夏衛(wèi)生 肖陽 張進(jìn)葉

摘要：金屬增材制造作為一種將金屬等原材料直接打印為產(chǎn)品的近凈成形工藝，在航空航天、汽車船舶、微納制造、生物醫(yī)學(xué)工程等領(lǐng)域具有極高的應(yīng)用價值。其特殊的逐層打印機(jī)制使得制造過程缺陷傾向大，可能出現(xiàn)致密度差、各向異性、局部變形及應(yīng)力集中等問題，因此需要合理高效的無損檢測方法進(jìn)行缺陷檢測和質(zhì)量檢查。文中以超聲、射線以及視覺檢測三種無損方法為主要對象，通過分析其原理、典型應(yīng)用場景、優(yōu)點(diǎn)及局限等，總結(jié)無損檢測在金屬增材制造的適用場景和發(fā)展動向，提出金屬增材制造智能檢測與控制的發(fā)展方向。

關(guān)鍵詞：金屬增材制造;智能檢測;超聲檢測;射線檢測;視覺檢測

0? ? 前言

金屬增材制造作為一種高效率、高精度、低損耗的復(fù)雜金屬零件加工制造方法，在航空航天、汽車船舶、生物醫(yī)學(xué)工程等領(lǐng)域的應(yīng)用前景十分廣闊。金屬增材制造技術(shù)是一種與“ 減材制造 ”相反的，依據(jù)三維模型數(shù)據(jù)，通過連接金屬材料（通常逐層連接）而獲得制件的加工工藝[1-4]。按照金屬熔合方式不同，金屬增材制造技術(shù)可分為“ 直接法 ”和“ 間接法 ”兩種[5]。其中“ 直接法 ”利用高溫?zé)嵩粗苯尤刍饘賹?shí)現(xiàn)凝固成形，制件的成形精度、致密度及力學(xué)性能比較優(yōu)良，包括選擇性激光熔化（Selective Laser Melting，SLM）、電弧增材制造（Wire Arc Additive Manufacturing，WAAM）、電子束熔絲沉積（Electron Beam Direct Manufacturing，EBDM）等?！?間接法 ”主要采用低熔點(diǎn)的高分子等材料連接難以熔化的高熔點(diǎn)金屬粉末，從而實(shí)現(xiàn)材料的粘結(jié)成形，但需要后續(xù)熱處理等手段來保證制件的致密度和力學(xué)性能，包括選擇性激光燒結(jié)（Selective Laser Sintering，SLS）、光固化成型（Stereo Lithography Apparatus，SLA）、熔融沉積成型（Fused Deposition Modeling，F(xiàn)DM）、分層實(shí)體制造（Laminated Object Manufacturing，LOM）等。

然而，受限于金屬增材制造是分層打印成形方式，產(chǎn)品容易出現(xiàn)致密度差，組織性能各向異性，局部變形及應(yīng)力集中，并且伴隨氣孔、裂紋、夾雜等諸多缺陷問題[6-7]。此外，制造過程中中間層的缺陷會直接影響后續(xù)金屬層，造成樣品尺寸誤差不斷累積、性能缺陷逐漸增加，甚至對整個制件造成不可逆轉(zhuǎn)的破壞，大大增加了制造成本。故當(dāng)前金屬增材制造產(chǎn)業(yè)亟需高效、便捷、合理的實(shí)時檢測方法來實(shí)現(xiàn)成形過程監(jiān)控并提高產(chǎn)品質(zhì)量。

相對于破壞性檢測，無損檢測可以實(shí)現(xiàn)全體產(chǎn)品非破壞檢測，并可在制造過程中實(shí)時進(jìn)行，實(shí)現(xiàn)對加工過程的在線反饋調(diào)節(jié)，從而減少廢品率、提高制件品質(zhì)[8-10]。依據(jù)檢測原理，無損檢測可分為超聲檢測、射線檢測、視覺檢測、電磁檢測、滲透檢測等。金屬增材制造過程往往處于高溫、強(qiáng)磁場等特殊環(huán)境，受到飛濺、斷弧、煙霧、熱和電磁干擾等惡劣因素的影響，因此，針對金屬增材制造過程，依據(jù)成形材料的物理化學(xué)性質(zhì)、加工手段及設(shè)備的場景特點(diǎn)和制件的結(jié)構(gòu)特征，選取合適的無損檢測方式是必要的。

1 超聲檢測

超聲檢測通過耦合劑將超聲波導(dǎo)入到工件內(nèi)部，當(dāng)超聲波遇到內(nèi)部缺陷會生成缺陷回波而被傳感器接收，從而根據(jù)回波無損獲取制件內(nèi)部缺陷信息。Lu Zhang等[11]提出一種通過非接觸式空氣耦合超聲來檢測焊縫燒損的方法。焊縫截面特征和顯微組織情況如圖1所示，按照燒蝕程度，將焊縫分為良好焊縫（Good Weld，GW）和三種不同燒蝕穿透焊縫（Burn-Through Transitions，BTT1，BTT2，BTT3）。由于焊縫燒穿會導(dǎo)致大量的退化焊縫區(qū)，阻礙聲波傳播，使得聲波速度、能量比和振幅降低，故而通過監(jiān)測超聲波衰減程度可表征焊縫燒蝕量大小。

Cerniglia D等[12]針對激光粉末堆積（Laser Powder Deposit，LPD）設(shè)計(jì)了由脈沖激光器、連續(xù)激光器和干涉儀等組成的激光超聲波檢測系統(tǒng)，如圖2所示。脈沖激光器發(fā)射的納米脈沖波在熱彈性機(jī)制作用下產(chǎn)生寬頻超聲波，激光接收器隨之產(chǎn)生與表面瞬時納米位移成正比的模擬信號，通過處理該模擬信號，可以獲取并記錄試樣當(dāng)前堆積層的厚度，從而檢測到試樣的實(shí)時近表面缺陷。該激光超聲檢測系統(tǒng)可依托原有LPD單元擴(kuò)展搭建，能在每層固化后立即在線檢測缺陷，具有較大的應(yīng)用潛力。Sarah EvertonPhill Dickens等[13]使用激光超聲檢測由激光粉床熔覆Ti-6Al-4V粉末得到的制件中的近表面缺陷。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，由于超聲波的波長為1 064 nm，無法檢測到直徑大于700 μm的缺陷。

受益于超聲的高靈敏度和低成本，超聲檢測在金屬增材制造缺陷檢測中具有很大的發(fā)展?jié)摿?，可以?shí)現(xiàn)在線逐層檢測和離線近表面質(zhì)量評估。超聲檢測具有較高的分辨率和足夠的穿透能力，既能實(shí)現(xiàn)材料內(nèi)部的微觀結(jié)構(gòu)缺陷成像表征，也可以做到產(chǎn)品宏觀結(jié)構(gòu)的缺陷量化。但由于超聲波的能量有限，難以檢測較深的缺陷，限制了其離線檢測的能力;超聲波可識別的缺陷尺寸范圍與其波長相關(guān)，會存在不同程度的漏檢情況;超聲檢測易受到噪聲影響，影響缺陷精準(zhǔn)識別和缺陷定性分類。

2 射線檢測

射線檢測通過射線源產(chǎn)生射線穿透工件內(nèi)部，在射線膠片上記錄所攜帶的物體內(nèi)部信息，最后經(jīng)顯影及定影等處理得到射線圖片。Wenhui Hou等[14]提出了一種基于X射線圖像自動檢測焊縫缺陷的方案。首先對X射線圖進(jìn)行預(yù)處理后得到焊縫區(qū)域，再以焊縫區(qū)域圖像作為輸入，以圖像各點(diǎn)的缺陷概率作為目標(biāo)輸出，建立基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺陷檢測模型。最后利用滑動窗口法對X射線圖進(jìn)行整體檢測，如圖3所示。研究結(jié)果表明，此缺陷檢測模型能夠有效檢測焊接接頭質(zhì)量。

Wits W W等人[15]采用SLM技術(shù)制備了40個Ti6Al4V鈦合金試樣，采用X射線斷層掃描（X-ray Computed Tomography，XCT）對比阿基米德法測得的孔隙率，通過靜載拉伸試驗(yàn)得到試樣屈服強(qiáng)度和抗拉強(qiáng)度等力學(xué)性能指標(biāo)。試樣CT圖和力學(xué)結(jié)果對比如圖4所示，兩種孔隙率測量方法結(jié)果較為吻合，并且XCT能夠提供試樣內(nèi)部孔隙缺陷的尺寸、形狀、體積和分布的完整分析，測得的孔隙率能很好地反映試樣的拉伸性能。

Ziólkowski G等[16]使用卡爾蔡司CT機(jī)對由選擇性激光燒結(jié)按照不同構(gòu)建方向制備的3種不銹鋼試樣（A、B、C）進(jìn)行XCT掃描重建，如圖5所示。采用共聚焦顯微鏡（Confocal Microscopy，CM）進(jìn)行孔隙率驗(yàn)證，測試結(jié)果如表1所示。對于B、C試樣，兩種測試方法得到的孔隙率結(jié)果相近，而對于A試樣CM測得孔隙率為4.74%，是XCT測量值的3倍。這是由于XCT的分辨率有限，無法分辨最小直徑當(dāng)量低于一定值的孔隙，從而造成測得的孔隙率偏小，A試樣在兩種方法處理下的金相斷面如圖6所示。

射線檢測可以直觀顯示金屬工件的內(nèi)部缺陷，并可通過提升射線功率來適應(yīng)較厚工件[17]。射線成形的影像清晰，檢測準(zhǔn)確性很高，可以直接判斷缺陷的種類、分布、數(shù)量和尺寸大小，并且檢測影像可以永久保留，便于對缺陷進(jìn)行定性定量以及數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，在工業(yè)中應(yīng)用十分廣泛。但是射線發(fā)生器的體積大、價格高、射線輻射危害人體健康、防護(hù)要求嚴(yán)苛，因而不適合現(xiàn)場作業(yè)。由于顯影及定影、掃描重建等操作成本高、耗時長，射線檢測目前主要應(yīng)用在離線檢測領(lǐng)域，難以實(shí)時在線開展。

