りが発生するレーザ照射ことも大きな問題となっている。これは溶融温度から空隙率 診断
OKNG

室温までの冷却過程で生じる熱収縮が主な要因である。
一方，炭素鋼などでは，冷却過程のある温度域でマルテンサイト変態による膨張が生じる。このため，造形レーザ再照射

物の温度を一定に保持するヒータ温度がマルテンサイ
テーブル降下ト変態に影響する温度である場合，造形物の反りは大きく変化する。しかしながら，そのメカニズムは非常

リコート（粉を敷く）

図6に複雑であり，反りや割れを予測することが難しい。

フィ ードバック方 法のフロ ー

そこで，金属積層造形プロセスのシミュレーションを実施し，ヒータ温度が反りや割れに及ぼす影響を調べ異常環境を模擬して造形提案手法を用いて造形た 。 解 析 モ デ ル を 図 8に 示 す 。 解 析 は 二 次 元 1/2対 称 モデルとし，平面ひずみ要素を用いた。造形物のサイズ
は 長 さ 20㎜ (1/2対 称 で 10㎜ )， 高 さ 2㎜ (40µm× 50層 )とし た 。 ベ ー ス プ レ ー ト は 長 さ 75㎜ (1/2対 称 で 37.5㎜ )，高 さ 15㎜ と し た 。 計 算 の 負 荷 を 考 慮 し て 造 形 物 の 要 素の 高 さ は 1層 1分 割 (40µm)と し ， 図 8(b)に 示 す 要 素 分 割を行った。解析の手順は，造形物の温度を求める非定常熱伝導解析を造形終了まで実施し，その結果により空隙率 約0.15％

空隙率 約0.8％500µⅿ得られた各時間及び位置における温度を解析条件とする非線形構造解析を実施した。積層時の各層における解 析 フ ロ ー を 図 9に 示 す 。 最 初 に 造 形 層 1層 の 要 素 を 生(a) フィードバック無図7(b) フィードバック有

造形 物の断面写真

成し，溶融，溶融後の解析を行い，レーザ照射にともなう温度変化を解析する。その後，次の造形までの待を検討した。金属積層造形では，層を積み重ねて，形状 を 造 形 す る プ ロ セ ス で あ る 。 そ こ で 図 6に 示 す よ うに造形中に層ごとの空隙率を診断し，規定より多い場

二次元1/2対称モデル

造形物

平面ひずみ要素

長さ20mm
高さ2mm(40µm×50層)

A部

合は，次の層に移る前に，同じ位置にレーザを再照射し，再溶融することで空隙率を改善できる可能性があ

ベースプレートる。このとき，レーザパワーやスポット径の推定値が長さ75mm
高さ15mm

適正値から外れていれば修正を実施する こととした。
また既に造形された部分に照射することから熱が逃げ(a) モデル形状

や す い た め ， 再 照 射 時 の 走 査 速 度 を 通 常 条 件 の 1/２ とし，十分に溶融ができる条件とした。本手法を用いた
フ ィ ー ド バ ッ ク の 有 効 性 を 検 証 す る た め ， 通 常 200µⅿと す る レ ー ザ ス ポ ッ ト 径 を あ え て 300µⅿと し て 異 常 状態を模擬した造形実験を実施した。フィードバック有
り と 無 し の 造 形 物 の 断 面 写 真 を 図 7に そ れ ぞ れ 示 す 。
フィードバック有りでは空隙が正常の状態に改善されてお り，本手法の 有効性が確認 された。
(b) 要素分割図(A部)

３．プロセスシミュレーション
３．１

シミュレーション方法

図8

解析 モデルが完全に終了するまでは混合組織状態となっている。

ヒータの加熱時の解析

そのため，相分率に応じた材料物性を定義した。また，溶融領域は剛性がないとみなし，構造計算から除外し，造形層の要素を生成かつ累積ひずみをリセットした。その他の領域に関しては ，前の層のひ ずみが累積さ れる状態とし た。
造形層が溶融している状態
サブステップ数=2

