2023年首篇Science：實時檢測3D打印缺陷，預測率幾近100%

來源： 江蘇激光產業(yè)技術創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟

激光熔化技術是通過高能激光熔化粉末來制造金屬部件，但該工藝經常會在部件中形成氣孔而造成部件的性能受到影響。Ren等人利用X射線來追蹤這些氣孔的形成，同時利用熱影像系統(tǒng)來進行觀察。這一裝置使得研究人員可以發(fā)展高精度的手段，借助機器學習和熱影像等手段來探測氣孔的形成。借助這一追蹤氣孔的手段，將會有助于在制造時避免高氣孔率的形成。因為高的氣孔率會造成部件的失效。


圖１　LPBF過程中實時探測匙孔氣孔

成果摘要

氣孔在當前是阻礙激光為基礎的3D打印技術快速發(fā)展的一個主要的障礙。常見的氣孔是在不穩(wěn)定的氣孔凹陷區(qū)（匙孔）由于過量的激光能量輸入所造成的。借助同步輻射高速X射線影像和熱成像技術，同時耦合多物理場模擬，研究人員發(fā)現(xiàn)在激光SLM　Ti-6Al-4V　合金時存在兩種類型的匙孔振蕩。通過及其學習對這一理解進行放大，研究人員發(fā)展了一種策略來探測隨機出現(xiàn)的匙孔氣孔的生成，借助的是亞毫秒時間分辨率的技術手段和幾近完美的預測速率。這一高準確率的手段促進在操作X射線影像時可以允許我們來用簡單實用的辦法來應用于商業(yè)系統(tǒng)中。



圖２　Ti-6Al-4V合金中的固有的和微擾動的匙孔振蕩

經過幾十年的持續(xù)研究和發(fā)展，激光粉末床熔化（LPBF或SLM）作為一種先進的且方便的快速原型制造技術，大大的縮短了從設計到制造的過程。盡管在工業(yè)中的好多場合都已經在采用LPBF這一技術，但仍然在很多地方，尤其是對質量控制比較重要的場合，畢竟LPBF是整個生產線中重要的一環(huán)。作為最基本的LPBF打印技術，LPBF技術可以實現(xiàn)復雜形狀和精細特征的制造。然而，在LPBF技術作為制造技術得到應用之前，仍然存在較多的技術障礙需要區(qū)克服。在一個典型的LPBF工藝過程中，高功率的激光用來局部熔化粉末，熔化－凝固后固化形成３D部件。在打印過程中極端的熱狀態(tài)觸發(fā)瞬態(tài)現(xiàn)象和復雜的結構動力學。他們之間的相互作用經常會導致結構缺陷的產生，如氣孔便是其中之一。一種常見的氣孔是蒸汽凹陷區(qū)的瞬時潰散形成的。這一氣孔又叫匙孔氣孔。



圖３　數據的錯誤標記對預測結果的影像

在激光能量的輸入存在額外多的情況下（如高功率和慢的掃描速率），金屬蒸汽就會施加一個反沖壓力，從而推向熔池金屬表面的底部，形成一條窄且深的匙孔，這一匙孔會放大激光的反射和吸收。盡管這會增加整個金屬對激光的吸收，以及有利于制造過程提高能量利用效率和提高制造速率，匙孔中的這一非均勻的激光吸收會產生局部的熱效應和導致氣壓、毛細壓力、馬格拉力和氣體動力學之間的不平衡。在不穩(wěn)定匙孔的狀態(tài)下，氣泡掐斷了匙孔的尖端，并且有時候會在先凝固的前沿形成氣孔缺陷。對這一特定材料的LPBF，在功率－掃描速度（Ｐ－Ｖ）工藝圖中的不穩(wěn)定氣孔的區(qū)域可以用小的不確定性來定義。設定初始的激光參數在不穩(wěn)定匙孔區(qū)域之外，可以幫助減輕匙孔氣孔的形成。然而，在LPBF中各個參數的放大效應仍然會造成激光熔化模式的偏移，并且造成易生成匙孔氣孔狀態(tài)的發(fā)生，如激光光斑尺寸的偏移、功率、掃描速度的變化以及掃描策略變化造成的局部過熱等。

氣孔就有可能在部件中存在，甚至在一開始設定好了打印某一特定材料無缺陷時也會產生缺陷。

在LPBF實時探測匙孔的生成時，不僅對部件制造完成后的質量評定和審查是至關重要的，同時也是在制造過程中局部變化預測時必須要發(fā)展的閉環(huán)系統(tǒng)。

光學和聲學探測器是較常見的用于過程監(jiān)控、數據分析處理的，已經用于氣孔相關的工藝信號處理。上述努力盡管已經取得了一定的成功，尤其是用機器學習這一手段方面，這一手段通常條件下區(qū)分不同的氣孔傾向的狀態(tài)，探測局部區(qū)域的匙孔的生成，但仍然存在面臨著較大的挑戰(zhàn)。這一問題的存在是因為匙孔氣孔的生成所具有的隨機的特性所決定的，其生成區(qū)別于工藝參數的漂移。在一個不穩(wěn)定的匙孔狀態(tài)下的激光掃描，其確切的氣孔生成的位置是隨機的，并且氣泡會變成氣孔缺陷，并且會被匙孔所重新捕獲和消失，卻不易探測。

在這里，來自美國弗吉尼亞大學Tao Sun教授等人探測了LPBF制造Ti-6Al-4V合金時不穩(wěn)定匙孔時，利用同步高速同步輻射X射線和熱成像技術，發(fā)現(xiàn)了兩類匙孔氣孔，并且發(fā)展了一種策略來探測匙孔的生成，這一辦法是將實驗數據、多物理場模擬和機器學習結合在一起來實現(xiàn)的。研究人員利用匙孔區(qū)域探測到的熱信號來預測氣孔的生成。LPBF工藝過程中的X射線圖像提供豐富的數據校正和證實理論模型的正確性，并且訓練機器學習。研究人員獲得了幾近完美的探測精度，探測級別的時間在亞毫秒。


相關成果以“Machine learning–aided real-time detection of keyhole pore generation in laser powder bed fusion”為題發(fā)表在最新一期《Science》上。





△Ti6Al4V隨機孔隙的生成過程

文章來源：Machine learning–aided real-time detection of keyhole pore generation in laser powder bed fusion，SCIENCE，5 Jan 2023，Vol 379, Issue 6627，pp. 89-94，DOI: 10.1126/science.add4667