Cost-effective micro-CT system for non-destructive testing of titanium 3D printed medical components
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Notice bibliographique
Résumé
Micro-CT imaging can be used as an effective method for non-destructive testing (NDT) of metal 3D printed parts-including titanium biomedical components fabricated using laser powder-bed-fusion (LPBF). Unfortunately, the cost of commercially available micro-CT scanners renders routine NDT for biomedical applications prohibitively expensive. This study describes the design, manufacturing, and implementation of a cost-effective scanner tailored for NDT of medium-size titanium 3D printed biomedical components. The main elements of the scanner; which include a low-energy (80 kVp) portable x-ray unit, and a low-cost lens-coupled detector; can be acquired with a budget less than $ 11000 USD. The low-cost detector system uses a rare-earth phosphor screen, lens-coupled to a dSLR camera (Nikon D800) in a front-lit tilted configuration. This strategy takes advantage of the improved light-sensitivity of modern full-frame CMOS camera sensors and minimizes source-to-detector distance to maximize x-ray flux. The imaging performance of the system is characterized using a comprehensive CT quality-assurance phantom, and two titanium 3D-printed test specimens. Results show that the cost-effective scanner can survey the porosity and cracks in titanium parts with thicknesses of up to 13 mm of solid metal. Quantitatively, the scanner produced geometrically stable reconstructions, with a voxel size of 118 μm, and noise levels under 55 HU. The cost-effective scanner was able to estimate the porosity of a 17 mm diameter titanium 3D-printed cylindrical lattice structure, with a 0.3% relative error. The proposed scanner will facilitate the implementation of titanium LPBF-printed components for biomedical applications by incorporating routine cost-effective NDT as part of the process control and validation steps of medical-device quality-management systems. By reducing the cost of the x-ray detector and shielding, the scan cost will be commensurate with the overall cost of the validated component.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle