2026/01/14
A multi-source melt pool compilation for vision-based analytics applications in additive manufacturing
Jabbour, W.; Safdar, M.; Xie, J.; Zhao, Y.F. (2025). A multi-source melt pool compilation for vision-based analytics applications in additive manufacturing. Scientific Data, vol. 12, 2025, 1269.
La fabrication additive (FA) permet de produire des objets physiques par superposition de matériaux à partir d’un modèle numérique 3D. En FA métallique, le bain de fusion correspond à une région de matériau fondu surchauffé et joue un rôle essentiel dans la qualité finale des pièces. La surveillance de cette zone s’est révélée précieuse pour des analyses en aval, telles que la détection de défauts et la prédiction de la microstructure. Les signatures du bain de fusion, représentées par différentes modalités (p. ex. visuelle, thermique, acoustique) et métriques (p. ex. températures, gradients, vitesses), capturent des motifs essentiels du procédé. Toutefois, la diversité des matériaux, des paramètres de procédé et des configurations de capteurs entre les systèmes de FA a limité la standardisation. Pour y remédier, nous présentons Melt-Pool-Kinetics, un jeu de données organisé et structuré, compilé à partir de 32 ensembles de données provenant de 23 sources, totalisant 1,9 To de données brutes et diffusé sous la forme d’une collection HDF5 de 48,6 Go. Les images ont été traitées par des techniques de recadrage, de centrage, de redimensionnement, de conversion en niveaux de gris, de débruitage et de dématriçage (debayering). Ce jeu de données peut soutenir des applications d’apprentissage automatique pour la surveillance in situ, l’optimisation des procédés et le contrôle. Il est structuré en différents niveaux, tels que les données brutes, traitées et des sous-ensembles diversifiés. Le jeu de données permet également une expansion future à mesure que de nouvelles données sur le bain de fusion deviennent disponibles.