溶融解析
0.2ⅿsec

３．２

シミュレーション結果

ヒ ー タ 温 度 を 24℃ と 120℃ と し て そ れ ぞ れ 造 形 し た

溶融後解析
2ⅿsec

凝固直後から温度が急激に低下するまでの解析
サブステップ数=5

場 合 の 造 形 後 の 熱 変 形 分 布 (上 下 方 向 )を 図 11に 示 す 。

層間冷却解析
100sec

次の造形層が始まるまでの待機時間
サブステップ数=2

変 態 開 始温 度 Ms点 よ り も高い ヒ ー タ温 度で 造 形し たた

造 形 物 の 反 り は 24℃ と 120℃ と で 反 転 す る 結 果 と な った 。 120℃ で 反 り が 反 転 し た 理 由 は ， マ ル テ ン サ イ トめである。降伏応力が小さいオーステナイト組織の状

ヒータ停止時の解析
図91/2対称 造形物 ベースプレート

積層 時の解析のフ ロー
ヒータ温度 24℃
下に凸の反り変形

ヒータ温度 120℃
上に凸の反り変形

熱ひずみ［％］

0.0%
-0.3

-0.5%

0［㎜］

0.3

図11 熱変形分布-1.0%

造形終了後（室温）

造形中
-1.5%
-2.0%

大きな引張応力
Ms点

-2.5%
-500

ヒータ温度 24℃
0500
温度 [℃]

1000

1500

図10 熱ひずみと温度の関係
機 時 間 も 含 め た 層 間 冷 却 解 析 (100sec間 )を 実 施 す る 。

大きな引張応力
圧縮応力に変化

ヒータ温度 120℃

こ れ を 各 層 毎 に 50回 繰 り 返 す こ と で 積 層 造 形 プ ロ セ スを模擬する。また，ヒータによる加熱時の解析は積層-1000

0［MPa］

1000

図12 応力分布前に行い，積層後にヒータ停止の冷却解析を実施する。
これらの解析フローを非定常熱伝導解析，非線形構造解析それぞれで実施する。なお，非線形構造解析では，ヒータ
温度一定（120℃）

オーステナイト相，マルテンサイト相の相変態を考慮し た材料物 性 (熱ひず み，降伏 応力，ヤ ング率 ，ポアソ

25層で冷却ン 比 な ど )を 定 義 し た 。 材 質 は SUS420J2相 当 材 と し ，
そ の 熱 ひ ず み と 温 度 の 関 係 を 図 10に 示 す 。 マ ル テ ン サ

高い引張応力イ ト 変 態開 始温 度 Ms点 や膨張 量 は ，造 形機 内 で測 定し-1000た実測値をもとに決定した。溶融温度からの冷却過程
は オ ー ス テ ナ イ ト 組 織 で あ り ， 80℃ で マ ル テ ン サ イ ト変態が開始されると膨張が生じ，マルテンサイト変態

引張応力が低減0 [MPa](a)ヒータ温度一定

1000(b)ヒータ温度変化

図13 応力分布の比較

態で造形したことで，造形物に生じる引張の残留応力(3)が低く抑えられており，さらに造形終了後の冷却過程を実施し，ヒータ温度により造形物の反りが変化するにおけるマルテンサイト変態による膨張により，反りこと を確認した。

が反転した。したがって適正なヒータ温度を選択すれ(4)ば反りを低減できる可能性が示された。 次に割れへのの引張応力を圧縮応力に変化させることが可能である

影響を検証するため，造形物に発生する応力を調べた。

こと をプロセスシ ミュレーショ ンにより確認 した。

相 変 態 を 考 慮 した 造 形プ ロ セ ス シ ミ ュ レ ーシ ョ ン

造 形 中 に ヒ ー タ温 度 を変 化 さ せ る こ と で ，造 形 物

図 12に 造 形 中 お よ び 造 形 終 了 後 の 応 力 分 布 を 示 す 。 ヒ謝ー タ 温 度 が 24℃ お よ び 120℃ の い ず れ の 場 合 も 造 形 中は，ベースプレート界面で高い引張応力が発生している。この引張応力は積層数が増えるにつれて増加する辞本研究を遂行するに当たり，ご協力を頂いた株式会
社ソ ディックに感 謝します。

