丁希侖 羅偉恒 劉斐 王國棟 陳維強 張武翔

(1. 北京航空航天大學 機械工程及自動化學院, 北京 100083;2. 北京航空航天大學寧波創(chuàng)新研究院, 寧波 315800; 3. 北京衛(wèi)星制造廠有限公司, 北京 100190)

復合材料是由2 種或2 種以上的組分材料按一定方式復合而成的多相材料,其中連續(xù)纖維增強復合材料由增強纖維和均質(zhì)基體組成,相較于鋼、鋁合金等傳統(tǒng)結構材料,其具有質(zhì)量輕、比強度高、比剛度高、耐高溫、性能可設計和多功能兼容等諸多優(yōu)點[1]。 隨著研究的不斷深入,復合材料在航空及航天等重要領域的應用日益廣泛,使用比例不斷攀升,已成為影響科技發(fā)展的關鍵戰(zhàn)略材料之一,如在波音787、空客A350 等先進民用大型飛機中,復合材料的用料達到了50% 以上[2]。 因此,面對結構輕量化與高性能的發(fā)展需求,復合材料結構的成型制造水平已成為衡量一個國家科技競爭力的重要標志[3]。

在復合材料結構制造過程中,鋪疊作為制造關鍵工序之一,其質(zhì)量直接影響最終成型構件的性能。 手工鋪疊方法作為目前中國航空領域主要采用的鋪放方式,可以滿足大多數(shù)復合材料制件的鋪疊要求,且能夠?qū)崿F(xiàn)型面變化大、結構復雜制件的成型。 然而,手工鋪疊存在精度差、效率低、成本高、材料利用率不足等問題,無法滿足高質(zhì)量復合材料結構產(chǎn)品的制造要求。 因此,出現(xiàn)了如熱壓罐成型、樹脂傳遞模塑成型、纖維纏繞成型、自動鋪帶成型、自動鋪絲成型、拉擠成型等復合材料結構自動成型工藝技術,有效提高了復合材料構件生產(chǎn)效率及成型質(zhì)量穩(wěn)定性。

自動鋪絲(automated fiber placement,AFP)技術結合了纖維纏繞技術與自動鋪帶技術的優(yōu)點,通過鋪放頭將多根預浸料絲束或干纖維集束成一條寬度可變的窄帶,利用壓輥及加熱裝置將其鋪放到模具表面并加熱壓實定型。 由于基于AFP成型制件質(zhì)量穩(wěn)定、生產(chǎn)效率高、生產(chǎn)成本低,且AFP 鋪放自由度高,可用于大曲率制件的鋪放成型,該技術徹底改變了航空、航天工業(yè)復合結構的生產(chǎn),且在其他市場領域中也有重要應用,如風能渦輪葉片中的復合材料結構制造[4-5]。

盡管AFP 技術帶來了一種更高效、穩(wěn)定的復合材料成型方法,然而作為一種復雜、高維、非線性的生產(chǎn)技術,其工藝過程涉及多種工藝參數(shù),無缺陷復合材料構件的生產(chǎn)制造仍是瓶頸問題。 制件自動鋪放成型過程中的缺陷形成與材料質(zhì)量、工藝參數(shù)、軌跡規(guī)劃及裝備精度息息相關,嚴重影響復合材料結構的尺寸一致性及綜合性能。 因此,近年來圍繞AFP 過程實時監(jiān)控、診斷與評估的研究一直是相關領域?qū)＜覍W者的研究熱點。

本文針對基于AFP 成型的復合材料構件在鋪放過程中易產(chǎn)生的缺陷類型,簡單介紹了其外觀、成因及對制件性能產(chǎn)生的影響,基于不同檢測原理,梳理了目前針對制件AFP 工藝成型過程中鋪層缺陷的在線檢測技術,并指出了其未來發(fā)展方向。

1 AFP 成型構件中的缺陷

復合材料作為多相材料,材料本身對成型質(zhì)量的影響與單相材料相比要更為復雜。 此外,作為一個材料與結構同時成型的過程,絲束質(zhì)量及工藝過程都會影響復合材料制件的宏觀及微觀結構。 研究表明,AFP 制件中的缺陷形成受到多種因素的影響,如AFP 過程參數(shù)(進給速度、固化溫度、壓實力及鋪設速度等)選擇不當、絲束在制造過程中留存的缺陷、設備精度不足、軌跡規(guī)劃不合理都會使得鋪層表面在AFP 鋪放過程中出現(xiàn)多種缺陷,從而影響成型制件的綜合性能[6]。

制造過程中產(chǎn)生的鋪層表面缺陷為AFP 成型技術應用的主要限制因素,對其進行分類有助于對缺陷形成機制的理解、缺陷對制件影響規(guī)律的分析及鋪層表面缺陷的檢測。 Harik 等[7]從設計、制造、分析和檢測的角度出發(fā),對AFP 鋪放過程中出現(xiàn)的多種表面缺陷進行了系統(tǒng)性的分類,其中,鋪層表面的間隙與重疊作為傳統(tǒng)層合板及變剛度層合板中最常見的缺陷,受到了廣泛關注,如圖1 所示[7-8]。 這2 種缺陷在不同結構層合板中的形成原因也存在差異。 在傳統(tǒng)層合板的鋪放過程中,鋪放設備精度不足會導致實際鋪放軌跡與預設軌跡不一致,從而導致間隙或重疊區(qū)域;而在鋪放變剛度層合板時,除設備精度外,零件幾何形狀、復雜的絲束鋪放路徑、不同鋪覆策略的選取,也會導致絲束在鋪放過程中沿著牽引路徑不可避免地出現(xiàn)呈三角形的間隙或重疊區(qū)域[7-8]。

