溶接ビードの有限要素解析のためのレーザーベースの自動形状キャプチャ

サマリー

溶接ビードのほぼリアルタイムの計測を取得し、有限要素解析用に結果の形状を自動的に準備するプロセスについて説明します。

要約

高価値製造のための溶融溶接では、コンポーネントの歪みに対する厳格なプロセス制御と、完成したコンポーネントに付与される残留応力のレベルを確認する必要があります。このプロセスは無数のパラメータの制御に依存しており、主に母材と消耗品の適切な融合を確保することに重点が置かれています。プロセス中に与えられる高い熱勾配は、チェックしないままにしておくと重大な歪みを引き起こし、コンポーネントが完全に拘束されている場合は高レベルの残留応力を引き起こす可能性があります。有限要素解析は、歪みを予測するために溶融溶接プロセスで一般的に適用されます。ただし、これらのモデルは、プロセスの開始前に定義された理想化された形状または単純化された形状をほぼ独占的に使用しており、最終的なコンポーネントを代表していない可能性があります。レーザースキャンシステムを使用して、固有の座標系内の単一の溶接ビード堆積の真の形状をキャプチャし、このキャプチャされた形状を有限要素解析にすぐに組み込むことができる形式に変換するためのプロトコルが説明されています。これにより、有限要素モデルに、限られたユーザー入力で真の堆積を表すジオメトリを迅速に入力できます。

概要

溶融溶接は、母材と溶加材の局所的な溶融による金属部品の永久接合に使用されます。これらのフィラー材料は、ワイヤーまたはロッドの形をしています。この融解に影響を与える熱源^{は1異なります}が、いずれの場合も、親体とフィラーの両方が高温と勾配にさらされます。これらの熱変動により、溶接プロセス中と冷却中の両方で、重大な歪み、材料特性の変化が生じ、コンポーネント内に残留応力が発生する可能性があります。これらの副作用は、高価値コンポーネントの寿命や実行可能性に非常に悪影響を与える可能性があるため、溶接プロセスは、熱履歴、歪み、残留応力を決定するために有限要素 (FE) 法によってモデル化されることがよくあります²。このようなモデルでは、通常、溶接の開始位置と停止位置を含む完全な 3D 堆積に基づく形状を使用するのではなく、溶接と母材の単純化または理想化された形状が使用されます。再現性のあるマルチパス溶接は、溶接トーチがロボットアームによって操作される自動化システムを使用して実現できます。自動アーク溶接に使用される一部の装置は、指向性エネルギー蒸着アーク (DED-Arc) またはワイヤ アーク積層造形³ (WAAM) として知られる直接エネルギー蒸着積層造形にも使用できることに注意してください。通常、4 の結合と同じ予測モデリング アプローチが WAAM にも採用^{されます。}

WAAMは、堆積した材料を何層も選択的に組み合わせることで、ニアネット形状の3Dコンポーネントを製造できます。WAAMは、壁やその他の幾何学的形状⁵、パイプ⁶、ならびにタービンブレード⁷などのより複雑なトポロジーを持つコンポーネントを作成するために過去に使用されてきました。接合に比べて熱サイクル数が増え、堆積材料が増加するため、このようなWAAMコンポーネントの歪みが大きくなる可能性があります。そのため、このプロセスを反映して実装されたFEモデルは、理想化された、または推定されるプリント形状によって精度が損なわれる可能性があります。基板の歪みは、機械的拘束を強化することにより、蒸着中に制限することができます。ただし、これにより最終コンポーネントの残留応力のレベルも増加し、これも望ましくありません。

従来、溶接後の形状検査は、検査ツール⁸を使用して手動で行うか、堆積物と基板を断面化して、堆積材料、母材の溶融領域、および熱影響部⁹を含む溶接部のプロファイルを明らかにすることによって行うことができます。手動の幾何学的検査ツールは、堆積の範囲に関する情報を提供するのに適していますが、オペレーターは自動ルーチンを中断して測定を実行し、得られたデータを転写する必要があります。同様に、断面は溶接を非常に正確に表現しますが、破壊的であり、製造場所の外部で実行する必要がある複数の準備ステップが必要です。どちらのアプローチも、測定された特定の位置のビードプロファイルに関する情報のみを提供し、断面では単一のプロファイルである可能性があります。対照的に、レーザー スキャナーには、溶接セルからサンプルを取り出すことなく溶接プロファイルを迅速に評価できるという利点があり、堆積物全体を高解像度でキャプチャできる可能性があります。レーザーシステムによる溶接中の実際のビード形状のモニタリングは、金属成形¹²で一般的に採用されているのとほぼ同じ方法で採用されています^10,11。レーザーシステムは、WAAM形状¹⁰をキャプチャするためにも使用されています。ただし、このデータを処理して FE 解析を含めたり、FE 解析と比較したりするために実行された具体的な手順は十分に説明されていません。本研究では、自動レーザースキャナーを使用して、蒸着パス間の溶接形状の変化を監視し、記録された形状を統合して有限要素解析(FEA)を更新するための新しいプロトコルを提示します。溶接ビードをその場で自動的にキャプチャし、ユーザー入力を制限して溶接ビードをFE入力形状に変換する機能は、インテリジェント製造への一歩です。

