ISO/ASTM 52953:2025
(Main)Additive manufacturing for metals — General principles — Registration of data acquired from process monitoring and for quality control
Additive manufacturing for metals — General principles — Registration of data acquired from process monitoring and for quality control
This document sets and defines the minimum requirements for registration of data acquired from process monitoring and for quality control in additive manufacturing (AM), including the description of a procedure. Furthermore, this document comprises actions that users shall execute to register multi-modal AM data and store them in an appropriate repository. This document is not applicable for data cleansing, sensor calibration, and image processing. This document is only applicable for data gathered and generated from non-destructive test methods and sensors, e.g. X-ray computer tomography (XCT), thermal sensor, cameras and coordinate measuring machines (CMM). This document is only applicable to metallic parts produced by means of laser-based powder bed fusion (PBF-LB); nevertheless, the procedures described in this document can be applied to monitor other AM processes and materials (e.g. directed energy deposition, polymer or ceramic powder bed fusion, binder jetting, and photopolymerization), but this document does not provide any data or case studies for them.
Fabrication additive de métaux — Principes généraux — Enregistrement de données acquises à partir de la surveillance du procédé et pour le contrôle qualité
Le présent document fixe et définit les exigences minimales relatives à l'enregistrement de données acquises à partir de la surveillance du procédé et pour le contrôle qualité en fabrication additive (FA), y compris la description d'une procédure. En outre, le présent document comprend des actions que les utilisateurs doivent exécuter pour enregistrer des données FA multimodales et les stocker dans un répertoire approprié. Le présent document ne s'applique pas au nettoyage de données, à l'étalonnage du capteur et au traitement d'images. Le présent document ne s'applique qu'aux données recueillies et générées à partir de méthodes d'essai non destructifs et de capteurs, par exemple, tomodensitométrie (TDM), les capteurs thermiques, les caméras et les machines à mesurer tridimensionnelles (MMT). Le présent document ne s'applique qu'aux pièces métalliques produites par fusion laser sur lit de poudre (PBF-LB); néanmoins, les procédures décrites dans le présent document peuvent être appliquées pour surveiller d'autres procédés et matériaux de FA (par exemple, le dépôt de matière sous énergie concentrée, la fusion sur lit de poudre polymère ou céramique, la projection de liant, et la photopolymérisation), mais le présent document ne fournit aucune donnée ni étude de cas à leur sujet.
General Information
Standards Content (Sample)
International
Standard
ISO/ASTM 52953
First edition
Additive manufacturing for metals —
2025-08
General principles — Registration
of data acquired from process
monitoring and for quality control
Fabrication additive de métaux — Principes généraux —
Enregistrement de données acquises à partir de la surveillance du
procédé et pour le contrôle qualité
Reference number
© ISO/ASTM International 2025
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Published in Switzerland
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ii
Contents Page
Foreword .iv
Introduction .v
1 Scope . 1
2 Normative reference . 1
3 Terms, definitions and abbreviated terms . 1
3.1 Terms and definitions .1
3.2 Abbreviated terms .2
4 Significance and use . 3
5 Data registration procedure . 3
6 Sensor categorization and metadata items . 4
6.1 Sensor categorization .4
6.2 Metadata in in-situ measurement .4
6.2.1 Laser-scanning-related data elements .4
6.2.2 Layer-wise images .5
6.2.3 Registering melt pool monitoring images .6
6.3 Ex-situ XCT measurements metadata elements .7
6.4 Sources of uncertainty .7
7 Data alignment with coordinate system transformations . 8
7.1 General .8
7.2 Methodology overview .8
7.3 Melt pool image, scan path, and layer-wise image alignment .10
7.3.1 General .10
7.3.2 Melt pool image to scan path alignment.10
7.3.3 Scan path to build platform alignment . 12
7.3.4 Layer-wise image to the build platform alignment . 13
7.4 Layer-wise images alignment.14
7.5 Layer-wise images to the related XCT model alignment . 15
7.6 CMM Model to CAD model alignment .16
7.7 Global coordinate system .17
Annex A (informative) Sensors and inspection systems categorization .18
Annex B (informative) Examples of candidate global coordinate systems .21
Annex C (informative) Edge fitting .22
Bibliography .24
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iii
Foreword
ISO (the International Organization for Standardization) is a worldwide federation of national standards
bodies (ISO member bodies). The work of preparing International Standards is normally carried out through
ISO technical committees. Each member body interested in a subject for which a technical committee
has been established has the right to be represented on that committee. International organizations,
governmental and non-governmental, in liaison with ISO, also take part in the work. ISO collaborates closely
with the International Electrotechnical Commission (IEC) on all matters of electrotechnical standardization.
The procedures used to develop this document and those intended for its further maintenance are described
in the ISO/IEC Directives, Part 1. In particular, the different approval criteria needed for the different types
of ISO document should be noted. This document was drafted in accordance with the editorial rules of the
ISO/IEC Directives, Part 2 (see www.iso.org/directives).
ISO draws attention to the possibility that the implementation of this document may involve the use of (a)
patent(s). ISO takes no position concerning the evidence, validity, or applicability of any claimed patent
rights in respect thereof. As of the date of publication of this document, ISO had not received notice of (a)
patent(s) which may be required to implement this document. However, implementers are cautioned that
this may not represent the latest information, which may be obtained from the patent database available at
www.iso.org/patents. ISO shall not be held responsible for identifying any or all such patent rights.
Any trade name used in this document is information given for the convenience of users and does not
constitute an endorsement.
For an explanation of the voluntary nature of standards, the meaning of ISO specific terms and expressions
related to conformity assessment, as well as information about ISO's adherence to the World Trade
Organization (WTO) principles in the Technical Barriers to Trade (TBT), see www.iso.org/iso/foreword.html.
The committee responsible for this document is ISO/TC 261, Additive manufacturing, in cooperation with
ASTM Committee F42, Additive Manufacturing Technologies, on the basis of a partnership agreement
between ISO and ASTM International with the aim to create a common set of ISO/ASTM standards on
Additive Manufacturing, in collaboration with the European Committee for Standardization (CEN) Technical
Committee CEN/TC 438, Additive manufacturing, in accordance with the Agreement on technical cooperation
between ISO and CEN (Vienna Agreement).
Any feedback or questions on this document should be directed to the user’s national standards body. A
complete listing of these bodies can be found at www.iso.org/members.html.
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iv
Introduction
Additive manufacturing (AM) is the general term for those technologies that successively join material to
create physical objects as specified by their 3D design model data. Current AM technologies can fabricate
parts layer-by-layer using different material types as inputs. The resulting parts have complex geometries
that are needed for applications in a variety of manufacturing industries, where AM parts offer significant
advantages or where the parts cannot be made using the traditional manufacturing technologies, such as
machining and welding.
AM machines are being instrumented with various types of sensors which collect data throughout a build.
Often, each sensor is designed to collect only one type of measurement dataset in a unique coordinate
system. The use of this monitoring data for applications such as qualifying AM components is enhanced
when a diverse range of sensor datasets are used and compared to post-process inspection. This requires
multi-modal dataset registration including data alignment.
Registration of these datasets consists of recording necessary metadata and data alignment. A registered
dataset allows the extraction of features from data from different sensors to be appropriately registered to
post-process inspection. These features can be used for a range of applications including to control variations
in feedstock, melt-pool geometry, thermal stability, layer integrity, defect detection, and part quality.
It is the intention of this document to provide a procedure and methods to register AM data, including:
a) associating validated data with known time, locations, and origin, and
b) data alignment for process monitoring and control.
Laser-based powder bed fusion for metals (PBF-LB/M) is used to demonstrate the data registration
procedure. The procedure can be applied to monitor other AM processes, such as direct energy deposition,
polymer or ceramic powder bed fusion, binder jetting, and photopolymerization.
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v
International Standard ISO/ASTM 52953:2025(en)
Additive manufacturing for metals — General principles —
Registration of data acquired from process monitoring and
for quality control
1 Scope
This document sets and defines the minimum requirements for registration of data acquired from process
monitoring and for quality control in additive manufacturing (AM), including the description of a procedure.
Furthermore, this document comprises actions that users shall execute to register multi-modal AM data and
store them in an appropriate repository.
This document is not applicable for data cleansing, sensor calibration, and image processing.
This document is only applicable for data gathered and generated from non-destructive test methods
and sensors, e.g. X-ray computer tomography (XCT), thermal sensor, cameras and coordinate measuring
machines (CMM).
This document is only applicable to metallic parts produced by means of laser-based powder bed fusion
(PBF-LB); nevertheless, the procedures described in this document can be applied to monitor other AM
processes and materials (e.g. directed energy deposition, polymer or ceramic powder bed fusion, binder
jetting, and photopolymerization), but this document does not provide any data or case studies for them.