圖1 傳統(tǒng)層合板和變剛度層合板中的間隙與重疊缺陷[7-8]Fig.1 Gaps and overlaps in conventional laminates and variable-stiffness laminates[7-8]

除間隙與重疊外,鋪層在鋪放過程中受操作手段、設備精度、工藝參數(shù)、零件結構等因素的影響,會出現(xiàn)多種如扭轉(zhuǎn)、搭接、折疊、異物、褶皺、缺絲等表面缺陷,如圖2 所示[7]。 其中,絲束扭轉(zhuǎn)主要由進料系統(tǒng)操作不當、導向系統(tǒng)堵塞、絲束張力設置不當、鋪放設備振動等原因造成;而絲束張力過大、壓輥壓實力不足、壓輥尺寸選擇不當都會影響絲束與鋪放表面的貼合質(zhì)量,導致絲束從鋪放表面脫落,形成缺絲缺陷,或在凹面形成搭接區(qū)域。 此外,當絲束沿曲線牽引路徑鋪放時,張緊輪張力問題同樣會導致絲束在橫向方向上折疊,從而產(chǎn)生間隙與重疊區(qū)域;異物指在鋪設過程中鋪層表面上堆積的不規(guī)則碳纖維球、樹脂球或來自其他生產(chǎn)區(qū)域的碎片。

圖2 AFP 鋪放過程中常見的制造缺陷[7]Fig.2 Common manufacturing defects induced by AFP process[7]

以上缺陷隨著鋪放過程不斷累積,不僅會影響尺寸一致性,還會影響鋪層之間的貼合質(zhì)量,在制件內(nèi)部形成多個貧樹脂區(qū)或富樹脂區(qū),在厚度方向上發(fā)生多處纖維錯位,從而導致局部的纖維波浪,這一缺陷稱為面外纖維波紋,如圖3 所示[9]。 面外纖維波紋作為工業(yè)復合材料部件設計和制造中最常見的問題之一,通常發(fā)生于厚截面復合材料結構中,常作為層合板鋪設過程中鋪層多個表面缺陷(間隙、重疊、褶皺、搭接)的綜合宏觀表征。

圖3 層合板中的纖維波紋缺陷[9]Fig.3 Out-of-plane waviness in composite laminates[9]

在機械載荷的作用下,制件內(nèi)部的缺陷會影響結構的可靠性及使用壽命,從而導致結構整體失效,因此在設計AFP 成型大型航空構件時,準確評估缺陷對復合材料性能的影響對結構損傷容限設計至關重要[10]。 研究人員通過實驗或仿真等方式,探究了制件拉伸、壓縮、剪切等力學性能對缺陷的敏感性,發(fā)現(xiàn)制件性能受鋪設環(huán)境、缺陷類型、缺陷尺寸、缺陷位置、制件寬度、鋪層規(guī)劃等多種因素的影響[11-19]。 近年來,復合材料逐漸應用在船舶中的水翼、螺旋槳及渦輪葉片等結構,這些結構往往比航空材料更厚,內(nèi)部的缺陷使結構更易出現(xiàn)沖擊損傷的問題,也對制件層間力學性能及損傷容限提出了更高要求。 對此,許多研究人員定性或定量分析了缺陷對制件層間性能、斷裂韌性、損傷容限、疲勞壽命的影響[20-30]。 然而,大部分缺陷難以在鋪設過程中通過人工方式引入,因此,目前大部分針對缺陷對制件綜合性能影響的研究主要集中在間隙、重疊與面外波紋等3種缺陷。

隨著現(xiàn)代工業(yè)的不斷發(fā)展,復合材料越來越多地被應用于不同領域,如航空、航天及交通運輸?shù)阮I域,也對復合材料結構質(zhì)量性能提出了進一步的要求。 由以上研究可以看出,復合材料AFP成型工藝過程會給制件帶來各類缺陷,影響制件的尺寸一致性、機械性能及疲勞壽命。 在外部擾動及制件內(nèi)部缺陷的耦合作用下,復合材料結構在其運行過程中可能會出現(xiàn)機械故障或結構失效。

2 AFP 工藝在線檢測技術研究進展

隨著復合材料制造工藝自動化水平的不斷上升,對高質(zhì)量、低損傷部件的需求不斷增加,然而AFP 成型過程受工藝參數(shù)、材料質(zhì)量、設備精度、軌跡規(guī)劃等因素的影響,造成超出容許程度的各類缺陷,嚴重影響制件的力學性能,制約了其在諸多場景中的應用。 傳統(tǒng)的無損檢測方法(如X 光成像技術、剪切成像技術)受設備尺寸、質(zhì)量、環(huán)境要求及響應時間等因素的限制,難以在AFP 工藝過程中實時識別缺陷,因此,穩(wěn)定可靠的在線檢測系統(tǒng)對于AFP 成型過程中結構的質(zhì)量控制尤為重要[31-33]。

在AFP 工藝發(fā)展的早期,工作人員通過目測評估鋪層鋪放質(zhì)量。 然而,鋪層表面缺陷一般只有毫米級,且與預浸料之間的外觀辨識度不高,使得表面缺陷難以判別,存在易漏檢、過于依賴經(jīng)驗等問題,為缺陷的人工定位及評估帶來了巨大的挑戰(zhàn)[34]。 據(jù)統(tǒng)計,利用目測法對復合材料進行缺陷檢測與修復所需時間在自動鋪絲工藝過程中的占比達到了63%,是鋪設過程耗時的2.5 倍,嚴重制約了成形效率[35]。 因此,對鋪放過程進行實時監(jiān)控,采用各類自動化缺陷檢測方法極為重要。隨著研究的不斷進展,出現(xiàn)了一系列針對AFP 過程的在線檢測系統(tǒng),如基于激光技術、基于可見光圖像識別技術、基于熱成像技術、基于布拉格光纖光柵技術的在線檢測系統(tǒng),以及基于其他技術原理的各類探索性在線檢測系統(tǒng),本文將分別總結各技術的原理、優(yōu)缺點及發(fā)展現(xiàn)狀。

2.1 基于激光技術的復合材料制件AFP 成型過程在線檢測系統(tǒng)

激光檢測技術作為一種非接觸式測量方式,具有實時性好、精度高、分辨率高等優(yōu)勢,因此,許多研究人員針對復合材料制件AFP 成型過程,利用激光投影儀、激光位移傳感器、激光輪廓儀等設備,搭建了基于激光檢測技術的在線檢測系統(tǒng),除輔助絲束定位外,還能夠?qū)崿F(xiàn)AFP 鋪放過程中鋪層表面間隙、重疊、異物、扭轉(zhuǎn)、搭接、褶皺、脫黏等多種缺陷的識別。

針對絲束鋪放軌跡與預設軌跡不一致所帶來的一系列缺陷(如間隙、重疊等),工作人員需要對缺陷的來源絲束進行定位以實現(xiàn)進一步的修復,而缺陷及絲束外觀特征使得絲束定位及缺陷評估耗費的時間成本急劇增加。 針對這一問題,激光投影儀由于其投影亮度高、設備體積小、準確率高等優(yōu)點,常被用于復合材料手糊成型工藝過程中輔助鋪層質(zhì)量評估[36]。 美國Electroimpact公司[37-38]利用激光投影儀在AFP 過程中標記鋪層邊界、定位缺陷來源絲束,輔助檢測人員區(qū)分預設間隙及生產(chǎn)過程帶來的間隙缺陷,引導修復人員對缺陷進行修復。 此外,Shadmehri 等[39-40]搭建的AFP 過程在線檢測系統(tǒng)利用激光投影儀獲得制件三維空間信息,并根據(jù)缺陷種類設計的不同“缺陷特征”投影到制件表面,通過相機捕獲鋪層圖像以輔助決策,如圖4 所示。 除了標記鋪層邊界輔助鋪層邊緣質(zhì)量評估外,該系統(tǒng)還能夠?qū)崿F(xiàn)絲束偏移檢測及間隙大小測量。

圖4 基于激光投影儀的AFP 過程在線檢測系統(tǒng)[39-40]Fig.4 AFP online monitoring systems based on laser projector[39-40]

與人工目測法相比,利用激光投影儀搭建的AFP 過程在線檢測系統(tǒng)提供了具有更高成本效益的解決方案,但是該技術目前多為人工檢測輔助手段,未能實現(xiàn)AFP 工藝過程中的在線自動化監(jiān)測,主要有以下2 個原因:

1) 實時性不足。 要在復雜表面上實現(xiàn)精準投影,需要確認激光投影儀與工作表面的空間關系。 當在旋轉(zhuǎn)芯軸上制造大型復合零件時,空間關系計算需要耗費大量時間,從而使得投影滯后于芯軸旋轉(zhuǎn)速度,無法在鋪放過程中定位絲束及缺陷。

2) 適用場景受限。 在復雜曲面上投影易產(chǎn)生誤差,且誤差隨著入射角的增大而增大,難以精準定位缺陷。

激光三角位移傳感器則為AFP 工藝過程的自動檢測帶來了可能性,其作為數(shù)據(jù)采集方式,除了可以測量被測物體的空間位置信息外,還能獲取鋪層表面的深度信息,其主要由激光器、激光檢測器和測量電路組成,具有高分辨率、高響應、適應惡劣環(huán)境等優(yōu)點[41-44]。 早在1996 年,Kitson[41]將激光三角位移傳感器集成在鋪絲頭以在鋪放過程中提取絲束邊緣空間位置信息,并通過計算機成像技術及特征提取算法處理獲得的數(shù)據(jù),進一步評估間隙、重疊的尺寸及識別鋪放表面異物;然而有研究人員指出,通過絲束邊緣位置信息計算鋪面表面異常區(qū)域準確率不高,且大量的數(shù)據(jù)存儲使得檢測速度大幅下降[42-43]。 針對這一問題,Zambal 等[44]基于激光三角位移傳感器采集到的鋪層表面深度信息生成鋪層表面灰度圖像,利用神經(jīng)網(wǎng)絡對其進行語義分割處理,從而實現(xiàn)鋪層表面的間隙、重疊及異物的識別、分類與評估,如圖5 所示。 圖中,綠色、藍色、紅色及黃色區(qū)域分別代表無缺陷鋪層表面、間隙、重疊及異物區(qū)域。

圖5 基于激光三角位移傳感器的表面制造缺陷識別與分類[44]Fig.5 Identification and classification of manufacturing defects on surface based on laser triangulation sensor[44]

輪廓掃描儀通過激光線掃描的方式測量目標物表面位置、形狀的變化,獲取被測表面輪廓點云信息,通過計算機成像技術進一步實現(xiàn)表面特征的識別與評估。 針對激光投影儀難以實現(xiàn)高度自動化監(jiān)測的問題,美國FlightAware 公司[45]為NASA 設計了一套AFP 在線檢測系統(tǒng),利用安裝在鋪絲頭或機械臂上的線激光掃描儀獲取鋪層表面的離散點數(shù)據(jù),基于特征檢測算法檢測絲束邊緣、重疊、間隙及搭接等特征,從而實現(xiàn)輔助決策。Cemenska 等[46-47]進一步結合激光投影儀、輪廓掃描儀、工業(yè)相機及特征識別軟件,成功實現(xiàn)了在AFP 過程中鋪層邊緣質(zhì)量評估、多種表面缺陷識別、重疊和間隙寬度測量的自動化,并通過人機交互界面將超出容許程度的缺陷以圖像與實時攝像的形式呈現(xiàn)給工作人員。 Meister 等[48-50]搭建了基于激光輪廓儀的AFP 過程在線檢測系統(tǒng)(見圖6),利用CLAHE 算法預處理其得到的鋪層表面輪廓信息,結合DCGAN 算法與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)增強算法擴充數(shù)據(jù)量,利用不同的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對鋪層表面缺陷進行識別與分類,其對于褶皺、扭轉(zhuǎn)、異物的分類準確率達到100%,而間隙分類準確率達到了96.81%。

圖6 基于激光輪廓儀的AFP 過程在線檢測系統(tǒng)[48-50]Fig.6 In-situ AFP monitoring system based on profilometer[48-50]

盡管輪廓掃描儀具有實時性好、穩(wěn)定性高等優(yōu)點,且能夠?qū)崿F(xiàn)多種缺陷的自動化在線識別,但是目前系統(tǒng)鋪層邊界檢測精度仍有待提高,要求工作人員對未檢測到的鋪層邊界進行手工標記,且需要采集大量生產(chǎn)數(shù)據(jù)進一步優(yōu)化缺陷識別及邊緣檢測算法,從而增大時間成本。

神經(jīng)網(wǎng)絡作為機器學習技術中的一種,常用于預測、控制、故障診斷,有不少學者結合神經(jīng)網(wǎng)絡及激光檢測技術以實現(xiàn)自動鋪放過程中鋪層表面的缺陷檢測,如Zambal、Meister 等學者結合神經(jīng)網(wǎng)絡及激光傳感器實現(xiàn)鋪層表面間隙、重疊、褶皺、扭轉(zhuǎn)、異物的評估[44,48-50]。 此外,Sacco 等[51-53]基于美國NCDMM 公司研發(fā)的復合材料結構檢測系統(tǒng)(ACSIS),利用殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳算法對輪廓掃描儀獲取的制件表面圖像進行語義分割,從而實現(xiàn)制件表面缺絲、扭轉(zhuǎn)、間隙、重疊、褶皺、搭接等多種缺陷的識別與分類。

綜上所述,目前已有大量研究人員利用激光技術對AFP 過程進行在線監(jiān)測,且隨著機器學習技術的發(fā)展,神經(jīng)網(wǎng)絡也被用于處理激光位移傳感器及輪廓掃描儀獲得的鋪層表面數(shù)據(jù),識別鋪層表面的各類缺陷,進一步提升了監(jiān)測系統(tǒng)的可靠性及響應速度。 然而,激光檢測效果仍然受到環(huán)境、數(shù)據(jù)、設備的限制,只能檢測到鋪設過程中的表面缺陷,無法識別制件在固化過程中內(nèi)部結構的變化。

2.2 基于可見光圖像識別技術的復合材料制件AFP 成型過程在線檢測系統(tǒng)

基于激光技術的AFP 在線檢測系統(tǒng)主要是利用激光投影儀輔助定位絲束和標記鋪層邊界,或是利用輪廓掃描儀實現(xiàn)鋪放表面缺陷的檢測。然而環(huán)境光易對檢測過程產(chǎn)生干擾,從而降低缺陷識別精度。 除了激光傳感器外,工業(yè)攝像頭作為常見的圖像采集方法,在復合材料AFP 成型過程中也有著許多應用。