本研究で採用されている形状キャプチャは、溶接部のフルスキャンであり、スキャナーが堆積を制御するロボットアームとは区別され、分離された6自由度のロボットアームと統合されることによって促進されます。これは、ハンドヘルド手段¹³によって、固定されているがサンプルステージ^10,11の範囲によって制限される、またはレーザースキャナが溶接トーチ⁸と同じロボットアームに取り付けられている場合のいずれかによって、特定の位置で形状をプローブするように設計されたレーザースキャンシステムの以前の実装からの逸脱である.現在のアプローチでは、セル内の堆積位置に関係なく、溶接セルの座標系で、カスタマイズされた治具や複雑なアルゴリズムを必要とせずに、ビードの完全な形状をキャプチャできます。

キャプチャされた形状を使用して、蒸着中の温度履歴などの重要な要因を予測できます。適切な熱電対データと組み合わせることで、歪みや残留応力もシミュレーションでき、これは本研究に隣接しています。これにより、実際の溶接の迅速なプロセスモデリングが可能になり、製造が改善される可能性があります。ジオメトリキャプチャの自動化された性質により、溶接パラメータを結果のジオメトリにリンクする手段が提供されます。これは、改善されたプロセス制御と経路計画の開発に使用できます。現在の手動溶接は、出力を制御するオペレーターのスキルに依存しています。ロボット溶接により一貫性は高まりますが、その場で意思決定を行う機会は制限されます。パス間のビードプロファイルをキャプチャすることで、必要に応じて次のビードパスのプログラミングを変更でき、プロセスモデリングと組み合わせることで、生産速度、材料特性、部品寿命が向上する可能性があります。本プロトコルは、開発されたワークフローを実証するために、単一のビーズオンプレートの例例によって例示される。

溶接セルと使用する装置のセットアップ
対象の溶接セルは、溶接 (溶接ロボットと呼ばれる) とレーザー スキャン (スキャン ロボットと呼ばれる) を実行するために必要なアタッチメントを備えたロボット アームで構成されます。サブジェクト・セルを図1に示します。 これらのロボットは、ロボットに必要な命令を与える関数型プログラミング言語であるKUKA Robot Language(KRL)¹⁴を理解するプログラミングインターフェースを介して制御でき、ロボットはそれを関節やモーターの動きとして解釈します。溶接システムはコールドメタルトランスファー(CMT)モードで動作し、電子ポイントファインディングの一種であるTouchSenseが装備されています。使用された消耗品は、アルゴン/二酸化炭素ガス混合物(80/20%)の存在下で、直径1.2mmのG3Si-120n鋼線でした。採用された基板は、クランプで固定されたG43軟鋼板でした。課せられた堆積は、表1に示すパラメータを持つビーズオンプレートでした。この溶接パラメータの組み合わせは、産業的に代表的な堆積を作成することが知られているため、選択されました。採用されたレーザースキャナは、2048点のラインを同時にスキャンすることができ、100Hzの周波数でデータを取得するために使用されました。さらに、座標測定機(CMM)を使用して、校正コンポーネントの寸法を提供しました。

レーザースキャナーから得られた計測データには校正が必要です。このキャリブレーションの必要性は、スキャンが重複する広い領域をキャプチャするためにスキャナーを移動する必要がある場合にさらに重要です。レーザースキャナーが基板に対して歪んでいたり、動きが滑らかでなかったりすると、 図2に示すように、結果として得られる形状に歪みが生じます。さらに、スキャナーはセンサーに戻る光の情報のみを記録します。したがって、溶融池が凝固するにつれて反射率が高く、不均一な曲面を生成する溶接では、空間情報の多くが失われる可能性があるのが一般的です。したがって、記録される形状が真のビード形状を表す可能性を高めるには、ある程度の曲線フィッティングが必要です。最も単純なケースでは、単一の溶接ビード形状は、放物線¹⁵によって十分に近似できます。このアプローチは、Huらによってレーザースキャンタイプのシステムを使用して、ビードのオーバーラップを計算しています¹³。次のプロトコルでは、このフィッティング手法を単一のビーズ例ケースに採用して、選択したFEパッケージ内にデジタル表現を作成します。