2 Normative reference
The following documents are referred to in the text in such a way that some or all of their content constitutes
requirements of this document. For dated references, only the edition cited applies. For undated references,
the latest edition of the referenced document (including any amendments) applies.
ISO/ASTM 52900, Additive manufacturing — General principles — Fundamentals and vocabulary
3 Terms, definitions and abbreviated terms
For the purposes of this document, the terms and definitions given in ISO/ASTM 52900 and the following apply.
ISO and IEC maintain terminological databases for use in standardization at the following addresses:
— ISO Online browsing platform: available at https:// www .iso .org/ obp
— IEC Electropedia: available at https:// www .electropedia .org/
3.1 Terms and definitions
3.1.1
data alignment, noun
process of transforming different sets of geometrically or temporally related data into a single, global
coordinate system
3.1.2
data registration, noun
procedure of aligning data, recording metadata, and assigning a persistent identification to the aligned data set
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3.1.3
digital imaging sensor, noun
detection device, usually photoelectric, that captures photographic images of an object in a digital format
Note 1 to entry: It is also called a digital, visible-light-imaging sensor.
3.1.4
ex-situ inspection, noun
measurement or examination performed on the part after it is extracted from the build chamber
3.1.5
fiduciary mark, noun
physical mark on a build plane or a layer to locate the scan tracks relative to the image coordinate system
3.1.6
global coordinate system, noun
unique coordinate system to which all the data is referenced
3.1.7
in-situ measurement, noun
measurement performed on the part during the build cycle
3.1.8
staring camera, noun
camera that is installed in a staring configuration used for layer-wise imaging or melt-pool imaging
3.1.9
layer image, noun
image of the layer taken by an image sensor, e.g., staring camera
Note 1 to entry: Other sensors that can be used include multi-colour pyrometer for taking thermal images, 3D scan by
triangulation, interferometry, and confocal microscopy.
3.1.10
melt pool image, noun
image of melt pool taken by either a coaxial camera or a staring camera.
3.1.11
X-ray computer tomography three-dimensional model
three-dimensional (3D) model constructed using sets of two-dimensional (2D) images of an X-ray Computed
Tomography (XCT)-scanned part.
3.2 Abbreviated terms
2D Two-dimensional
3D Three-dimensional
CAD Computer-aided design
CCD Charge-coupled device
CMOS Complementary metal oxide semiconductor
CS Coordinate system
HSI Hyperspectral imaging
ID Identification
LIPS Laser-induced plasma spectroscopy
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LUS Laser-induced ultrasonic
LZW Lempel–Ziv–Welch
MPE Maximum permissible error
OCT Optical coherence tomography
SD Sphere distance
TIFF Tag image file format
XCT X-ray computed tomography
4 Significance and use
This document provides methods and procedures for users to register measurements and associated
metadata that they need for accurately qualifying complex metal additive manufacturing (AM)-built parts.
Registered data can satisfy additional user’s goals: detect AM processing instabilities, predict their impact
on the part quality, and implement process control if needed and possible. Registered data can be from the
following methods: in-situ photogrammetry, thermography, pyrometry, ex-situ XCT, CAD models and the
associated metadata. These data sets are generated from a variety of sources, e.g., melt-pool images, thermal
measurements, scan paths, layer images, and 3D models based on XCT.
This document enables the development of data registration software. The software can help users register
the data needed to validate the AM system states, optimize process parameters, and control part quality.
Data analytics and control software can be modified to use registered data extensively from a wide range of
measuring instruments.
5 Data registration procedure
As shown in Figure 1, the data registration procedure shall start with capturing metadata, which has the
information about sensors and their settings (see Clause 6). Then, in-situ and ex-situ sensing, data cleansing,
and assigning identification to data shall occur in that exact sequence. Data identifiers should be assigned
according to ISO/IEC 9834-8 or a company-specific scheme. Data alignment includes both temporal and
spatial alignment. Spatial alignment shall convert sensor data from its original, local coordinate system to
a global coordinate system in which all the data can be compared and fused correctly. Aligned data sets are
used as inputs to data analytics software that makes predictions needed for decision making and control.
Although data cleansing is out of scope, it can be a part of data registration.
Some examples of data cleansing in an image include, but are not limited to, correction of scaling because of
perspectives, correction of distortion because of lens geometry, handling of insensitive/dead pixels, offset
gain from laser speckles, denoising, and gamma correction. Image processing is out of scope.
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Figure 1 — General data registration procedure
6 Sensor categorization and metadata items
6.1 Sensor categorization
For developing a data registration procedure, a categorization of the current use of sensors for in-situ
monitoring and ex-situ inspection is included in this clause. For more details, see Annex A. XCT coordinate
measuring machines as ex-situ measurement instruments are also included in Annex A.
6.2 Metadata in in-situ measurement
6.2.1 Laser-scanning-related data elements
Laser-scanning-related data elements shall provide spatial references for the spatial alignment of in-situ
measurements from different sensors. The scanning strategy registration method, which is process oriented,
is based on the scan, laser-spot positions, laser power, and camera-trigger timing. This method shall be used
primarily to register the position and the time when the image is taken by a camera. Required data elements
are shown in Table 1.
Table 1 — Laser-scanning-related metadata elements for registration
Data element Description
Machine ID Unique identification of the AM machine.
Build ID Unique identification of the associated build.
Part ID Unique identification of the associated part.
Scanning ID Unique identification of the associated scan in the build.
Layer number The part layer number.
Command time, t The time that a position command is sent.
Scan positions (X , Y ) The commanded location of the laser beam, i = 1 .n. Optional with Laser on or off at the scan
i i
position. If laser is on, the laser power (W) shall be specified.
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TTaabbllee 11 ((ccoonnttiinnueuedd))
Data element Description
Melting laser beam ID The identification of the melting laser beam in a multi-laser beam system that the measure-
ment is associated with if a multi-laser beam system is used. If it is a single melting laser beam
system, this data element is not needed.
Programmed scanning The speed of laser beam as programmed in the scanning command file.
speed, V (mm/s)
Actual scanning speed (A The speed of laser beam calculated from the actual galvanometer positions and the sampling
mm/s) (optional) time. A is optional if programmed scanning speed (V) is sufficient.
Exposure time (t ) The camera exposure time (s).
expo
For general metadata registration, see ISO/IEC 11179-4, F3049, and SAE AMS 7003 for laser-based powder
bed fusion processes. For a sensor networking standard, see ISO/IEC 20005. AM metadata formats can be
[10]
found in ASTM F3490. Some general metadata format can be found in OCG Sensor ML .
6.2.2 Layer-wise images
When layer-wise images are used in monitoring the build of a layer, stacks (or folders) of such 2D images
shall be registered using the data elements in Table 2. Such stacks effectively describe a volume dataset.
One or more optical images can be acquired for pre-scanned or post-scanned powder layer(s). Metadata that
is the same for each image shall not be repeatedly registered for each image.
Table 2 — Layer-wise image metadata elements for registration
Data element Description
Image Name The name of the image or video.
Image ID Unique ID number of the image or video
Layer number The layer number of this image (potentially the same as image ID). The layer number 0 shall
be assigned to the base plate and layer number 1 to the first layer of powder spreading.
Time (s) The time that the image was taken with respect to the scan starting time.
o
Build chamber environ- The following factors shall be reported Temperature of the build in thermal equilibrium, (
mental factors C). Humidity (g/cm ), Oxygen concentration (%), and pressure (mmHg, hPa).
Flash condition If external lighting is used, a description of the lighting orientation with respect to machine CS
Sensor ID The identification of the image sensor.
Sensor description Sensor type (for example, InSb, CMOS, photodiode), purchase date, wavelength ranges, lens
distortion information, and other specifications, including filters and excitation sources
(see Table A.6).
Sensor calibration infor- The date of calibration, type, and method of calibration, for example, perspective transfor-
mation mations, pixel scale, and scaling of intensity values from original bit depth.
Data type (or Bit depth) The number of levels on greyscale or colour scale, for example, 8 bits, specifying the number
of computationally possible intensity levels.
Compression informa- Information about compression applied in the file format, for example, TIFF and LZW.
tion
Image size Post-calibration shape of image, in pixel numbers in both X and Y in the local CS. Height of
image is assumed to correspond to the depth of the build plate, as first approximation (note
offsets below).
Actual thickness of lay- Vertical spacings between images of the stack. If actual spacings are used, they shall be
ers imaged confirmed by a calibration process, especially as build layer thickness may be different from
powder layer thickness; therefore, the spacings between images of layer and the spacings
between images of build may be different. If a predefined thickness of layers is used, it should
be so noted.