Soucy[54]通過在鋪絲頭上安裝攝像頭系統(tǒng)以輔助工人進行鋪設過程的在線檢測,但是實驗證明該方法同樣受到環(huán)境光影響,且預浸料絲束與鋪設表面之間辨識度不高。 針對這一問題,Engelbart[55]利用工業(yè)相機實時監(jiān)測鋪放表面以評估表面缺陷,并通過照明系統(tǒng)為制件上的缺陷提供更高的對比度,減輕環(huán)境光源和制件材料反射率對缺陷檢測的影響,然而該方法要求操作人員對捕獲圖像進行實時解讀,自動化程度不高,缺陷識別主觀依賴性強。 與之相似,Shadmehri 等[39]搭建了激光視覺系統(tǒng),但該系統(tǒng)作為輔助決策方法,同樣依賴工作人員實現(xiàn)鋪放質(zhì)量評估,并未實現(xiàn)自動化檢測。

隨著計算機視覺技術的不斷發(fā)展,工業(yè)相機不再僅僅作為提供遠程監(jiān)測方法的工具,通過結合圖像處理算法為利用工業(yè)相機進行AFP 過程鋪層表面狀態(tài)監(jiān)測提供了更多的可能性。 最初針對絲束鋪放角度的實時監(jiān)測,陳文等[56]提出了一種基于質(zhì)心的二維圖像分割法輔助鋪層表面紋理提取,根據(jù)預先設定的纖維角度信息設計濾波器用于判斷紋理方向,為鋪放角度檢測和表面缺陷檢測提供了良好的基礎。 倪金輝等[57]指出采用標準Hough 變換算法無法滿足AFP 過程中直線絲束邊緣檢測的實時性要求,并針對該問題提出了一種基于直線擬合的預浸料邊緣直線在線檢測算法,與標準Hough 變換算法相比,該算法能夠保持相同精度及抗噪性能,大幅降低了檢測耗時。

針對制件AFP 鋪放過程中鋪層表面缺陷的檢測,劉輝[58]搭建了纖維帶在線檢測系統(tǒng),通過對圖像進行預處理實現(xiàn)纖維帶提取、邊緣檢測、圖像細化,基于簡化動態(tài)Hough 變換算法、投影重心法實現(xiàn)鋪放角度、間隙與重疊的評估與測量。Tao 等[59]設計了集成多光源照明系統(tǒng)及CCD 相機的檢測系統(tǒng)并置于鋪絲頭設備中,提出了基于直方圖拉伸的圖像增強算法,結合區(qū)域提取、邊緣檢測、Hough 變換等一系列圖像處理算法,在鋪設過程中定位絲束,測量間隙寬度,如圖7 所示。 美國Boeing 公司[60-61]設計了機器視覺系統(tǒng)用于監(jiān)測AFP 過程中出現(xiàn)的間隙、重疊、缺絲、異物等缺陷,其中鋪絲頭集成了數(shù)碼相機及照明系統(tǒng),以記錄絲束鋪放全過程,實現(xiàn)絲束鋪放過程的三維可視化,但隨著該系統(tǒng)的不斷更新,其復雜程度也在不斷提高。

圖7 基于圖像識別的不同間隙區(qū)域檢測及測量[59]Fig.7 Identification and measurement of different gap regions during AFP process using image recognition technology[59]

與傳統(tǒng)人工檢測方式相比,視覺檢測系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)更時效的鋪絲工藝在線檢測和更集成的監(jiān)測過程,并且為在線自動化檢測提供了具有成本效益的解決方案。 然而,基于可見光圖像識別的鋪層表面在線檢測系統(tǒng)主要依賴于邊緣檢測技術,易受環(huán)境光及設備精度影響,存在檢測精度不足、缺陷檢測種類受限等問題,盡管研究人員利用照明系統(tǒng)減輕了環(huán)境光源的影響,該系統(tǒng)仍然受到絲束與鋪帶表面的光線反射特性的限制;此外,工業(yè)相機響應時間會對絲束最大鋪放速度帶來限制。

2.3 基于熱成像技術的復合材料制件AFP 成型過程在線檢測系統(tǒng)

在AFP 工藝過程中,存放在鋪放頭中的預浸料絲束在鋪放前需要保持低溫以防止粘連,且鋪絲頭上集成的加熱裝置(熱風槍、石英燈等)會對鋪放表面進行預熱,以保證層間貼合效果。 由于預浸料在鋪放過程中會比鋪放平面的表面溫度低,基于熱成像技術的AFP 在線檢測系統(tǒng)可以利用溫度差信息分析鋪放質(zhì)量。 在此基礎上,研究人員通過結合不同熱源、不同算法,搭建了各類基于熱成像技術的AFP 工藝過程在線檢測系統(tǒng)。

美國Boeing 公司[62-66]在早期提出利用傾斜照明系統(tǒng)及紅外攝像儀輔助監(jiān)測,以實現(xiàn)間隙、重疊、拖拽、起皺、扭轉(zhuǎn)、異物等多種鋪層表面缺陷的在線識別,減少鋪層表面檢測所耗費的停機時間,同時利用多角度照明系統(tǒng)引導工作人員對缺陷進行修復。 但隨著該檢測系統(tǒng)的迭代更新,系統(tǒng)復雜度也在不斷提升,且利用短波紅外攝像頭只能實現(xiàn)對特定種類的缺陷檢測[36,67]。