プロトコル

両方のロボットが起動し、ブレーキテストなどの位置コンプライアンスを確認するためのセットアップ診断を受け、ホームに収められていると想定されます。

1. キャリブレーションを実行する

注意: レーザースキャナーを使用する前に、レーザースキャナーが認識する距離が実際の距離を表していることを確認するために調整する必要があります。これはデフォルトでは当てはまらない可能性があり、スキャナーがプレートに対して斜めになっている場合、これにより距離に三角関数的な変化が生じます(図2)。

1. キャリブレーションするには、既知の寸法のコンポーネント(剛性があり、できれば金属製)をスキャンし、基準点を球の形で追加します。
   注:これらの球体は、識別しやすい形状を提供し、少ないデータポイント数と高精度で基準球の中心を確実に見つけるために適合できます。コンポーネントの例を 図 3A の溶接セルに示します。キャリブレーションステップ1.1〜1.13で使用した要約ワークフローを 図4に示します。
2. たとえば、低品位から中品位の ABEC 定格から 10 mm を超える標準玉軸受 (たとえば、直径 15.875 mm の玉軸受 [0.625 ± 0.0001 インチ]) など、異なる場所に少なくとも 3 つの基準球をランダムに配置します。導電性エポキシ樹脂などの適切な媒体でコンポーネントに取り付けて、球体と校正部品の間の良好な導電性を確保します。適切な半径(例:10 mm)のワッシャーを使用して球を支え、球とコンポーネントの間の表面積の接触を改善します。
3. 図3Cのように、座標測定機(CMM)を使用して基準球の表面上のいくつかの点の座標を見つけます。これらの座標は、各基準球の中心に対応する仮想データムを生成するために使用されます(図3B)。
   1. 基準球を測定する前に、まず既知の寸法のキャリブレーションベンチマークをCMMベイに貼り付けて、CCMをキャリブレーションします。このキャリブレーションベンチマークは、半径29.993mmのセラミック球を、底にネジ付きのロッドに埋め込む形をとっているため、CMMベイにねじ込んでしっかりと保持できます。
   2. キャリブレーションベンチマークをCMMベイにねじ込みます。
   3. CMMの先端を溶接セルキャリブレーションコンポーネントの基準球の測定に使用するのと同じ向きにして、適切なソフトウェア内で 自動キャリブレーション 機能を実行します。CMMを 測定 モードに設定した状態で、CMMチップのキャリブレーションの実行を開始するには、チップをキャリブレーションベンチマークの上面に接触させます。その後、プログラムが制御を行い、ベンチマーク球を自動的にマッピングし、現在の方向に合わせて CMM チップを校正します。
   4. チップの校正が完了したら、選択したチップ番号(チップ番号1など)に校正を保存します。
   5. CMMからキャリブレーションベンチマークを取り外します。
   6. 基準球が取り付けられたキャリブレーションコンポーネントをCMMベイに配置します。方向を選択し、各基準球に番号が付けられた注釈付きの写真を使用するなど、将来の参照のために方向をメモします。
   7. 各基準球上の点を識別するプログラムを作成します。
      1. プローブ | プローブの変更を使用して先端を選択します。
      2. 輪郭を選択します |CNC 点を測定し、先端を最初の基準球に接触させます。最初の基準球の上半球を横切る多くのポイントについて繰り返します。
      3. 各基準球に対して同じことを行い、球のサーフェスの各サーフェスに点群を作成します。