Layer thickness multi- Not every built layer needs to be imaged. When this is the case, a multiplier (>1) of the nominal
pliers thickness shall be assigned. The multiplier shall be an integer.
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TTaabbllee 22 ((ccoonnttiinnueuedd))
Data element Description
Rotational offsets to The three angles accounting for possible angular misalignment of (remapped) camera (local)
build coordinate system CS and the build plate CS, potentially to be determined by a calibration process.
Translational offsets to Linear offsets accounting for possible differences of camera CS origin and build plate CS
build coordinate system origin, including those caused by potential use of an imaging region of interest or support
structures under parts. Potentially to be determined by a calibration process.
Estimated positional The error of positions specified, reflecting, for example, the results of a standard geometric
uncertainty calibration process.
Estimated intensity The error of intensities specified, reflecting, for example, the results of a standard sensor
uncertainty noise and intensity calibration process.
Method of uncertainty Description of the approach adopted for estimating positional and intensity uncertainty
estimation
The data elements in Table 2 relate to the data from the camera system after calibration provided by the vendor.
Details of the calibration routines are out of scope of this document given that the focus of this document is
on aiding AM users.
An integrator setting up a camera to observe the build shall preprocess the raw camera outputs to provide
the data elements as outlined in Table 2.
Details of the calibration routines will inevitably impact the pixel-wise uncertainty estimates, and they
should be assessed for the data registration. Such a detailed assessment is out of scope because fully and
generically specifying inputs to obtain holistic uncertainty estimates is not the focus of this document.
A first-order uncertainty estimate should, however, be obtainable from the included uncertainty estimate-
related data elements. See 6.4.
6.2.3 Registering melt pool monitoring images
Melt pool monitoring images are usually still as individual video frames, acquired by a high-speed (frames/s)
camera that can capture thousands of images per layer depending on the area. Images are usually stored in
an electronic folder. Required data elements for registration are in Table 3. In a multi-laser beam scanning
system, each melting laser beam has a specific area to scan. The melting laser beam shall be uniquely
identified. The scanning time shall be referred to the scanning starting time of the multi-laser beam system.
Table 3 — Melt pool monitoring metadata elements for registration
Data element Description
Image name The name of the image.
Image ID A unique identification number of the image.
Triggering time The time when the camera is being triggered to take the picture, based on the scanning
commands for example, programmed in comma-separated values (csv) format.
Sensor ID The identification of the image sensor.
Sensor description Sensor type (for example, InSb, CMOS, photodiode), purchase date, wavelength ranges, lens
distortion information, and other specifications, including filters and excitation sources
(see Table A.6).
Sensor installation Installed date, installer.
Sensor configuration ID Identification of the sensor configuration (coaxial or staring).
Field of view The viewing area (mm × mm) in the machine CS.
Window size Size of the window on the detector (pixels × pixels)
Cropped (y/n)
If yes, define four corners of the area of interest.
Pixel pitch The width of a pixel (nm/pixel).
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TTaabbllee 33 ((ccoonnttiinnueuedd))
Data element Description
Magnification Magnification factor.
Data type (bit depth) The number of grayscale levels, for example, 16 bits.
Optical filter bandwidth Minimum and maximum wavelengths in nm.
Gamma correction The magnitude of the gamma correction in the image section.
Sensor calibration infor- The date of calibration, the method of calibration, person who performed the calibration,
mation and the calibration data.
6.3 Ex-situ XCT measurements metadata elements
Using XCT-scanned images (2D projections), a 3D model shall be reconstructed to represent the additively
manufactured part for detecting pores and internal feature dimensions. The XCT data elements are listed in
Table 4.
Table 4 — XCT metadata elements for registration
Data element Description
XCT scanner ID The identification of the XCT hardware used.
Source ID The identification of the XCT source used (for multi-source systems).
Detector ID The identification of the XCT detector used (for multi-detector systems).
Scan ID The identification of the XCT scan.
Volume ID The identification of the reconstructed volume (may be same as scan ID).
Part ID(s) The ID(s) of the part(s) imaged.
Time and date stamp Indication of when the scan was completed (supports traceability of stage of manufacturing
process chain during which scan was completed).
Voltage (V) The accelerating voltage in the XCT tube.
Current (A) The accelerating current in the XCT tube.
°
Sample temperature Temperature of sample in scanner, relevant if deviating from standard 20 C.
XCT scanner geometric As a high-level indication of geometric conformance of generated data volumes, maximum
specification, MPE permissible error (MPE), see ISO/IEC Guide 99.
System calibration infor- The date of calibration, reference artifact used, its date of last reference measurement, plus
mation limits of calibration validity for scan completed.
Geometric uncertainty If available, estimate of anticipated measurement uncertainty, describing method applied
estimate (noting this is an area of ongoing research and standardization efforts, for example, based
on ISO 15530-3).
Data type (bit depth) The number of grayscale levels, for example, 16 bits.
Compression information Information, if relevant, about compression applied in the file format, for example, TIFF and
LZW.
Volume height, width, and Shape of volume in numbers of pixels.
depth
Axes order Row major or column major for 1D data formats.
Voxel size (scaled volu- Physical extent of 3D pixels.
metric pixel size)
Slice thickness (µm) If the fan beam is applied, the thickness of a scan. The scan plane shall be placed in the middle
of the slice.
6.4 Sources of uncertainty
There is always uncertainty in the data collected from sensors. Some key sources of uncertainty for the
described data sources are summarized in Table 5.
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Table 5 — Non-exhaustive list of uncertainty sources
Sensor type Uncertainty source
Camera — View angle variation because of installation.
— Magnification factor variation because of the viewing angle.
— Field of view because of viewing angle.
— Variation in the focus of lens.
— Changes in the optics (altering, changing focus, and/or iris because of vibrations if they
are not fixed).
— Mounting during installation and remounting in case of maintenance.
— In case of coaxial imaging, two possible uncertainty sources: (1) focal shift in Z axis de-
pending on wavelength sensitivity of the camera compared to the laser wavelength (that is,
chromatic aberration in Z direction) and (2) chromatic aberration in X or Y directions or both
depending on spectral sensitivity of the camera compared to the laser wavelength including
rotation of the image.
— Geometric correction (calibration procedure of the camera, for example, extrinsic and
intrinsic matrices).
XCT scanner Factors affecting geometry of voxels:
— Detector tilts
— Detector curvature
— Rotation axis misalignments
— Source focus drift
Factors affecting determination of edges in volume:
— Beam hardening
— Scattering of X-rays
— Image noise
— Streaking artifacts because of photon starvation
Laser spot
— Will change over time as temperature changes
— Wrong positions sent to scanner to overcome optical distortions and in time.
— The optical distortions will change over time as temperature changes.
Galvo scanner — The actual laser spot position in the X and Y directions relative to the build plate coordi-
nates in the X and Y directions can deviate from the command position.
— Can deviate from the command position as temperature changes
Melt pool image — The laser spot is moving while the camera is taking a picture. Melt pool keeps changing
during the exposure. Uncertainty shall be embedded in the shape, size, and intensity of the
melt pool image.
7 Data alignment with coordinate system transformations
7.1 General
Each sensor dataset resides in its own, local coordinate system (CS). Related sensor datasets and their local
CS shall be transformed into a single, common CS. This coordinate transformation is called data alignment.
7.2 Methodology overview
The methodology to align datasets in different CSs requires both a data registration procedure and
coordinate transformation methods. The data registration procedure includes the following three steps:
a) Identify the precedence relations between two different datasets and choose the common Cartesian CS
to which they shall be registered.
b) For each dataset, define both the datum features and precedence relations to be registered. Datum
features are used to establish a datum reference frame for the common, Cartesian CS. Precedence can
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be primary datum, secondary datum, tertiary datum, etc. A datum feature is preferred for stability. If it
is unstable, one datum or a range of possible datums shall be chosen by the user to fit the need.
c) Use the datum features with their precedence to establish the common CS. The dataset can then be
transferred from its local CS to the common, Cartesian CS by applying a mathematical coordinate
transformation.
Specifically, this clause provides the dataset transformations among in-situ and ex-situ datasets to establish
a chain of relationships that are described in Figure 2.
Key
7.3.1 to 7.6 subclause numbers
Figure 2 — Datasets and coordinate systems
The procedure for in-situ datasets alignment is described in 7.3. The procedure shall include these steps:
a) aligning a melt pool image to scan path CS alignment as described in 7.3.1
b) aligning the scan path CS to the laser-beam CS to the build-platform CS as in 7.3.2
c) aligning layer-wise image with the build platform CS as in 7.3.3
d) aligning individual, layer-wise images into a stack of images as in 7.4
e) aligning layer-wise-image stack to the XCT model as in 7.5
f) aligning a CMM model to the XCT model as in 7.6. Both XCT and CMM models are results from ex-situ
inspection.