如圖8 所示,為了實現(xiàn)鋪層表面缺陷的自動在線識別,Schmidt 和Denkena 等[68-73]搭建了基于熱成像技術的AFP 在線檢測系統(tǒng),并通過一系列實驗驗證了其可行性及檢測精度。 在最初的設計中,研究人員利用紅外攝像頭監(jiān)控不同的感興趣區(qū)域(region of interest, ROI),結合邊緣檢測算法提取鋪設絲束位置信息,通過與規(guī)劃軌跡比較實現(xiàn)了間隙與重疊的實時測量;同時,針對絲束扭轉(zhuǎn)、搭接、異物等多種缺陷,利用鋪放表面溫度場信息進行在線評估,并將該系統(tǒng)集成在IFW 鋪絲頭上以提高監(jiān)測可靠性及響應速度[68-70]。 此外,Schmidt 和Denkena 等[71]系統(tǒng)研究了路徑規(guī)劃、制件幾何、工藝參數(shù)對鋪放表面溫度傳導行為的影響,據(jù)此建立了熱傳導模型以預測在特定工藝參數(shù)下的鋪放表面及鋪設絲束的溫度分布和變化,進一步提高了監(jiān)測精度。 為使監(jiān)測系統(tǒng)更加獨立于材料種類,Schmidt 等[72-73]利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡識別鋪層表面缺陷(間隙、重疊、不同異物)并對其進行分類,通過比較不同模型分類效果選取最佳網(wǎng)絡結構,其分類準確率達到了92% 以上。 上述監(jiān)測系統(tǒng)主要通過與預設軌跡作對比,利用計算機視覺技術識別鋪層表面缺陷,與之不同的是,NASA 的Juarez 和Gregory 等[74-78]開發(fā)了用于AFP 過程監(jiān)測的熱成像系統(tǒng),主要利用鋪層表面熱流信息,根據(jù)不同缺陷對熱傳導行為的影響不同這一機理實現(xiàn)鋪層表面缺陷的檢測。 如圖9所示,該系統(tǒng)通過石英燈加熱鋪層表面,利用鋪層表面作為透射熱源,通過鋪絲頭上的紅外攝像頭與工業(yè)相機,記錄鋪放過程中鋪層表面的溫度場變化,發(fā)現(xiàn)即使沒有經(jīng)過任何圖像處理,鋪層表面缺陷也清晰可見(見圖10)。 此外,研究人員利用數(shù)據(jù)規(guī)約算法、CLAHE 算法、有監(jiān)督機器學習算法處理熱成像儀采集到的鋪層表面原始數(shù)據(jù),減輕環(huán)境溫度與鏡頭畸變帶來的影響,檢測間隙、重疊、缺絲、起皺、脫黏等表面缺陷,在線評估鋪放質(zhì)量及壓實質(zhì)量,實驗結果表明,該系統(tǒng)成功檢測到復合材料制件AFP 成型過程中出現(xiàn)的所有小于0.762 mm 的缺陷,此外,該系統(tǒng)通過集成硬件及軟件系統(tǒng),實現(xiàn)了鋪層表面的三維空間重構。 Chen 等[67]同樣通過集成數(shù)據(jù)采集、缺陷識別、缺陷測量及缺陷可視化4 個模塊,利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)了多種缺陷(如間隙、重疊、缺絲、扭轉(zhuǎn)、異物、搭接等)在AFP 過程中的在線識別,同時基于圖像提取與分割算法定量評估了缺陷尺寸,并通過三維重構對其進行可視化處理。

圖8 基于熱成像技術的AFP 過程在線檢測系統(tǒng)[68-73]Fig.8 Thermal image technology based online monitoring system for AFP process[68-73]

圖9 NASA 開發(fā)的基于熱成像技術的AFP 過程在線監(jiān)測系統(tǒng)[74-78]Fig.9 Thermal image technology based online monitoring system for AFP process developed by NASA[74-78]

圖10 鋪放過程中鋪層表面熱成像圖[74-78]Fig.10 Thermal images of surface of laying ply[74-78]

與可見光圖像識別技術相比,熱成像監(jiān)測技術能夠很好地集成到自動鋪絲系統(tǒng)中以實現(xiàn)自動鋪絲工藝過程監(jiān)測的自動化,并且能夠?qū)崿F(xiàn)對多種缺陷的在線檢測及貼合質(zhì)量的評估。 然而,熱成像技術仍然存在一定的問題:

1) 熱源加熱穩(wěn)定性為該技術的應用帶來了挑戰(zhàn),熱源輸出熱量應該根據(jù)鋪設速度進行自動校正,否則將會造成誤檢,降低檢測精度。

2) 鋪設速度受到限制。 熱成像攝像頭及光學攝像頭的參數(shù)限制了最大鋪設速度,當鋪設速度過快時,容易造成漏檢。

3) 溫度數(shù)據(jù)受到環(huán)境影響。 由于熱成像技術是利用鋪放表面及鋪設絲束的溫度信息進行分析,環(huán)境溫度會對鋪設過程的溫度信息帶來噪聲,使得原始溫度數(shù)據(jù)信噪比過高。 盡管研究人員通過數(shù)據(jù)處理的方法改善了這一現(xiàn)象,但是環(huán)境仍然會對缺陷識別精度帶來一定影響。

2.4 基于布拉格光纖光柵技術的復合材料制件AFP 成型過程在線檢測系統(tǒng)