         注: 原則として、中心を特定するには、球ごとに少なくとも 3 つのポイントが必要です。ただし、さらに多くのものが好まれます。ここでは、 図3DのCMMポイントからのフィット球で示されているように、半分全体に位置する最低12ポイントが使用されました。基準球上の表面点を取得するための CMM 操作を含む側面は、使用する機器によって異なります。
4. 最小二乗近似アプローチでサーフェス ポイントを球に近似させることにより、基準球の中心の座標を計算します。たとえば、これは、Numpy最小二乗ソル^バー16を使用して実現できます。
5. キャリブレーション座標系の原点として機能する基準球の 1 つを選択します。各基準球からこの座標を減算して、パーツ座標系を作成します。
   注:キャリブレーションコンポーネントが剛性であると仮定すると、CMM手順が完了し、基準球の中心がわかると、キャリブレーションコンポーネントの寸法と関連する座標系がすでにわかっているため、このプロトコルの将来の実装ではステップ1.2〜1.5をスキップできます。
6. CMMで測定するときに、原点に対して同じ方向で溶接セルのキャリブレーションコンポーネントを配置します。
   注:向きは理論的には重要ではありませんが、元の向きを再現すると、エラーをより簡単に特定できます。
7. 図5Aに示すように、レーザースキャナーでキャリブレーションコンポーネントのスキャンを設定します。出力は、x、y、z 座標ファイルの形式です。
   注意: レーザースキャナーはレーザー放射源であるため、レーザー安全プロトコルに従わないと危険な場合があります。クラス2M以下のレーザーは、必要な役割を果たすことができ、オープンビームが必要になることが多いため、使用する必要があります。
8. 使用される例示レーザーシステムの場合、直径15.875 mmの各基準球を測定し、レーザースキャナーで各基準球をスキャンしてコンポーネントを測定します(図5A)。これらのラインスキャンの出力を切り捨てて、既知のボール位置とz値のしきい値の周りのxとyの円の組み合わせを使用して、基板から発生する情報をすべて削除します。残りの点を使用して球をあてはめます(図5B)、手順1.4と同じ最小二乗フィッティング手順を使用して、中心座標を取得します。
   注:基準球の表面仕上げは、使用されているレーザースキャナーとの相互作用が不十分になる可能性があります。エアロゾル化された染料浸透型現像液を使用して、 図5Aのように表面をコーティングおよびマットにすることができます。
9. スキャンロボットをホームポジションに戻します。
10. 電子ポイントファインディングを使用して、溶接ロボットでキャリブレーションコンポーネントを見つけます。既知の寸法で溶接トーチに組み込まれた金属製のチップを使用してください。このチップを、CMMアプローチと同様に、表面の周りのいくつかのポイントで基準球に接触させます(図6)。先端が基準球に接触すると、低電圧回路が完成し、現在のロボットの位置がロボットシステムによって直接記録されます。
    注: 同様の効果は、物理的接触に依存する溶接ロボットに取り付けられた他のタイプの電子エッジファインダーを使用しても達成できます。
11. これらの点を使用して球をフィットさせ、堆積ロボット座標系で各基準球の中心位置を見つけます。
12. 溶接ロボットをホームポジションに戻し、溶接セルから校正コンポーネントを取り外します。
13. CMM 座標系を使用して、単一値分解によって溶接セル座標をキャリブレーションします。必要なアフィン変換行列を作成するプロセスの概要を 図7に示します。
    注:結果のアフィン変換行列は、各基準球の中心の位置を測定された座標から真の距離に変換します。これにより、レーザースキャナーのスキャン方向への位置ずれが修正されます。