3 視覺檢測

視覺檢測先通過相機(jī)拍攝工件圖像，再從圖像中提取的特征值等相關(guān)信息，之后采用相關(guān)算法和模型等分析處理，最后得到工件表面的成形情況和缺陷分布等[18]。Wang T[19]設(shè)計(jì)了一種應(yīng)用于液態(tài)金屬噴?。↙iquid Metal Jet Printing，LMJP）原位液滴檢測與控制的閉環(huán)控制系統(tǒng)，如圖7所示。該系統(tǒng)通過CCD相機(jī)拍攝液滴圖像并從中提取相應(yīng)特征（伴隨液滴、韌帶、體積和速度），再與參考輸入（理想噴射情況下的對應(yīng)特征值）對比，通過模糊控制來調(diào)整壓電驅(qū)動電壓，使得之后的液滴趨于理想噴射，實(shí)現(xiàn)閉環(huán)控制。實(shí)驗(yàn)證明，該系統(tǒng)可以有效改善LMJP過程的穩(wěn)定性，提升噴印質(zhì)量，但在處理速度和特征提取精度方面仍有很大的進(jìn)步空間。

Aminzadeh M等[20]基于所開發(fā)的新型成像裝置，對金屬粉床增材制造中熔覆層的熔覆質(zhì)量和畸變進(jìn)行了實(shí)時檢測，從每層中捕獲原位圖形并提取特征值，經(jīng)訓(xùn)練后的貝葉斯分類器處理，做到了實(shí)時檢測出含有缺陷的熔覆層或區(qū)域，從而實(shí)現(xiàn)了層內(nèi)缺陷和孔隙的可視化。

Tang等[21]搭建了基于深度學(xué)習(xí)的電弧增材制造制件的表面缺陷識別系統(tǒng)，采用工業(yè)CMOS相機(jī)采集制件表面圖像，經(jīng)過降噪、增強(qiáng)、提取感興趣區(qū)域（Region of Interest，ROI）等預(yù)處理得到模型的輸入圖像。依據(jù)輸入圖像及其對應(yīng)的缺陷類別開展訓(xùn)練，得到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，CNN）結(jié)合支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型，如圖8所示。結(jié)果表明，該模型對凹坑、氣孔、駝峰、咬邊這四類缺陷的識別率達(dá)到了95.29%。

視覺檢測的主要設(shè)備是工業(yè)相機(jī)，具有結(jié)構(gòu)簡單、體積小、成本低、適應(yīng)性強(qiáng)等諸多優(yōu)點(diǎn)，適合在工業(yè)現(xiàn)場使用[22]。視覺檢測系統(tǒng)可以長時間穩(wěn)定運(yùn)行，并且通過優(yōu)化算法和模型可以提高檢測速度，實(shí)現(xiàn)在線閉環(huán)控制[23-24]。然而，視覺檢測會受到制造現(xiàn)場弧光、激光等的強(qiáng)烈干擾，需要添加濾波片、偏振鏡等濾光設(shè)備并結(jié)合圖像增強(qiáng)算法來改善圖像質(zhì)量[25-27]。

由于相機(jī)和計(jì)算機(jī)性能的快速提高與系統(tǒng)成本的降低，人工智能技術(shù)蓬勃發(fā)展，圖像數(shù)據(jù)集的不斷積累，視覺檢測技術(shù)正處于高速發(fā)展階段，是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。而將檢測結(jié)果反饋于制造過程，從而提供金屬增材制造的成形性、成品率與成形質(zhì)量，依然是無損檢測方法的主要應(yīng)用方向[28-31]。

4 結(jié)論

（1）無損檢測在金屬增材制造過程中有巨大的應(yīng)用潛力，而提升金屬增材制造部件的成形性、良品率以及成形質(zhì)量，亟需通過在線無損檢測等手段實(shí)時監(jiān)控各層的成形情況，實(shí)現(xiàn)閉環(huán)控制。

（2）超聲檢測可用于在線檢測，實(shí)現(xiàn)近表層缺陷檢查;射線檢測能直觀反映金屬產(chǎn)品的內(nèi)部缺陷情況，適合離線檢測重要結(jié)構(gòu)部位，而高速射線監(jiān)控系統(tǒng)的開發(fā)將為金屬增材制造在線過程監(jiān)控提供新的可行手段;視覺檢測系統(tǒng)的適應(yīng)性強(qiáng)，適合于表面缺陷的離線以及在線檢測。

（3）依托大數(shù)據(jù)分析與人工智能算法，基于機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)金屬增材制造過程的特征提取、缺陷自主定位及識別等，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)增材制造產(chǎn)品質(zhì)量的在線閉環(huán)控制。同時，基于多傳感復(fù)合以及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的金屬增材制造過程數(shù)據(jù)的高速數(shù)采與智能分析，是提升金屬增材制造過程可靠性與部件質(zhì)量的重要發(fā)展方向。

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