3D打印技术参考注意到，德国顶尖的理工类大学——德累斯顿工业大学牵头开发出了一种用于复杂金属3D打印部件的后处理工艺流程。
其工艺过程包括激光抛光、直接激光干涉图案化处理两大环节，前者能够显著降低零件表面粗糙度，后者用于针对性的改变零件的表面特性。
整个处理过程由过程监控、数字孪生和AI辅助分析技术全程支持。需要特别指出的是，上述工艺环节和功能的实现，均在一台机床上完成。
该成果来自欧盟“地平线欧洲”计划资助的CLASCO项目，目前已完成了系统集成，并进行了多种应用场景的零部件测试。
一台机器，集成两种后处理工艺
CLASCO机床基于五轴数控平台，提供加工复杂3D打印几何体所需的灵活性。
SYLAS激光宏观抛光头可降低初始粗糙度，并为后续处理做好表面准备。
3D旋转ELIPSYS抛光头支持激光表面纹理化，它利用衍射光学元件产生的双光束干涉以及定制的成像光学系统，形成椭圆干涉光斑，可为零件表面创建精细的微纳结构。
➡️ 3D打印零件表面激光抛光
表面质量的改善通过非接触式激光抛光技术进行，它能将表面粗糙度降低到1微米以下。
处理装置为SYLAS激光宏观抛光头，它由千瓦级连续波激光器和光学头组成。加工过程中，激光在金属零件表面形成浅熔池，通过表面张力效应降低表面粗糙度，并获得更可控的表面状态。
根据材料不同，该系统可将表面粗糙度降低高达93%，即使初始粗糙度值较高（例如 Ra = 15 µm）也能有效改善，这使其非常适合用于改善直接金属3D打印的零件表面。
激光抛光头上安装有摄像头，能够以高速率拍摄熔池图像。这些图像会被实时分析，用于调整激光功率并保持工艺稳定，提高激光抛光加工零件的质量。
抛光步骤需要将零件的表面粗糙度降低到足以进行后续激光微结构化的水平，因为初始表面的质量会极大影响后续功能化步骤的精度和可靠性。
➡️ 激光表面处理与AI监控和决策支持
零件抛光之后随即进行功能表面加工。所采用的技术为激光干涉图案化技术（简称DLIP），它利用激光干涉现象，在材料表面快速、高精度的制造周期性的微纳结构，从而影响润湿性、腐蚀行为以及植入物表面与生物材料之间的相互作用等性能。
加工过程中的监控系统能够采集与工艺相关的等离子体信号，AI系统能帮助解读这些数据并识别相关的工艺模式，为闭环控制和人工智能辅助的工艺优化提供辅助。
这套AI系统实际上充当了机器的数字助手，它通过实时分析帮助用户了解激光加工过程的运行状况以及最终表面质量可能受到的影响。
CLASCO机床集成了零件设计、定位、激光抛光、激光表面纹理化、监控、人工智能和工艺调控，各项成果独立研究，最终构成了一个完整的系统。
应用验证
测试零件采用Ti6Al4V钛合金和Scalmalloy高强铝合金3D打印，它们展示了材料选择、轻量化设计、表面功能和加工性能之间的相互联系，相关应用场景涉及航空、航天和医疗。
1.A350飞机机腹整流罩支架
该应用的表面功能目标为增强耐腐蚀性和疏水性。零件此前采用Ti6Al4V数控加工，验证过程中使用3D打印和Scalmalloy®铝合金制造了拓扑优化的该结构，且在零件表面制造了功能结构。最终结果是重量减轻了53%，整体成本效益更高。
2.A350介质喷嘴作动筒杠杆
该零件此前采用Ti6Al4V数控加工，研究人员对其进行了面向增材制造的设计，并采用3D打印和Scalmalloy®铝合金制造，功能化表面处理的目标是增强组件的粘附性。最终零件重量减轻了38%，且成本效益更高。
3. 卫星分离机构的有效载荷夹带
该零件此前采用常规技术加工铝合金获得，现采用3D打印制造Scalmalloy®铝合金，要求降低并精确控制部件表面的摩擦力，这对于分离动作可靠、平稳至关重要。
3.膝关节假体股骨部件
零件此前采用钴铬合金铸造，现采用Ti6Al4V 3D打印，要求零件表面具有低摩擦力、增强粘附性并促进骨整合。
4.用于骨愈合的创伤钢板
先前采用常规技术加工Ti6Al4V获得，现采用钛合金3D打印，表面功能化目标是实现可控的细胞黏附和抗菌特性。
该项目的负责人表示，“CLASCO项目已经证明，我们可以根据需要定制复杂3D打印金属部件的表面结构，同时对加工过程进行数字化监控。这为未来提高此类部件在要求苛刻的工业应用中的效率奠定了重要的基础，”
研究结果表明，金属3D打印和激光后处理必须结合起来考虑。在CLASCO框架下，该系统能够支持工艺理解、表面质量预测、工艺窗口优化、监控和知识生成。
现阶段，人工智能系统的性能取决于实验数据的可用性和质量。随着从机器收集到更多具有代表性的数据，其性能也会不断提升。
注：本文由3D打印技术参考创作，第一幅图为ai生成效果图。
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