Melt pool images, scan paths, and layer-wise image stack are results from in-situ measurements. Both in-
situ and ex-situ datasets are aligned. The CAD model shall be used to identify datum features and needed
geometric features used for dataset alignment.
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7.3 Melt pool image, scan path, and layer-wise image alignment
7.3.1 General
This clause provides guidance to establish coordinate transformations:
a) relate the melt pool images CS to the scan path CS
b) relate the laser CS to the build platform CS
c) relate a layer-wise imaging CS to the build platform CS
The locations and directions of melt pool images are based on the scan command. The locations and
directions of scanning commands to heat the powders are executed by the positioning system. Since the
scanning is on the build plate, the laser CS is related to the build plate CS. The layer-wise image is on the
layer-wise imaging camera CS. The layer-wise image is an image of the scanned layer on the build plate. The
layer-wise image CS relates to the build plate CS.
7.3.2 Melt pool image to scan path alignment
The alignment of melt pool images with the scan path is shown in Figure 3. The centre of the heat source,
that is, laser spot, should be used as the reference point in the alignment. The point on the image taken with
a coaxial camera is in the image CS. The centre of the laser spot on the scan path is in the scanning laser CS.
There are at least three ways to describe a scan path:
[12]
a) the command position in the XY2-100 or G-code file
b) the intercepted encoder position of the positioning system, and
c) using an interpretation method to predict the true laser position based on the scanning speed.
The command position and the laser spot centre position are different. Motion blur can show up in the image.
Usually, it is small and negligible.
The location of heat source on the image can be determined in the following two methods. The first is to
use the laser to burn a circular mark on the build plate. The centre of the mark on the image indicates the
centre of the heat source in the image coordinate system. The second method is to predict the centre using
the hottest point or area on the image. If the area method is used, the centre of the area is the centre of the
heat source.
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Key
1 build platform Z build direction
2 melt pool image (0,0) base (to) coordinate system origin
3 scan path X Y local(from) coordinates
local, local
X, Y base (to) coordinates (0,0) local coordinate system origin
local
Figure 3 — Melt pool images to scan path alignment
The relative orientation between the image (“from”) and the layer (“to”) shall be computed using an
appropriate image calibration method. An image calibration artifact with black-and-white grids shall be
used to measure the relative orientation difference between the orientation in the coaxial camera CS and the
orientation in the laser-scanning coordinate system. For the alignment of the artifact to the build platform,
one edge of the black-and-white-grid artifact shall be aligned with one edge of the build platform. This shall
be done if a proper hard gauge can be found, such as a parallel gage of an appropriate size. The operation
shall be that one edge of the parallel gage shall be in contact with an edge of the artifact and the other edge
of the parallel gage shall be aligned with a build platform edge. Using the parallel gauge as an interface, the
grid and build platform shall be aligned. Note that the reference CS of the part is on the build platform.
Once the grid is aligned with build platform, the relations between the laser spot centre and orientations in
both the coaxial camera and scanning laser CSs are thus obtained via the various coordinate transformations.
At this point, the melt pool image CS is transformed to the scan path (layer) CS. The scan paths are on the
laser CS, not build platform, so the coordinate transformation between the laser CS and the build platform
CS shall be developed.
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Key
1 build platform X, Y, Z build platform coordinate system
2 right plane (0,0,0) origin of the build platform coordinate system
3 front plane
Figure 4 — Build platform coordinate system
7.3.3 Scan path to build platform alignment
The build platform CS shall be used as the primary reference CS in the layer-by-layer scanning process. To
establish a local coordinate system (X , Y ) is thus needed. In Figure 4, the coordinate system on the
local local
build platform is shown (see also ISO 17295). The laser beam CS (X , Y ), which determines the local laser
L L
spot location, does not usually coincide with the build platform CS (X, Y) (see Figure 5). A laser-scanning
CS shall be developed separately from the build platform coordinate system. The following procedure is
provided to guide the user through the process of developing the laser CS. Once the staring camera is set
up, the laser beam scans a line segment along the laser beam’s X axis and another line segment along the
L
Y axis. The camera then takes a picture, which shows two scanned lines on the build platform in the build
L
platform CS. Using the line-fitting method (see Figure C.1 in Annex C), fit a straight line to the laser-scanned
line in the X direction to establish the X axis. Then, similarly fit a straight line to the laser-scanned line in
L L
the Y direction to establish the Y axis. The line shall be perpendicular to the X axis. The origin is (0,0) ,
L L L L
where the two fit lines intersect. The laser beam CS (X , Y ) relative to the build platform CS (X, Y) is thus
L L
established. Traditional coordinate transformation techniques can be applied to transform coordinates in
the laser beam CS (X , Y ) to the build-platform CS (X, Y).
L L
If a rectangular part occupies a small region on the build platform, as shown in the upper right corner of
Figure 5, the field of view of the staring camera is only a subarea of the build platform. Note that the image of
the part is distorted because of the geometry and thickness of the lens.
The build platform coordinate system is established from the build plate shape. The laser coordinate
system is established from the build platform coordinate systems. For a part, a local coordinate system is
established from the laser coordinate system. Using geometric features, e.g., circles and corners, is allowed
for establishing datum reference for data registration.
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Key
X, Y build platform coordinates X , Y laser beam coordinates
L L
1 build platform (0,0) origin of laser beam coordinates
L
2 part X Y local coordinates
local, local
(0,0) origin of build platform coordinates (0,0) origin of local coordinate system
local
Figure 5 — Staring camera and build platform CS
7.3.4 Layer-wise image to the build platform alignment
A layer-wise-imaging (staring) camera is used to capture an image of the build platform as shown in
Figure 6. The layer-wise image of a powder layer is taken on the current layer with a specific Z height to the
build plate. The image is on the X-Y plane in the build platform CS. The Z direction is perpendicular to the
X-Y plane using the right-hand rule. The Z-X plane can be established by the mid-plane of two end planes
in Y (front and rear planes). For fitting the two edges of the side planes, both lines shall be parallel. The
Y-Z plane can be established by the mid-plane of two end planes in X (left and right planes) and shall be
perpendicular to both the X-Y and Z-X planes. The intersection of three planes is the origin. On edge fitting,
specific methods for edge fitting are out of scope. See Annex C for some examples and metadata elements.
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Key
X, Y build platform coordinates (0,0) origin of build platform coordinates
1 build platform X , Y origin of st
...
Norme
internationale
ISO/ASTM 52953
Première édition
Fabrication additive de
2025-08
métaux — Principes généraux —
Enregistrement de données acquises
à partir de la surveillance du
procédé et pour le contrôle qualité
Additive manufacturing for metals — General principles —
Registration of data acquired from process monitoring and for
quality control
Numéro de référence
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publication ne peut être reproduite ni utilisée sous quelque forme que ce soit et par aucun procédé, électronique ou mécanique,
y compris la photocopie, ou la diffusion sur l’internet ou un intranet, sans autorisation écrite soit de l’ISO à l’adresse ci-après,
soit d’un organisme membre de l’ISO dans le pays du demandeur. Aux États-Unis, les demandes doivent être adressées à ASTM
International.
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CH-1214 Vernier, Genève West Conshohocken, PA 19428-2959, USA
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Web: www.iso.org Web: www.astm.org
Publié en Suisse
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ii
Sommaire Page
Avant-propos .iv
Introduction .v
1 Domaine d'application . 1
2 Référence normative . 1
3 Termes, définitions et abréviations . 1
3.1 Termes et définitions .2
3.2 Termes abrégés .3
4 Portée et utilisation . 3
5 Procédure d'enregistrement de données . 3
6 Catégorisation des capteurs et éléments de métadonnées . 4
6.1 Catégorisation des capteurs .4
6.2 Métadonnées dans un mesurage in situ .4
6.2.1 Éléments de données relatives au balayage laser .4
6.2.2 Images de couche .5
6.2.3 Enregistrement d'images de surveillance d'un bain de fusion .7
6.3 Éléments de métadonnées de mesurages TDM ex situ .7
6.4 Sources d'incertitude .8
7 Alignement de données avec transformations du système de coordonnées .10
7.1 Généralités .10
7.2 Présentation de la méthodologie . .10
7.3 Alignement d'images de bain de fusion, d'une trajectoire de balayage et d'images de
couche .11
7.3.1 Généralités .11
7.3.2 Alignement d'images de bain de fusion sur une trajectoire de balayage .11
7.3.3 Alignement d'une trajectoire de balayage sur une plateforme de fabrication . 13
7.3.4 Alignement d'une image de couches sur la plateforme de fabrication .14
7.4 Alignement d'images de couche . 15
7.5 Alignement d'une image de couche sur le modèle TDM correspondant .16
7.6 Alignement d'un modèle MMT sur un modèle CAO .17
7.7 Système de coordonnées global .18
Annexe A (informative) Catégorisation des capteurs et des systèmes de contrôle. 19
Annexe B (informative) Exemples de systèmes de coordonnées globaux candidats .23
Annexe C (informative) Ajustement des bords .25
Bibliographie .27
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iii
Avant-propos
L'ISO (Organisation internationale de normalisation) est une fédération mondiale d'organismes nationaux
de normalisation (comités membres de l'ISO). L'élaboration des Normes internationales est en général
confiée aux comités techniques de l'ISO. Chaque comité membre intéressé par une étude a le droit de faire
partie du comité technique créé à cet effet. Les organisations internationales, gouvernementales et non
gouvernementales, en liaison avec l'ISO participent également aux travaux. L'ISO collabore étroitement avec
la Commission électrotechnique internationale (IEC) en ce qui concerne la normalisation électrotechnique.