自動鋪絲工藝過程中的過程監(jiān)測系統(tǒng)大多采用激光成像系統(tǒng)、可見光成像系統(tǒng)及熱成像系統(tǒng),然而這些監(jiān)測方法只能識別制件AFP 成型過程中鋪放表面的缺陷,無法監(jiān)測到制件固化或服役過程中內(nèi)部的變化。 早期,研究人員嘗試通過植入應變片監(jiān)測結構內(nèi)部應變的變化,然而該傳感器容易失效,且會嚴重影響制件性能,難以應用在實際工程環(huán)境中[79-80]。 布拉格光纖光柵(FBG)傳感器作為光纖傳感器中的一種,可使光在光纖傳播過程中產(chǎn)生折射及反射,并通過監(jiān)控該反射光波長變化計算光纖周圍環(huán)境的應變及溫度,具有體積小、質(zhì)量輕、抗電磁干擾能力強、可遠程操作的優(yōu)勢, 在近年的無損檢測應用中備受青睞[81-87]。

Oromiehie 等[88-95]基于FBG 傳感器搭建了AFP 在線檢測系統(tǒng),通過在某一鋪層鋪放結束后埋入FBG 傳感器,監(jiān)測制件后續(xù)鋪設過程中內(nèi)部壓力及溫度變化,識別鋪放過程中的缺陷,其系統(tǒng)結構如圖11 所示。 研究人員通過實驗發(fā)現(xiàn),FBG傳感器能夠監(jiān)測到制件在AFP 過程中殘余應力的形成,并通過帶有多種缺陷(間隙、重疊、異物)的層合板與無缺陷樣本,發(fā)現(xiàn)缺陷種類與尺寸會對FBG 波長響應曲線的輪廓及斜率造成不同的影響,證明FBG 傳感器可用于在線識別AFP 過程制件內(nèi)部缺陷的形成[88-92]。

圖11 基于FBG 傳感器的AFP 過程在線檢測系統(tǒng)[88-95]Fig.11 AFP online monitoring system based on FBG sensors[88-95]

FBG 反射光波長受應變及溫度的共同影響,而在上述實驗中,系統(tǒng)利用單根FBG 傳感器監(jiān)測制件AFP 成型過程,沒有實現(xiàn)制件內(nèi)部溫度及應變的單獨定量測量。 針對這一問題,研究人員將2 個應變敏感度不同的FBG 傳感器交錯布置,通過與有限元分析結果對比驗證其應變測量準確率在容許范圍內(nèi)。 此外,研究人員指出可利用嵌入的FBG 傳感器監(jiān)測制件服役過程中的聲信號,并利用快速傅里葉變換算法對數(shù)據(jù)進行處理,實現(xiàn)制件在服役過程中的結構健康監(jiān)測[93-95]。

與其他在線檢測技術相比,光纖監(jiān)測系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)制件內(nèi)部全生命周期的在線監(jiān)測,且FBG波長響應信息作為一維信號,對數(shù)據(jù)存儲要求較小,具有低成本、小尺寸、輕便、實時性高、能夠?qū)崿F(xiàn)遠程操控等優(yōu)點。 然而,目前基于光纖傳感器的AFP 過程在線檢測系統(tǒng)仍處在實驗室階段,其面臨的主要挑戰(zhàn)如下:

1) 測量精度不足。 上述實驗中,研究人員通過與有限元分析結果作對比,雖然應變測量準確率在容許范圍內(nèi),但最大誤差達到將近20%。

2) 存活率不足。 與應變片相比,FBG 傳感器的存活率大幅提高,然而該傳感器的可靠性仍受AFP 成型過程中溫度及壓力的影響。

3) 只能實現(xiàn)局部測量。 FBG 傳感器只能實現(xiàn)局部點的測量,不能提供反映AFP 過程中成型構件全區(qū)域的應變信息,盡管一根光纖可以集成多個FBG 傳感器,但是目前并沒有相關研究及應用。

4) 影響制件性能。 盡管與應變片相比,嵌入式FBG 傳感器對復合材料層壓板結構完整性影響不大,但當嵌入方向垂直于纖維方向時,會導致纖維周圍的應力集中,從而影響結構性能。

2.5 基于其他檢測技術的復合材料制件AFP 成型過程在線檢測系統(tǒng)

除了上述幾種針對復合材料成型過程的在線檢測系統(tǒng),也有許多研究人員針對以上監(jiān)測系統(tǒng)存在的問題,探究了其他傳感器用于AFP 過程監(jiān)測的可能性,如應變計、渦流傳感器、分布式光纖傳感器、觸覺傳感器等[96-99]。

研究表明,缺陷的形成與演化是由制造過程中多個應力狀態(tài)及其動態(tài)波的耦合效應引起的,且缺陷的存在會進一步影響應力波的傳播特性[100-101]。 利用這一特性,Han 等[96]將壓輥作為激勵源,通過應變計實時監(jiān)測AFP 過程中的應力波傳播信號,結合傅里葉變換及小波變換分析應力波特征指標(如平均應力、應力峰值),建立了孔隙密度與超聲衰減系數(shù)之間的關系,用于評估制件固化前的孔隙密度。

