模具和试样零件三维扫描-蔡司三维扫描技术赋能粉末冶金研发

在高端制造与重大装备领域，材料性能与质量直接决定产品可靠性与技术先进性。这一核心目标的达成，既依赖粉末冶金等先进成形技术的突破，更离不开全产业链质量标准体系的支撑。

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其中，粉末冶金凭借材料利用率高、近净成型等突出优势，已成为航空航天、汽车等高端领域关键零部件的核心制备技术，而其研发过程中的精度控制与性能验证，正迎来三维扫描技术的革命性赋能。

项目背景：研究院的研发痛点与升级诉求

冶金研究院作为粉末冶金领域的研发核心载体，其核心任务聚焦于材料配方创新、成型工艺改进及关键性能验证。模具精度直接决定成型一致性，圆柱试样性能则关联材料特性判断，二者共同构成研发准确性与工艺转化可靠性的核心环节。

随着科研需求升级，传统测量技术在微米级精度控制、复杂结构检测及批量数据采集等方面的瓶颈日益凸显，现需引入新一代检测技术构建科学数据分析体系。

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传统测量瓶颈：三大痛点制约研发效能

传统接触式测量方式已难以匹配粉末冶金研发的高精度需求，具体痛点集中于三方面：

模具三维扫描现场

复杂结构检测存在盲区——模具型腔内壁、下冲头台阶面等隐蔽区域，内径规等接触式工具无法深入探测，易因检测不全面遗留模具隐患。

精度控制难以达标——微米级尺寸偏差与磨损痕迹难以精准捕捉，直接影响配方与工艺优化的准确性。

数据应用效率低下——离散化点测量数据难以形成全维度分析基础，无法实现模具生命周期追踪、工艺参数与性能关联等深度应用。

蔡司三维扫描解决方案：全链路精准检测

针对研发痛点，诺斯顿技术工程师采用蔡司GOM SCAN 1三维扫描仪，以非接触式蓝光扫描技术为核心，构建起覆盖模具与试样全流程的检测体系，实现从数据采集到价值转化的闭环赋能。

试样零件三维扫描现场

依托非接触式扫描原理，既规避了传统接触测量对精密结构的损伤风险，又通过多角度自由扫描模式，完整覆盖模具隐蔽区域，无死角捕捉型腔尺寸、台阶公差、表面平整度等核心数据，甚至可精准还原微米级磨损痕迹，为精度控制提供科研级数据支撑。

三角网格细节数据展示

三角网格细节数据展示

三角网格细节数据展示

基于不同使用阶段的扫描数据，建立模具数字孪生体，完整记录从新模投用到磨损报废的全生命周期数据。通过分析磨损趋势曲线，可精准预测剩余使用寿命，将传统"固定周期维护"升级为"按需维护"，显著降低维护成本与停机损失。

试样零件三维扫描模型数据

模具三维扫描模型数据

将批量试样尺寸一致性、缺陷分布等全维度检测数据，与压制压力、温度、粉末配比等工艺参数进行精准关联建模，构建“工艺参数-试样质量”量化预测体系，为成型工艺的靶向优化提供直接检测数据依据。

二维尺寸检测数据

二维尺寸检测数据

同时，将三维扫描捕获的微观形貌数据（如圆柱度、表面粗糙度等关键检测指标），与拉伸强度、硬度等力学性能测试结果开展交叉校验分析，依托扫描数据的高精度特性清晰揭示试样形貌特征与核心力学性能的内在关联规律，从检测源头提升材料配方研发的精准性与效率。

角度+圆柱度三维检测数据

圆柱度三维检测数据

扫描生成的三维模型、尺寸偏差报告、缺陷分析报告等数据，可按研究院标准接入科研数据库，实现"模具-工艺-试样-性能"全链路数据追溯。同时，直观的三维形貌图与量化偏差数据增强了成果说服力，标准化扫描数据可直接对接生产企业模具制造系统，大幅缩短科研到量产的转化周期。

同一高度下的材料厚度检测数据

本期小结：从工具迭代到科研模式革新

三维扫描技术在粉末冶金研发中的应用，绝非简单的检测工具升级，而是推动科研模式实现三重深度革新：从"接触式点测量"到"非接触式面测量"的检测维度升级，从"经验判断"到"数据量化"的决策逻辑转型，从"离散检测"到"全链路追溯"的管理体系重构。

云图对比偏差标注数据

这种革新以科研级精度筑牢数据基础，以高效批量扫描缩短研发周期，以全维度数据采集破解复杂结构检测难题，更通过数据深度赋能模具优化、工艺调整、成果转化等核心环节。最终帮助研究院提升科研精准性与标准化水平，构建起材料与工艺领域的核心竞争力，重塑了精准高效的现代化科研检测新生态。

最大最小偏差标注数据

专业三维扫描数字化解决方案提供商

诺斯顿测量技术（北京）有限公司是一家以三维扫描数字化及三维测量服务为核心的高新技术企业。诺斯顿服务过多家国内知名单位，具有丰富的项目经验，案例包括：国家电网三维可视化数字管理平台数据供应商、南方电网三维可视化数字管理平台数据供应商、中国中车数字化工厂项目、中石油中石化油罐容量计量项目、鞍钢集团数字化工厂三维项目、北京大剧院三维扫描项目、故宫三维数字化项目、宜兴博物馆三维扫描数字化项目、洛阳考古所三维扫描数字化项目、延庆博物馆三维扫描数字化项目、太原博物馆三维扫描数字化项目、梅溪湖文化馆三维扫描逆向工程、中石油库数字化项目、影视《东极岛》《哈尔滨一九四四》《我才不要和你做朋友》《繁花》《奇迹·笨小孩》《铁道英雄》《八佰》《囧妈》《小小的愿望》《陈情令》《大人物》《超时空同居》《不完美的她》《盗墓笔记》等。