Les procédures utilisées pour élaborer le présent document et celles destinées à sa mise à jour sont
décrites dans les Directives ISO/IEC, Partie 1. Il convient, en particulier de prendre note des différents
critères d'approbation requis pour les différents types de documents ISO. Le présent document a
été rédigé conformément aux règles de rédaction données dans les Directives ISO/IEC, Partie 2 (voir
www.iso.org/directives).
L’ISO attire l’attention sur le fait que la mise en application du présent document peut entraîner l’utilisation
d’un ou de plusieurs brevets. L’ISO ne prend pas position quant à la preuve, à la validité et à l’applicabilité de
tout droit de propriété revendiqué à cet égard. À la date de publication du présent document, l’ISO n'avait pas
reçu notification qu’un ou plusieurs brevets pouvaient être nécessaires à sa mise en application. Toutefois,
il y a lieu d’avertir les responsables de la mise en application du présent document que des informations
plus récentes sont susceptibles de figurer dans la base de données de brevets, disponible à l'adresse
www.iso.org/brevets. L’ISO ne saurait être tenue pour responsable de ne pas avoir identifié tout ou partie de
tels droits de propriété.
Les appellations commerciales éventuellement mentionnées dans le présent document sont données pour
information, par souci de commodité à l'intention des utilisateurs et ne sauraient constituer un engagement.
Pour une explication de la nature volontaire des normes, la signification des termes et expressions
spécifiques de l'ISO liés à l'évaluation de la conformité, ou pour toute information au sujet de l'adhésion de
l'ISO aux principes de l'Organisation mondiale du commerce (OMC) concernant les obstacles techniques au
commerce (OTC), voir le lien suivant: www.iso.org/iso/foreword.html.
Le comité responsable du présent document est l'ISO/TC 261, Fabrication additive, en coopération avec le
Comité ASTM F42, Technologies de fabrication additive, dans le cadre d'un accord de partenariat entre l'ISO
et ASTM International dans le but de créer un ensemble commun de normes ISO/ASTM sur la fabrication
additive, en collaboration avec le comité technique CEN/TC 438, Fabrication additive, du Comité européen
de normalisation (CEN) conformément à l'Accord de coopération technique entre l'ISO et le CEN (Accord de
Vienne).
Il convient que l’utilisateur adresse tout retour d’information ou toute question concernant le présent
document à l’organisme national de normalisation de son pays. Une liste exhaustive desdits organismes se
trouve à l’adresse www.iso.org/fr/members.html.
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iv
Introduction
Fabrication additive (FA) est le terme général pour les technologies qui joignent successivement de la
matière pour créer des objets physiques tels que spécifiés par leurs données d'un modèle de conception 3D.
Les technologies de FA actuelles permettent de fabriquer des pièces couche par couche en utilisant
différents types de matériaux comme intrants. Les pièces résultantes ont des géométries complexes qui sont
nécessaires pour des applications dans de nombreuses industries de fabrication, où les pièces FA offrent des
avantages importants ou lorsque les pièces ne peuvent pas être fabriquées en utilisant les technologies de
fabrication traditionnelles, telles que l'usinage et le soudage.
Les machines de FA sont actuellement équipées de différents types de capteurs qui collectent des données
tout au long de la fabrication. La plupart du temps, chaque capteur est conçu pour collecter un seul type
d'ensemble de données de mesure dans un système de coordonnées unique. L'utilisation de ces données de
surveillance pour des applications telles que la qualification de composants FA est améliorée lorsqu'une
gamme diversifiée d'ensembles de données de capteurs est utilisée et comparée à un contrôle post-procédé.
Cela nécessite l'enregistrement d'un ensemble de données multimodales, y compris l'alignement de données.
L'enregistrement de ces ensembles de données comprend l'enregistrement des métadonnées nécessaires et
l'alignement des données. Un ensemble de données enregistré permet d'extraire des caractéristiques des
données de différents capteurs pour les enregistrer de manière appropriée lors d'un contrôle post-procédé.
Ces caractéristiques peuvent être utilisées pour diverses applications, notamment pour contrôler les
variations dans la matière première, la géométrie du bain de fusion, la stabilité thermique, l'intégrité de la
couche, la détection des défauts, et la qualité des pièces.
L'objectif du présent document est de fournir une procédure et des méthodes d'enregistrement de données
FA, notamment:
a) associer des données validées à un moment, des lieux et une origine connus, et
b) aligner des données pour la surveillance et le contrôle d'un procédé.
La fusion laser sur lit de poudre pour métaux (PBF-LB/M) est utilisée pour démontrer la procédure
d'enregistrement de données. La procédure peut être appliquée pour surveiller d'autres procédés FA, tels
que le dépôt de matière sous énergie concentrée, la fusion sur lit de poudre polymère ou céramique, la
projection de liant, et la photopolymérisation.
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v
Norme internationale ISO/ASTM 52953:2025(fr)
Fabrication additive de métaux — Principes généraux
— Enregistrement de données acquises à partir de la
surveillance du procédé et pour le contrôle qualité
1 Domaine d'application
Le présent document fixe et définit les exigences minimales relatives à l'enregistrement de données acquises
à partir de la surveillance du procédé et pour le contrôle qualité en fabrication additive (FA), y compris la
description d'une procédure.
En outre, le présent document comprend des actions que les utilisateurs doivent exécuter pour enregistrer
des données FA multimodales et les stocker dans un répertoire approprié.
Le présent document ne s'applique pas au nettoyage de données, à l'étalonnage du capteur et au traitement
d'images.
Le présent document ne s'applique qu'aux données recueillies et générées à partir de méthodes d'essai non
destructifs et de capteurs, par exemple, tomodensitométrie (TDM), les capteurs thermiques, les caméras et
les machines à mesurer tridimensionnelles (MMT).
Le présent document ne s'applique qu'aux pièces métalliques produites par fusion laser sur lit de poudre
(PBF-LB); néanmoins, les procédures décrites dans le présent document peuvent être appliquées pour
surveiller d'autres procédés et matériaux de FA (par exemple, le dépôt de matière sous énergie concentrée,
la fusion sur lit de poudre polymère ou céramique, la projection de liant, et la photopolymérisation), mais le
présent document ne fournit aucune donnée ni étude de cas à leur sujet.
2 Référence normative
Les documents suivants sont cités dans le texte de sorte qu’ils constituent, pour tout ou partie de leur
contenu, des exigences du présent document. Pour les références datées, seule l’édition citée s’applique. Pour
les références non datées, la dernière édition du document de référence s'applique (y compris les éventuels
amendements).
ISO/ASTM 52900, Fabrication additive — Principes généraux — Fondamentaux et vocabulaire
3 Termes, définitions et abréviations
Pour les besoins du présent document, les termes et définitions donnés dans l'ISO/ASTM 52900 ainsi que les
suivants s'appliquent.
L'ISO et l'IEC tiennent à jour des bases de données terminologiques destinées à être utilisées en normalisation,
consultables aux adresses suivantes:
— ISO Online browsing platform: disponible à l'adresse https:// www .iso .org/ obp
— IEC Electropedia: disponible à l'adresse https:// www .electropedia .org/
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3.1 Termes et définitions
3.1.1
alignement de données, nom
processus de transformation de différents ensembles de données géométriquement ou temporellement liées
en un système de coordonnées global unique
3.1.2
enregistrement de données, nom
procédure d'alignement de données, d'enregistrement de métadonnées, et d'attribution d'une identification
persistante à l'ensemble des données alignées
3.1.3
capteur d'imagerie numérique, nom
dispositif de détection, habituellement photoélectrique, qui capture des images photographiques d'un objet
dans un format numérique
Note 1 à l'article: Il est également appelé capteur numérique d'imagerie en lumière visible.