針對基于可見光圖像識別的AFP 成型過程在線檢測系統(tǒng)易受環(huán)境光源及材料外觀影響的問題,Schmidt 等[97]搭建了基于渦流檢測的AFP 過程在線檢測系統(tǒng),結果表明,除了纖維方向外,該系統(tǒng)能夠識別絲束間隙、重疊、異物及搭接等缺陷。 然而,由于渦流傳感器的形狀及掃描速度的限制,該傳感器仍未集成到自動鋪絲頭中。

與FBG 傳感器不同,分布式光纖傳感器可以實現(xiàn)沿光纖方向的環(huán)境溫度及應變的高精度多點檢測。 Shamsuddoha 等[98]結合該傳感器與數(shù)字圖像相關法(DIC)監(jiān)控帶切口熱塑性復合材料管在AFP 工藝成型過程中及在雙軸加載情況下的位移及機械應變數(shù)據(jù),通過與數(shù)值仿真結果比較驗證了其準確率,但該系統(tǒng)仍處在實驗室階段,且與FBG 傳感器相同,存在存活率不足與影響制件性能等問題。

在過去的三十多年,觸覺傳感器作為機器人領域中重要的組成部分,主要用于檢測僅通過視覺難以檢測到的特性,如接觸力或接觸表面3D形狀。 歐洲空客公司[102-103]提出了在壓輥內(nèi)集成壓電傳感器以實時反饋AFP 或ATL 過程中的局部壓力分布,但是這些設計仍然停留在概念階段,缺乏實際的應用驗證。 Elkington 等[99]制作了集成觸覺傳感器的壓輥,在壓實過程中通過集成的LED 燈及工業(yè)相機捕獲柔性壓輥內(nèi)部光學標記的位置信息,利用最近鄰方法對數(shù)據(jù)進行處理,成功實現(xiàn)了AFP 過程中的鋪層表面異常檢測,如褶皺、搭接、異物、間隙、重疊、缺絲的在線識別。

本文總結了部分復合材料制件AFP 成型過程在線檢測原理和系統(tǒng)的適用缺陷類型、測量參數(shù)、測量精度和數(shù)據(jù)采集速率,結果如表1 所示。

表1 各類AFP 檢測系統(tǒng)技術細節(jié)匯總Table 1 Technical review on online monitoring systems for AFP process

3 結束語

鋪放過程中出現(xiàn)的各類缺陷不斷累積,嚴重影響了復合材料結構的機械性能及疲勞壽命,限制了AFP 技術的應用發(fā)展。 為了有效提升制件成型過程中的質(zhì)量,國外大量研究人員基于不同技術對復材制件自動鋪放成型過程的在線檢測方法進行了深入的研究,其中激光、可見光圖像、熱成像等技術已成功應用。 然而自動鋪絲工藝在中國發(fā)展起步較晚,對鋪放過程監(jiān)控技術的研究仍處于起步階段,主要依賴操作者目視進行鋪放成型過程的缺陷檢測。

研究表明,目前各類監(jiān)測系統(tǒng)具有不同的優(yōu)勢,可結合計算機成像、邊緣檢測或神經(jīng)網(wǎng)絡等方法實現(xiàn)多類缺陷的識別及鋪層質(zhì)量的評估。 然而,這些檢測系統(tǒng)在實際的工程應用中易受到設備、環(huán)境、數(shù)據(jù)及材料等因素的影響,存在檢測精度不足、易受環(huán)境影響、應用場景受限、實時性差等問題。 針對以上問題,未來可從以下3 個方面開展研究:

1) 通過不同檢測技術的結合實現(xiàn)制件在AFP 成型過程中的在線檢測。 基于激光技術或熱成像技術的AFP 過程在線檢測系統(tǒng)能夠有效檢測到制件鋪放過程中的表面缺陷;而利用布拉格光纖光柵、分布式光纖傳感器及應變計可以實現(xiàn)對AFP 過程中制件內(nèi)部缺陷的演變的監(jiān)測。 因此,結合不同傳感器的不同優(yōu)勢,開發(fā)基于多傳感器的在線缺陷檢測系統(tǒng),將成為未來在線檢測和控制缺陷的研究重點。

2) 結合機器學習算法實現(xiàn)制件在AFP 成型過程中的在線檢測。 近年神經(jīng)網(wǎng)絡已經(jīng)在各種工程應用中得到了普及,包括預測、控制和故障診斷,而針對AFP 過程的在線檢測,已有不少學者利用神經(jīng)網(wǎng)絡模型實現(xiàn)鋪層表面缺陷的在線識別,然而這些研究工作仍處于起步階段。 因此,應密切關注人工智能技術的發(fā)展,結合新型神經(jīng)網(wǎng)絡模型,進一步提高鋪層表面缺陷的在線識別精度。

3) 深入研究不同因素對缺陷形成及演變的影響。 目前已有的在線檢測技術可實現(xiàn)鋪層表面缺陷的有效識別,但是無法根據(jù)設備、材料、工藝參數(shù)等因素的變化實現(xiàn)未來鋪層質(zhì)量的預測。 因此,深入分析不同因素對缺陷形成及演變的影響機理,有助于實現(xiàn)鋪放過程中結構缺陷形成及演變的預測,進一步提高在線檢測系統(tǒng)識別與評估的準確率,為后續(xù)的工藝參數(shù)調(diào)控、成型質(zhì)量控制打下基礎。