2. ビルドプレートの位置を見つけます

1. 堆積を受ける基板または母材を溶接セルに配置します。
   1. 図 8A のように、プレートの端から完全に張り出して、プレートから完全に離れて部分的にプレート上で終わるように、ビルド領域の角にレーザー スキャナーを走らせます。これが一定の速度で連続的な動きとして行われ、データ記録の頻度がわかっていることを確認してください。特定のスキャンの取得時刻とパスの開始点と終了点を使用して、特定の時間に記録された各スキャンに空間内の位置を割り当てます。FE解析に適した形状を取得するために使用するビルドプレートのコーナーの位置を記録します。
      注:ステップ2.1.1を実行すると、レーザーがプレート上に到着すると高さが大幅に変化するステップ機能があるため、プレートの角をレーザースキャナー座標系に配置できます(図8B)。
   2. ステップ 2.1.1 で見つかった角を、ステップ 1.13 で計算された変換行列を介して溶接ロボットの座標系に変換することにより、スキャン ロボットの座標系で基板を識別します。
2. 確認として、溶接ロボットを使用して、溶接ヘッドの先端をプレートの各角に近づけ、 図8C に示すように位置を記録し、これらの位置が期待どおりであることを確認します。

3. 証言録取を行う

1. プレートを見つけたら、溶接ロボットをプログラムして、溶接ロボットの座標内のプレートの位置を基準に正しい位置で目的の経路を生成するようにします。
2. 溶接パスを開始し、 図 9 に示すように材料のビードを堆積させます。
3. パスが完了したら、スキャンロボットとの衝突を防ぐために、溶接ロボットヘッドを安全な距離まで引っ込めます。

4. ビードをスキャンし、FE形状を生成

注:ビード形状をスキャンし、スキャンデータを使用してFEA用に固化およびメッシュ化できる3D点群を作成するワークフローの概要については、 図10 を参照してください。次の手順では、ワークフローの各部分がどのように実行されるかについて説明します。

1. ビーズをスキャンできる経路をたどるようにスキャンロボットをプログラムします。単純なラインの場合は、溶接ロボットと同様の始点と終点を使用するか、より堅牢な方法の場合は、プレート全体のスキャンを実行します。
   注:これは、最初にプレートの位置を特定するために使用したのと同じスキャン要件を使用します。
2. 図11のように、スキャナーをワークピースの上に移動しながら測定を行います。パスの始点と終点、ロボットの移動速度、取得頻度をメモします。取得の頻度が、後続の FEA で使用することを意図した最小要素サイズ以上の距離間隔に対応していることを確認します。
3. ビーズプロファイルを1回のパスでキャプチャできない場合は、レーザースキャナーの視野の少なくとも10%に対応するオーバーラップで複数の並列パスを実行します。
4. スキャンが完了したら、レーザー スキャナー ロボットを格納して、その後の溶接パスで溶接ロボットとの衝突を防ぎます。
5. Pythonでコーディングされた一連のコマンドによって促進される適切な解析関数でビーズ出力を適合させます。単一のビードの堆積例では、放物線関数がフィッティングに使用されます。
   注: 手順 4.5.1 から 4.5.10 を実行するために使用される Python コードは、補足リポジトリで入手できます¹⁷.ステップ 4.5.10 には、追加のソフトウェア パッケージ FreeCAD が必要です。¹⁸と Python インストールが必要です。
   図 10 このセクションで概説するワークフローを示します。以下の各段階での出力例は、 図 12A-J.でスキャンされたビードに使用されるスクリプトの例 図 11 スキャンされたジオメトリとともに、 図 12 は、補足リポジトリでも入手できます¹⁷.
   1. レーザースキャナーからの点群データを何らかの方法で操作または使用する前に、キャリブレーションステップ1.13で見つかったのと同じアフィン変換行列をレーザー出力に適用します。
   2. スキャンしたデータを、フィットする1つのビードの大まかな領域にトリミングします。ウィンドウ用のビード幅の何パーセントかの影響を受ける、ビードの周りのプレートの一部を必ず含めてください。この段階で、高さフィルターを使用して反射に起因するスキャンアーティファクトをすべて除去します。
   3. プレートの法線を解き、回転行列を適用して、プレートの法線が垂直軸に平行な座標系になるようにすることで、スキャンのトリミングされたセクション内のローカルプレートをフラット化します。
   4. ベースプレートの高さのすぐ上に高さフィルターしきい値を適用して、プレート上のビードの向きを特定し、残りのデータポイントを^1次多項 式で適合させます。これにより、ビードの方向のベクトルが得られます。ビードが真っ直ぐではないことがわかっている場合は、ビードを直線セクションで近似できる小さなセクションに分割します
   5. 操作しやすいようにビードを回転させて y 軸と平行になります。
   6. 回転した部分を切り取ってプレートの端を取り除きますが、ビードの両側に少量(~5 mm)を残して取り付けます。
   7. フィットするビード断面の中心を選択し、このy位置でデータの断面に放物線フィットを実行します。このステップのプログラム・ワークフローを 図13に示します。
   8. フィットを使用して、ビードが始まるプレートの最大高さに対応するx座標でのフィットを評価して、ビードの範囲を抽出します。
      1. 同じしきい値を使用して、ビードの最大y位置を評価します。
      2. 同じ放物線形状を使用してビード終端プロファイルを作成しますが、ビードの両端のx-y平面に転置します。
      3. ビードの全範囲にまたがる一連の x 座標と y 座標ですべての放物線を評価することにより、アウトラインを構成する点を記録します。
   9. 最初に新しい座標系の原点でビードを開始し、次にそれを元の溶接ロボット座標系に変換することで、ポイントの領域を元の座標に戻します。
   10. メッシュ作成ツールを使用して、点のサーフェスを塗りつぶし、FE解析にインポートできるソリッドサーフェスを作成します。これを行うには、FreeCAD¹⁸ プログラムを使用して一連の放物線を組み合わせて、FEA プリプロセッサへのインポートに適した完全な 3D ソリッドを作成します。
       1. 必要に応じて、実際のベース プレートの範囲またはその他の寸法を定義して、この時点で基板を追加します。
       2. マクロを使用して、ステップ4.5.9で計算されたポイントを使用して、STL(Standard Tessellation Language)およびSTEP(Standard for the Exchange of Product Data)ファイルを生成します。
       3. ソリッド形状が作成されると、FE解析に適したファイル形式(この場合は「.inp」(入力)形式でエクスポートされます。必要に応じて、別のFreeCADマクロを使用して、有限要素メッシュを直接作成できます。この例では、FreeCADのNetgenメッシュFEMツールプラグインが使用されます。ビードメッシュの例は、Netgenメッシュ内の適度な細かさ、定義された最大要素サイズ0.5 mm、最小要素サイズ0.1 mmを使用して生成されました。
          注: この段階で、実際のジオメトリを FE 解析プロセッサに正常にインポートできます。