3.1.4
contrôle ex situ, nom
mesurage ou examen effectué sur la pièce après son extraction de la chambre de fabrication
3.1.5
marque de référence, nom
marque physique sur un plan de fabrication ou une couche, permettant de localiser les pistes de balayage
par rapport au système de coordonnées d'image
3.1.6
système de coordonnées global, nom
système de coordonnées unique auquel toutes les données sont référencées
3.1.7
mesurage in situ, nom
mesurage effectué sur la pièce au cours du cycle de fabrication
3.1.8
caméra fixe, nom
caméra installée dans une configuration fixe utilisée pour l'imagerie de couches ou l'imagerie de bain de fusion
3.1.9
image de couche, nom
image de la couche prise par un capteur d'images, par exemple une caméra fixe
Note 1 à l'article: D'autres capteurs qui peuvent être utilisés comprennent les pyromètres multicolores pour la capture
d'images thermiques, la numérisation 3D par triangulation et la microscopie confocale.
3.1.10
image de bain de fusion, nom
image de bain de fusion prise par une caméra coaxiale ou une caméra fixe
3.1.11
modèle tridimensionnel (3D) de tomodensitométrie (TDM)
modèle tridimensionnel (3D)construit en utilisant des ensembles d'images bidimensionnelles (2D) d'une
pièce balayée par TDM
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3.2 Termes abrégés
2D Bidimensionnel
3D Tridimensionnel
CAO Conception assistée par ordinateur
CCD Dispositif à couplage de charge
CMOS Semiconducteur à oxyde métallique complémentaire
SC Système de coordonnées
HSI Imagerie hyperspectrale
ID Identification
LIPS Spectroscopie de plasma induit par laser
LUS Ultrasons induits par laser
LZW Lempel–Ziv–Welch
EMT Erreur maximale tolérée
OCT Tomographie en cohérence optique
SD Distance à la sphère
TIFF Tag Image File Format
TDM Tomodensitométrie
4 Portée et utilisation
Le présent document fournit aux utilisateurs des méthodes et des procédures pour enregistrer des mesures
et les métadonnées associées dont ils ont besoin pour qualifier avec exactitude des pièces métalliques
complexes produites par fabrication additive (FA). Les données enregistrées peuvent remplir trois objectifs
supplémentaires de l'utilisateur: détecter les instabilités des traitements de FA, prédire leur impact sur
la qualité des pièces, et mettre en œuvre un contrôle des procédés si cela est nécessaire et possible. Les
données enregistrées peuvent provenir des méthodes suivantes: photogrammétrie in situ, thermographie,
pyrométrie, TDM ex situ, modèles CAO et métadonnées associées. Ces ensembles de données sont générés
à partir de plusieurs sources, par exemple, des images de bain de fusion, des mesures thermiques, des
trajectoires de balayage, des images de couche et des modèles 3D basés sur la TDM.
Le présent document permet le développement de logiciels d'enregistrement de données. Les logiciels
peuvent aider les utilisateurs à enregistrer les données nécessaires pour valider les états du système FA,
optimiser les paramètres de procédé, et contrôler la qualité des pièces. Les logiciels d'analyse et de contrôle
des données peuvent être modifiés pour utiliser largement les données enregistrées au moyen d'un large
éventail d'instruments de mesurage.
5 Procédure d'enregistrement de données
Comme le montre la Figure 1, la procédure d'enregistrement de données doit commencer par la capture
des métadonnées, qui contiennent les informations sur les capteurs et leurs paramètres (voir Article 6).
Ensuite, la détection in situ et ex situ, le nettoyage des données et l'attribution d'une identification aux
données doivent se dérouler dans cette séquence exacte. Il convient que des identificateurs de données
soient attribués selon l'ISO/IEC 9834-8 ou un système spécifique à l'entreprise. L'alignement de données
comprend à la fois un alignement temporel et spatial. L'alignement spatial doit convertir les données des
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capteurs de son système de coordonnées local d'origine en un système de coordonnées global dans lequel
toutes les données peuvent être comparées et fusionnées correctement. Les ensembles de données alignés
sont utilisés comme intrants dans les logiciels d'analyse de données qui font les prévisions nécessaires à la
prise de décision et au contrôle.
Bien que le nettoyage de données soit en dehors du domaine d'application, il peut faire partie de
l'enregistrement de données.
Certains exemples de nettoyage des données dans une image incluent, mais sans s'y limiter, la correction
de la mise à l'échelle en raison des perspectives, la correction de la distorsion en raison de la géométrie
de l'objectif, la manipulation des pixels insensibles/morts, la compensation de gain de taches laser, le
débruitage, et la correction gamma. Le traitement d'images est en dehors du domaine d'application.
Figure 1 — Procédure générale d'enregistrement de données
6 Catégorisation des capteurs et éléments de métadonnées
6.1 Catégorisation des capteurs
Pour développer une procédure d'enregistrement de données, une catégorisation de l'utilisation actuelle des
capteurs pour la surveillance in situ et le contrôle ex situ est incluse dans le présent article. Pour plus de
détails, voir Annexe A. Les machines à mesurer tridimensionnelles TDM en tant qu'instruments de mesure
ex situ sont également incluses dans l'Annexe A.
6.2 Métadonnées dans un mesurage in situ
6.2.1 Éléments de données relatives au balayage laser
Les éléments de données relatives au balayage laser doivent fournir des références spatiales pour l'alignement
spatial des mesurages in situ de différents capteurs. La méthode d'enregistrement de la stratégie de
balayage, qui est axée sur le procédé, est basée sur le balayage, les positions du point laser, la puissance du
laser, et la synchronisation du déclenchement de la caméra. Cette méthode doit être utilisée principalement
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pour enregistrer la position et l'heure à laquelle l'image est prise par une caméra. Les éléments de données
requis sont présentés dans le Tableau 1.
Tableau 1 — Éléments de métadonnées relatives au balayage laser pour un enregistrement
Élément de données Description
ID machine Identification unique de la machine de FA.
ID fabrication Identification unique de la fabrication associée.
ID pièce Identification unique de la pièce associée.
ID balayage Identification unique du balayage associé dans la fabrication.
Numéro de couche Numéro de la couche de la pièce.
Temps de commande, t Temps d'envoi d'une commande de position.
Positions de balayage Position commandée du faisceau laser, i = 1 . n. En option avec le laser activé ou désactivé
(X , Y ) en position de balayage. Si le laser est activé, la puissance du laser (W) doit être spécifiée.
i i
ID du faisceau laser de Identification du faisceau laser de fusion dans un système de faisceau multilaser auquel la
fusion mesure est associée si un système de faisceau multilaser est utilisé. S'il s'agit d'un système
de faisceau laser à fusion unique, cet élément de données n'est pas nécessaire.
Vitesse de balayage Vitesse du faisceau laser telle que programmée dans le fichier de commande de balayage.
programmée, V (mm/s)
Vitesse de balayage Vitesse du faisceau laser calculée à partir des positions effectives du galvanomètre et du
effective (A mm/s) (en temps d'échantillonnage. A est facultatif si la vitesse de balayage programmée (V) est suffi-
option) sante.
Temps d'exposition Temps d'exposition de la caméra (s).
(t )
expo
Pour l'enregistrement général des métadonnées, voir l'ISO/IEC 11179-4, F3049, et la SAE AMS 7003 pour les
procédés de fusion laser sur lit de poudre. Pour une norme de réseautage de capteurs, voir l'ISO/IEC 20005.
Les formats de métadonnées FA se trouvent dans l'ASTM F3490. Certains formats généraux de métadonnées
[10]
se trouvent dans OCG Sensor ML .
6.2.2 Images de couche
Lorsque des images de couche sont utilisées pour surveiller la fabrication d'une couche, les piles (ou dossiers)
de ces images 2D doivent être enregistrées à l'aide des éléments de données du Tableau 2. De telles piles
décrivent efficacement un ensemble de données de volume.
Une ou plusieurs images optiques peuvent être acquises pour la (les) couche(s) de poudre pré-balayée(s) ou
post-balayée(s). Les métadonnées qui sont les mêmes pour chaque image ne doivent pas être enregistrées
pour chaque image de façon répétée.
Tableau 2 — Éléments de métadonnées d'images de couche pour un enregistrement
Élément de données Description
Nom de l'image Nom de l'image ou de la vidéo.
ID image Numéro ID unique de l'image ou de la vidéo
Numéro de couche Numéro de couche de cette image (éventuellement le même que l'ID image). Le numéro
de couche 0 doit être attribué à la plaque de base et le numéro de couche 1 à la première
couche d'étalement de poudre.
