解锁JEOL的AI辅助BSE工艺监控系统，实现实时质量控制

在金属增材制造中，缺陷通常只在制造完成后才被发现，而修复它们的成本很高或已不可能。. 如果在零件仍在成型、逐层堆叠时就能发现工艺异常会怎样？

在使用电子束的金属粉床熔融（PBF-EB/M）过程中，原位背散射电子（BSE）成像使这种可见性成为可能。通过读取每一层固化的对比度，系统可以检测出孔洞等缺陷，并通过基于AI的目标检测在几乎实时的情况下向操作员发出警报。.

在本次会议中，我们将从基础讲解BSE监测的工作原理，包括在PBF-EB/M过程中背散射电子的生成与捕获、物理监测装置的构建，以及图像的生成过程。然后，我们将探讨该系统的具体应用案例，包括AI驱动的缺陷检测。.

加入 Davide Sher 来自 VoxelMatters 与 Siegfried Bähr 来自 JEOL GmbH 一同深入了解原位BSE监测如何将质量控制引入制造过程。.

你将收获

• 对BSE成像工作原理的清晰理解，以及它为何适合PBF-EB/M中的原位检测
• 了解AI目标检测如何将BSE图像转变为几乎实时的工艺缺陷警报
• 一窥物理监测装置的幕后，以及图像的生成过程
• 展示BSE监测在缺陷检测到整体工艺控制中的实际应用案例

确保在9月10日，英国夏令时下午3点 | 中欧夏令时下午4点加入