ため，造形中に割れが生じる恐れがある。また，造形
終 了 後 の 界 面 で の 残 留 応 力 分 布 は ， 120℃ 造 形 で は 大参考文献きく減少した。これは，積層終了後のヒータ停止時の1) 竹下孝樹, 鈴木康夫. 品質保証のためのプロセスモニタリ

冷却過程でマルテンサイト変態が生じたためである。

ング技術. 日本機械学会2020年度年次大会講演論文集.

そ こ で ， 120℃ 造 形 に お い て ， 25層 で ヒ ー タ 温 度 を 常2020, F04106.

温 ま で 一 旦 冷 却 し ， そ の 後 に 120℃ ま で 再 度 昇 温 し ，2) 佐藤治道, 小木曽久人, 佐藤直子, 清水透, 中野禅, 小原造形を継続した場合のシミュレーションを行った。そ良和, 山中一司, パウダーベッド法で作製した3D積層造の 結 果 ， 図 13に 示 す よ う に 造 形 中 (50層 目 )の 応 力 は 引

形物のレーザ超音波による特性評価. Proceedings of張 か ら 圧 縮 に 変 化 し た こ と が 確 認 で き た 。 こ れ は ， 25

Symposium on Ultrasonic Electronics, 2015, Vol. 36, 3J3-4

層後の冷却過程で造形物がマルテンサイト変態により3) 小林徳康, 山本摂, 星岳志, 辻大輔. 金属積層造形におけ膨張し，引張応力が圧縮応力に変化したためである。

るインプロセス非破壊検査に関する基礎検討. 溶接学会

したがって，適切なタイミングでヒータ温度制御を実誌. 2021, Vol.90, No. 2, p. 102-106.

行することで，積層数につれて増加する引張応力を圧

4) 新家一朗, 網岡宏至, 松村克也, 廣田敦司, 谷口圭一, 佐

縮応力に低下させることができるため，造形が難しい

野定男, 岡﨑秀二, 宮下泰行, 松本格, 安藤甫, 吉田勇太,硬い材料や大きな造形物の割れを抑制できる可能性が高野昌宏. 金属AMにおける相変態を用いた応力解放技術得られた。以上より，ヒータ温度を造形中に変化させに関する研究. 精密工学会誌, 2020, Vol. 86, No. 2, p. 177-て造形することは，金属積層造形プロセスにおいて非184.

常に 有効であるこ とが示唆され た。

5) 高野昌宏, 吉田勇太, 宮川広康, 谷内大世, 前川満良. 金属積層造形を用いた高耐久・高機能金型の開発. 石川県

４．結言

工業試験場研究報告. 2016, Vol. 65, p. 13-18.

金属積層造形プロセスの高度化を目的に，深層学習

6) Manatsu Ogawahara, Shinya Sasaki. Relationship between

による造形物のインプロセス空隙率推定，並びに造形

internal defect size and fatigue limit in selective laser melted

プロセスシミュレーションによる割れの抑制について

Inconel 718. Mechanical Engineering Journal. 2021, Vol. 8, No.

検討 した。得られ た結果を以下 に示す。

1, p. 1-11.

(1)

深 層 学 習 を 用 いて レ ーザ 照 射 時 の 火 花 画 像か ら 空7) 石川県, ㈱ソディック. 造形状態推定システム，方法，コ隙率を推定する手法を提案した。提案手法の 空隙率のンピュータプログラム，及び学習モデルの学習方法. 特推定 精度は ±0.056％ 以下 (3σ )であった 。

願2020-176102. 2020-10-20.

(2)造 形 層 内 で レ ーザ を 再照 射 す る フ ィ ー ド バッ ク 方法に より，空隙率 を改善できる ことを確認し た。

8) ソニーネットワークコミュニケーションズ㈱ . Neural
Network Console Version 1.10 取扱説明書. 2017, p. 1-102.