Heure (s) Heure à laquelle l'image a été prise par rapport à l'heure de début de balayage.
Facteurs environnemen- Les données suivantes doivent être consignées: Température de la fabrication en équilibre
taux de la chambre de thermique (en °C). L'humidité (g/cm ), concentration d'oxygène (%) et pression (hhHg,
fabrication hPa).
Condition de flash Si un éclairage externe est utilisé, description de l'orientation de l'éclairage par rapport au
SC de la machine.
ID capteur Identification du capteur d'image.
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TTabableleaauu 2 2 ((ssuuiitte)e)
Élément de données Description
Description du capteur Type de capteur (par exemple, InSb, CMOS, photodiode), date d'achat, gammes de lon-
gueurs d'onde, informations sur la distorsion de l'objectif, et autres spécifications, y com-
pris les filtres et les sources d'excitation (voir Tableau A.6).
Informations sur l'éta- Date d'étalonnage, type et méthode d'étalonnage, par exemple, transformations de pers-
lonnage du capteur pective, échelle de pixels, et mise à l'échelle des valeurs d'intensité à partir de la profon-
deur de bits d'origine.
Type de données (ou Nombre de niveaux sur une échelle de gris ou de couleur, par exemple, 8 bits, spécifiant le
profondeur de bits) nombre de niveaux d'intensité calculatoirement possibles.
Informations sur la com- Informations sur la compression appliquée au format de fichier, par exemple, TIFF et LZW.
pression
Taille de l'image Forme de l'image après étalonnage, en nombres de pixels à la fois sur les axes X et Y dans le
SC local. La hauteur de l'image est supposée correspondre à la profondeur de la plaque de
fabrication, en première approximation (noter les décalages ci-dessous).
Épaisseur effective des Espacements verticaux entre les images de la pile. Si des espacements effectifs sont utili-
couches d'image sés, ils doivent être confirmés par un processus d'étalonnage, d'autant que l'épaisseur de
la couche de fabrication peut être différente de l'épaisseur de couche de poudre; par consé-
quent, les espacements entre les images de couche et les espacements entre les images de
fabrication peuvent être différents. Si une épaisseur prédéfinie de couches est utilisée, il
convient qu'elle soit notée.
Multiplicateurs d'épais- Les couches fabriquées n'ont pas toutes besoin d'être imagées. Lorsque cela est le cas, un
seur de couche multiplicateur (>1) de l'épaisseur nominale doit être attribué. Le multiplicateur doit être
un entier.
Décalages rotationnels Trois angles représentant un désalignement angulaire possible du SC (local) de la caméra
pour construire un sys- (reconfigurée) et du SC de la plaque de fabrication, éventuellement à déterminer par un
tème de coordonnées processus d'étalonnage.
Décalages translation- Décalages linéaires représentant des différences possibles entre l'origine du SC de la
nels pour construire un caméra et l'origine du SC de la plaque de fabrication, y compris ceux engendrés par l'uti-
système de coordonnées lisation potentielle d'une région d'imagerie d'intérêt ou de structures de support sous les
pièces. Peuvent éventuellement être déterminés par un processus d'étalonnage.
Incertitude de position Erreur de positions spécifiées, reflétant, par exemple, les résultats d'un processus d'éta-
estimée lonnage géométrique normalisé.
Incertitude d'intensité Erreur d'intensités spécifiées, reflétant, par exemple, les résultats d'un processus d'éta-
estimée lonnage normalisé du bruit et de l'intensité d'un capteur.
Méthode d'estimation de Description de l'approche adoptée pour estimer l'incertitude de position et d'intensité.
l'incertitude
Les éléments de données du Tableau 2 se rapportent aux données du système de caméra après un étalonnage
assuré par le fournisseur.
Les détails des routines d'étalonnage n'entrent pas dans le domaine d'application du présent document,
étant donné que l'objectif du présent document est d'aider les utilisateurs de FA.
Un intégrateur qui configure une caméra pour observer la fabrication doit prétraiter les sorties brutes de la
caméra pour fournir les éléments de données tels que décrits dans le Tableau 2.
Les détails des routines d'étalonnage ont inévitablement un impact sur les estimations d'incertitude relatives
aux pixels, et il convient qu'ils soient évalués pour l'enregistrement de données. Une telle évaluation détaillée
se situe en dehors du domaine d'application dans la mesure où la spécification complète et générique des
intrants permettant d'obtenir des estimations holistiques de l'incertitude ne constitue pas l'objet du présent
document.
Il convient qu'une estimation de l'incertitude de premier ordre puisse toutefois être obtenue à partir des
éléments de données relatives à l'estimation de l'incertitude inclus. Voir 6.4.
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6.2.3 Enregistrement d'images de surveillance d'un bain de fusion
Les images de surveillance d'un bain de fusion se présentent habituellement toujours comme des trames
vidéo individuelles, acquises par une caméra (à images) haute vitesse qui peut capturer des milliers d'images
par couche en fonction de la zone. Les images sont habituellement stockées dans un dossier électronique. Les
éléments de données requis pour l'enregistrement figurent dans le Tableau 3. Dans un système de balayage
laser multifaisceau, chaque faisceau du laser de fusion a une zone spécifique à balayer. Le faisceau du laser
de fusion doit être identifié de manière unique. Le temps de balayage doit faire référence au temps de début
de balayage du système de laser multifaisceau.
Tableau 3 — Éléments de métadonnées de surveillance d'un bain de fusion pour un enregistrement
Élément de données Description
Nom de l'image Nom de l'image.
ID image Numéro d'identification unique de l'image.
Temps de déclenchement Moment où la caméra est déclenchée pour prendre l'image, basé sur les commandes de
balayage, par exemple, programmé dans un format de valeurs séparées par des virgules
(.csv).
ID capteur Identification du capteur d'image.
Description du capteur Type de capteur (par exemple, InSb, CMOS, photodiode), date d'achat, gammes de lon-
gueurs d'onde, informations sur la distorsion de l'objectif, et autres spécifications, y com-
pris les filtres et les sources d'excitation (voir Tableau A.6).
Installation du capteur Date d'installation, installateur.
ID de configuration du Identification de la configuration du capteur (coaxiale ou fixe).
capteur
Champ de vision Zone de vision (mm x mm) dans le SC de la machine.
Taille de fenêtre Taille de la fenêtre sur le détecteur (pixels x pixels).
Rognage
(O/N)
Pixel pitch Si oui, définir quatre angles de la zone d'intérêt.
Pas de pixel Largeur d'un pixel (nm/pixel).
Grossissement Facteur de grossissement.
Type de données (pro- Nombre de niveaux d'échelle de gris, par exemple, 16 bits.
fondeur de bits)
Bande passante de filtre Longueurs d'onde minimale et maximale en nm.
optique
Correction gamma Magnitude de la correction gamma dans la section d'image.
Informations sur l'éta- Date d'étalonnage, méthode d'étalonnage, personne qui a effectué l'étalonnage, et données
lonnage du capteur d'étalonnage.
6.3 Éléments de métadonnées de mesurages TDM ex situ
À l'aide d'images balayées TDM (projections 2D), un modèle 3D doit être reconstruit pour représenter la
pièce fabriquée de manière additive pour la détection des pores et des dimensions des caractéristiques
internes. Les éléments de données TDM sont énumérés dans le Tableau 4.
Tableau 4 — Éléments de métadonnées TDM pour un enregistrement
Éléments de données Description
ID scanner TDM Identification du matériel TDM utilisé.
ID source Identification de la source TDM utilisée (pour les systèmes multisources).
ID détecteur Identification du détecteur TDM utilisé (pour les systèmes multidétecteurs).
ID balayage Identification du balayage TDM.
ID volume Identification du volume reconstruit (peut être identique à l'ID balayage).
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TTabableleaauu 4 4 ((ssuuiitte)e)
Éléments de données Description
ID pièce(s) ID de la (des) pièce(s) imagée(s).
Horodatage Indication du moment où le balayage a été réalisé (assure la traçabilité de l'étape de la
chaîne du procédé de fabrication pendant laquelle le balayage a été effectué).
Tension (V) La tension d'accélération dans le tube TDM.
Courant (A) Le courant d'accélération dans le tube TDM.
Température de l'échan- Température de l'échantillon dans le scanner, pertinente si elle s'écarte de la valeur habi-
tillon tuelle de 20° C.
Spécification géomé- En tant qu'indication de haut niveau de la conformité géométrique des volumes de données
trique du scanner TDM, générés, l'erreur maximale tolérée (EMT), voir l'ISO/IEC Guide 99.
EMT
Informations sur l'éta- Date d'étalonnage, artefact de référence utilisé, date de la dernière mesure de référence,
lonnage du système ainsi que limites de validité d'étalonnage pour le balayage effectué.
