铂力特推出由人工智能驱动的金属3D打印质量和风险评估系统

金属3D打印正加速推动制造业转型升级，尤其在航空航天等高端制造领域得到广泛应用。然而，实际打印过程中往往存在各类缺陷与潜在风险，从而影响产品性能及交付质量。针对这一挑战，铂力特推出BLT-PrintInsight，致力于实现成形过程可视、可控与可追溯。这款软件在德国Formnext 2025展会现场首次亮相，为行业带来全新的质量管控解决方案。

作为一款面向PBF-LB/M工艺的智能化质量系统，BLT-PrintInsight集在线监控与离线分析于一体，覆盖打印任务从成形到评估的全生命周期。系统基于多源数据融合与AI 智能分析，实现打印过程实时监控、缺陷精准识别与反馈、打印完成后质量风险评估的全链条管理，为生产研发、工艺优化及质量管理提供科学决策支持，让增材制造过程智能化、透明化、可追溯。

在线监控

过程可视，智能可控

在线监控模块聚焦生产现场核心需求，通过先进视觉算法，打破依赖人工经验的传统缺陷识别模式，实现打印过程智能检测与可视化。该模块包含铺粉在线监控功能和扫描在线监控功能。铺粉在线监控可以实时检测粉末铺设质量，识别缺粉、粉床不平整、区域塌陷、刮刀剐蹭等异常并自动闭环修正，从源头减少成形缺陷。扫描在线监控能实时检测激光扫描质量，识别表面发黑、熔渣堆积等异常并及时预警，帮助操作人员实时掌握打印状态，降低异常发生风险。

离线分析

精准分析，深度溯源

离线分析模块专为质量管理、工艺优化及科研分析场景设计，基于打印完成后的数据评估零件质量，实现零件风险区域精准识别与工艺迭代优化。该模块包含四大核心功能：三维模型可视化、缺陷记录管理、多源数据融合看板与一键生成质量报告。

三维模型可视化基于三维逆向建模，通过重建零件模型，将AI实时识别的缺粉、发黑、凸起等缺陷精准映射至模型，构建打印零件数字孪生体。这一功能可让用户直观掌握风险分布，解决了传统模式缺陷定位不精准、识别效率低下的难题。

缺陷记录管理支持缺陷风险评级、缺陷列表管理、异常问题一键上报及自定义检测模型灵敏度。此功能简化了传统检测中的繁杂工序和高昂成本，同时用户还可上报新缺陷样本，反哺模型训练，使AI算法持续精准优化。

多源数据融合看板统一接入并同步对齐打印参数、环境数据、设备状态、铺粉与熔融的视觉图像等多维度质量数据；并支持异常“一键回溯”，联动查看关联数据，帮助追溯缺陷成因。通过还原打印实况，解决零件质量数据碎片化、评估结果滞后的问题。

一键生成质量报告功能支持完整呈现风险层、缺陷位置与类型，及其关联的异常图像，实现质量追溯透明化，确保交付有据可依。

选配增值能力包

定制升级，拓展边界

为满足多样化应用场景需求，BLT-PrintInsight 提供三大专业增值能力包：缺陷自训练平台支持用户根据缺陷样本“定制”检测模型；近红外熔池辐射监控能够实时获取成形层熔池辐射信号，整合多帧图像生成热辐射图，精准识别过热、未熔合等异常区域，实现更精细的管控；视频监控功能可以实时记录打印全过程，支持历史视频回放与自动清理。选配增值能力包的硬件配置详情请咨询销售人员。

BLT-PrintInsight驱动在线监控实时收集过程数据，离线分析则负责深度分析与智能诊断。前者为后者提供依据，后者为工艺改进与设备控制提供支持，形成质量管理的完整闭环。#增材制造 #3D打印 

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