Cientistas da Universidade de Connecticut projetaram uma tecnologia para detecção automática de materiais em tempo real durante o processamento de laser de pulso ultracurto, marcando um avanço significativo na fabricação de precisão. Publicado no PLoS ONE, este avanço aproveita a espectroscopia de ruptura induzida por laser (LIBS) para aprimorar o ajuste de processos, posicionamento de endpoint e segmentação em aplicações de processamento de laser.
Pouya Tavousi, juntamente com o Dr. Hongbin Choi, Dr. Esta abordagem aborda as limitações dos métodos tradicionais, como difração de raios X (XRD) e espectroscopia de raios X por dispersão de energia (EDS), que muitas vezes exigem a interrupção da transferência e inspeção de amostras.
Tavousi, da Universidade de Connecticut, enfatizou a importância desta inovação: “Nosso método utiliza LIBS em um sistema de feedback, permitindo ajustes em tempo real no processo de processamento a laser. Este avanço reduz o tempo de processamento e melhora a precisão da detecção de material sem a necessidade de transferir a amostra para um instrumento separado.”
Os lasers de pulso ultracurto são conhecidos por sua precisão em micro e nanousinagem, mas precisam ser cuidadosamente ajustados com base nos materiais que estão processando. O sistema LIBS desenvolvido pelos pesquisadores permite a caracterização in-situ, fornecendo feedback imediato para otimizar os parâmetros do laser em tempo real. Isto é particularmente benéfico para amostras complexas, como placas de circuito impresso, onde diferentes materiais interagem de maneira diferente com o laser.
Uma das principais vantagens deste sistema é a capacidade de automatizar endpoints. Ao analisar o sinal LIBS gerado durante a interação do laser com o material, o sistema pode determinar quando um material específico foi alcançado e interromper automaticamente o processo. Essa capacidade é crítica para aplicações que exigem controle preciso de profundidade, como microeletrônica e fabricação de dispositivos biomédicos.
Os investigadores demonstraram a eficácia da sua abordagem através de vários exemplos. Num experimento, eles criaram amostras de quatro materiais diferentes (silício, alumínio, titânio e cobre) e usaram o sistema LIBS para detectar com precisão cada material em tempo real. O sistema identificou com sucesso o material e adaptou o processo de processamento a laser de acordo, demonstrando seu potencial para segmentação automatizada de materiais e determinação de endpoints.
Tavousi destacou o impacto mais amplo desta tecnologia: “A capacidade de integrar LIBS em plataformas de processamento a laser não apenas melhora a automação de processos, mas também reduz significativamente a necessidade de processamento de imagem pós-processamento. Isso pode agilizar as operações em indústrias onde a precisão e a eficiência são críticas”.
A pesquisa também explora o uso de LIBS para criar mapas espaciais de composição de materiais. Ao combinar o sinal LIBS registrado temporalmente com as coordenadas espaciais do caminho do laser, os pesquisadores podem gerar mapas detalhados de materiais sem a necessidade de segmentação de imagem pós-processamento. Essa funcionalidade foi demonstrada em uma placa de circuito impresso, onde um sistema habilitado para LIBS identificou e mapeou com precisão traços de cobre e um substrato composto dielétrico.
Em resumo, a integração do LIBS com o processamento a laser de pulso ultracurto representa um avanço significativo na fabricação de precisão. Espera-se que o sistema automatizado de inspeção de materiais em tempo real desenvolvido pelo Dr. Tavousi e sua equipe melhore a eficiência, a precisão e a automação dos processos de processamento a laser, abrindo caminho para a inovação em uma variedade de indústrias de alta precisão.
Referência do diário
Choi, H., Phoulady, A., Hoveida, P., May, N., Shahbazmohamadi, S., & Tavousi, P. (2024). “Detecção automatizada de materiais em tempo real durante o processamento de laser de pulso ultracurto usando espectroscopia de ruptura induzida por laser para ajuste de processo, localização de endpoint e segmentação.” PLoS 1, 19(1), e0290761. Número digital: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0290761