Estimation de l'incerti- Si elle est disponible, estimation de l'incertitude de mesure anticipée, décrivant la méthode
tude géométrique appliquée (à noter qu'il s'agit d'un domaine d'efforts de recherche et de normalisation
continus, par exemple, basés sur l'ISO 15530-3).
Type de données (pro- Nombre de niveaux d'échelle de gris, par exemple, 16 bits.
fondeur de bits)
Informations sur la Informations, si elles sont pertinentes, sur la compression appliquée au format de fichier,
compression par exemple, TIFF et LZW.
Hauteur, largeur et pro- Forme du volume en nombre de pixels.
fondeur du volume
Ordre des axes Ligne principale ou colonne principale pour les formats de données 1D.
Taille du voxel (taille Étendue physique des pixels 3D.
volumétrique des pixels
mis à l'échelle)
Épaisseur de tranche Si le faisceau en éventail est appliqué, épaisseur d'un balayage. Le plan de balayage doit
(µm) être placé au milieu de la tranche.
6.4 Sources d'incertitude
Il existe toujours une incertitude dans les données recueillies par les capteurs. Certaines sources clés
d'incertitude pour les sources de données décrites sont résumées dans le Tableau 5.
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Tableau 5 — Liste non exhaustive des sources d'incertitude
Type de capteur Source d'incertitude
Caméra — Variation de l'angle de vision en raison de l'installation.
— Variation du facteur de grossissement en raison de l'angle de vision.
— Champ de vision compte tenu de l'angle de vision.
— Variation dans la mise au point de l'objectif.
— Changements de l'optique (modification, changement de mise au point et/ou de l'iris du
fait de vibrations s'ils ne sont pas fixes).
— Montage pendant l'installation et remontage en cas de maintenance.
— En cas d'imagerie coaxiale, deux sources d'incertitude possibles: (1) déplacement de
la focale dans l'axe Z en fonction de la sensibilité de la caméra à la longueur d'onde
par rapport à la longueur d'onde du laser (c'est-à-dire, aberration chromatique dans
la direction Z) et (2) aberration chromatique dans les directions X ou Y ou les deux en
fonction de la sensibilité spectrale de la caméra par rapport à la longueur d'onde du
laser, y compris rotation de l'image.
— Correction géométrique (procédure d'étalonnage de la caméra, par exemple, matrices
extrinsèques et intrinsèques).
Scanner TDM Facteurs affectant la géométrie des voxels:
— Inclinaisons du détecteur
— Courbure du détecteur
— Désalignements de l'axe de rotation
— Dérive de la mise au point de la source
Facteurs affectant la détermination des bords en volume:
— Durcissement du faisceau
— Diffusion des rayons X
— Bruit d'image
— Artefacts de striure en raison de l'appauvrissement du flux de photons
Point laser — Change au fil du temps au fur et à mesure que la température change
— Positions incorrectes envoyées au scanner pour surmonter les distorsions optiques et
dans le temps.
— Les distorsions optiques changent au fil du temps ainsi au fur et à mesure que la
température change.
Scanner galvo — La position effective du point laser dans les directions X et Y par rapport aux
coordonnées de la plaque de fabrication dans les directions X et Y peut dévier de la
position de commande.
— Peut dévier de la position de commande au fur et à mesure que la température change
Image de bain de fusion — Le point laser se déplace pendant que la caméra prend une image. Le bain de fusion
n'arrête pas de changer pendant l'exposition. L'incertitude doit être intégrée dans la
forme, la taille et l'intensité de l'image de bain de fusion.
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7 Alignement de données avec transformations du système de coordonnées
7.1 Généralités
Chaque ensemble de données de capteur réside dans son propre système de coordonnées (SC) local. Les
ensembles de données de capteur correspondants et leur SC local doivent être transformés en un SC commun
unique. Cette transformation des coordonnées est appelée alignement de données.
7.2 Présentation de la méthodologie
La méthodologie permettant d'aligner des ensembles de données dans des SC différents exige à la fois une
procédure d'enregistrement de données et des méthodes de transformation des coordonnées. La procédure
d'enregistrement de données inclut les trois étapes suivantes:
a) Identifier les relations de précédence entre deux ensembles de données différents et choisir le SC
cartésien commun dans lequel ils doivent être enregistrés.
b) Pour chaque ensemble de données, définir à la fois les caractéristiques de référence et les relations
de précédence à enregistrer. Les caractéristiques de référence sont utilisées pour établir un cadre de
référence de données pour le SC cartésien commun. La précédence peut être une référence primaire, une
référence secondaire, une référence tertiaire, etc. Une caractéristique de référence est préférée pour la
stabilité. En cas d'instabilité, une référence ou une gamme de références possibles doit être choisie par
l'utilisateur pour répondre au besoin.
c) Utiliser les caractéristiques de référence avec leur précédence pour établir le SC commun. L'ensemble
de données peut ensuite être transféré de son SC local dans le SC cartésien commun en appliquant une
transformation de coordonnées mathématiques.
En particulier, le présent article fournit les transformations d'ensembles de données parmi des ensembles
de données in situ et ex situ pour établir une chaîne de relations qui sont décrites à la Figure 2.
Légende
7.3.1 à 7.6 numéros de paragraphes
Figure 2 — Ensembles de données et systèmes de coordonnées
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La procédure d'alignement d'ensembles de données in situ est décrite en 7.3. La procédure doit inclure les
étapes suivantes:
a) alignement d'une image de bain de fusion sur le SC de la trajectoire de balayage comme décrit en 7.3.1
b) alignement du SC de la trajectoire de balayage sur le SC du faisceau laser sur le SC de la plateforme de
fabrication comme présenté en 7.3.2
c) alignement d'une image de couche sur le SC de la plateforme de fabrication comme présenté en 7.3.3
d) alignement d'images individuelles de couche dans une pile d'images comme présenté en 7.4
e) alignement d'une pile d'images de couche sur le modèle TDM comme présenté en 7.5
f) alignement d'un modèle MMT sur le modèle TDM comme présenté en 7.6. Les modèles TDM et MMT sont
tous deux des résultats d'un contrôle ex situ.
Les images de bain de fusion, les trajectoires de balayage et la pile d'images de couche sont des résultats de
mesurages in situ. Les ensembles de données in situ et ex situ sont tous deux alignés. Le modèle CAO doit
être utilisé pour identifier les caractéristiques de référence et les caractéristiques géométriques nécessaires
utilisées pour l'alignement d'ensembles de données.
7.3 Alignement d'images de bain de fusion, d'une trajectoire de balayage et d'images de couche
7.3.1 Généralités
Le présent article fournit des recommandations pour établir des transformations de coordonnées:
a) associer le SC des images de bain de fusion au SC de la trajectoire de balayage
b) associer le SC du laser au SC de la plateforme de fabrication
c) associer le SC de l'imagerie de couches au SC de la plateforme de fabrication.
Les emplacements et les directions des images de bain de fusion sont basés sur la commande de balayage.
Les emplacements et les directions des commandes de balayage pour chauffer les poudres sont exécutés par
le système de positionnement. Étant donné que le balayage est effectué sur la plaque de fabrication, le SC du
laser est lié au SC de la plaque de fabrication. L'image de couche se trouve sur le SC de la caméra d'imagerie
de couches. L'image de couches est une image de la couche balayée sur la plaque de fabrication. Le SC de
l'image de couche est associé au SC de la plaque de fabrication.
7.3.2 Alignement d'images de bain de fusion sur une trajectoire de balayage
L'alignement d'images de bain de fusion sur la trajectoire de balayage est représenté à la Figure 3. Il convient
que le centre de la source de chaleur, c'est-à-dire le point laser, soit utilisé comme le point de référence dans
l'alignement. Le point sur l'image prise avec une caméra coaxiale se trouve dans le SC de l'image. Le centre
du point laser sur la trajectoire de balayage se situe dans le SC du laser de balayage. Il existe au moins trois
manières de décrire une trajectoire de balayage:
[12]
a) la position de commande dans le fichier XY2-100 ou le fichier G-code
b) la position du codeur interceptée du système de positionnement, et
c) l'utilisation d'une méthode d'interprétation pour prédire la position réelle du laser sur la base de la
vitesse de balayage.
La position de commande et la position centrale du point laser sont différentes. Un flou cinétique peut
apparaître dans l'image. Habituellement, il est faible et négligeable.
L'emplacement de la source de chaleur sur l'image peut être déterminé dans les deux méthodes suivantes.
La première consiste à utiliser le laser pour graver une marque circulaire sur la plaque de fabrica
...
Questions, Comments and Discussion
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