結果

各座標系におけるキャリブレーション成分の計算された半径と基準球間の距離を 表 2 に示します。各基準球位置のCMMと電子ポイント検出の間の誤差は小さく、0.1mm未満です。これらの技術はどちらも、基準球とスタイラスの間の物理的接触に依存しています。球体を特定するときにレーザースキャナーによって誘発される誤差は、それに比べてやや大きく、1〜2 mmで支配的です。基準球の位置に対する変換行列の適用を 図14に示します。 図15 は、キャプチャ方法の終点であるFEAパッケージにインポートされたメッシュ化されたフルビーズを示しています。

図1

ディスカッション

キャプチャ品質
レーザースキャンシステムの寸法精度と精度は、 表2の基準球の位置と半径によって調査されました。各システムの精度は、溶接ロボットの座標系に変換されたときのCMMデータと比較して、ロボットシステム(レーザースキャナーと電気エッジファインディング)によって測定された基準球の位置差によって決定されます。CMM は高精度と精度の両方を備えていることが知られており、基礎となる機械の精度に起因する不確かさは ±6 μm です。

レーザースキャナーの場合、この平均差は1.6mm±0.3mmです。5つの基準球が存在しますが、キャリブレーションを実行するための理論上の最小値は3つです。5つの基準球のうち、最も信頼性の高い3つの球は、キャリブレーションコンポーネントの合計サイズと比較した場合、実質的に誤差が1%未満です。レーザースキャナを使用して、蒸着と基板または母材の両方を識別できるため、このオフセットは両方に適用されるため、有限要素パッケージの...

材料

この記事で使用された材料の一覧

名前	会社	カタログ番号	コメント
直径3mmのルビーCMMスタイラス	レニショー		三次元測定機で使用するスタイラス(A-5004-0422)
80%アルゴン20%CO2ガス	BOCの		シールドガス用混合ガス(アルゴシールド)
クリスタアペックス 776	ミツトヨ		座標測定機、引用精度 10 & マイクロ;m
FK 1000 MIG 1.2 mm 溶接ワイヤ	イアブコ		溶接ワイヤ消耗品
フリーCAD 1.0	フリーCAD		点群からジオメトリを調査し、stl、step、およびFEファイルを作成するためのソフトウェア。使用バージョン1.0
Fronius CMT 4000 GMAW溶接機	フロニウス		溶接トーチ
G43軟鋼板 50cm×50cm×2.5cm	スミスメタル		ビルドプレートとして使用される基板金属
ジオパック/MCOSMOS	ミツトヨ		CMMを制御するためのソフトウェア。使用バージョン 4.0
クカ KR20	クカ		走査ロボットとして使用されるロボットアーム
クカ KR70	クカ		溶接ロボットとして使用されるロボットアーム
LAZ3RUS	マンチェスター大学		ユニバーサルシーンでのLAZerベースの3Dレンダリング:レーザースキャン用のFEジオメトリを作成します。使用バージョン1.0
マイクロイプシロンLLT3010-100	マイクロイプシロン		レーザースキャナー、引用精度9µm
ミツトヨ 30 mm 寸法校正球	ミツトヨ		溶融シリカCMM校正球
ScanCONTROL3000_100	マイクロイプシロン		レーザースキャナーからの情報をキャプチャして処理するためのソフトウェア
タッチセンス	フロニウス		ロボット化溶接実施における電子エッジ/フィーチャー検出システム