曹龍超，周奇,韓遠(yuǎn)飛，宋波，聶振國，熊異，夏涼

1. 華中科技大學(xué) 航空航天學(xué)院，武漢 430074 2. 華中科技大學(xué) 材料科學(xué)與工程學(xué)院 材料成形與模具技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，武漢 430074 3. 上海交通大學(xué) 材料科學(xué)與工程學(xué)院 金屬基復(fù)合材料國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海 200240 4. 清華大學(xué) 機(jī)械工程系，北京 100084 5. 南方科技大學(xué) 系統(tǒng)設(shè)計(jì)與智能制造學(xué)院，深圳 518005 6. 華中科技大學(xué) 機(jī)械科學(xué)與工程學(xué)院 數(shù)字制造裝備與技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)，武漢 430074

增材制造因其獨(dú)特的制造能力(如速度快、設(shè)計(jì)自由、能制造復(fù)雜構(gòu)件、單步制造等)被認(rèn)為是一種變革性的技術(shù)。《沃勒斯報告》指出增材制造技術(shù)及其在工業(yè)中的應(yīng)用正在迅猛發(fā)展。激光選區(qū)熔化(Selective Laser Melting，SLM)技術(shù)被認(rèn)為是最具應(yīng)用前景的增材制造技術(shù)之一[1]，該技術(shù)是一種金屬基粉床增材制造技術(shù)，其制造構(gòu)件的過程包括設(shè)計(jì)過程、打印過程、后處理過程和評估過程，其中前3個過程都能對構(gòu)件的質(zhì)量進(jìn)行控制。設(shè)計(jì)過程包含從原材料選擇到工藝規(guī)劃，原材料被污染或者粉末顆粒有氣孔等都會直接影響到構(gòu)件的最終質(zhì)量，工藝規(guī)劃包括設(shè)定最優(yōu)的工藝參數(shù)(如層厚、填充模式、掃描速度等)；打印過程包括材料的熔化、氣化和凝固等，涉及復(fù)雜的物理化學(xué)變化，會產(chǎn)生各類缺陷；后處理包括表面拋光、熱處理改性和熱等靜壓消除冶金缺陷等。

目前，如何確保構(gòu)件質(zhì)量的可靠性和制造的可重復(fù)性是SLM面臨的最大挑戰(zhàn)，已被認(rèn)為是限制SLM及其他金屬增材制造技術(shù)發(fā)展和工業(yè)應(yīng)用的最大障礙之一[2]。主要原因是SLM過程中會產(chǎn)生各類缺陷，研究表明，智能監(jiān)測和反饋控制是解決這一挑戰(zhàn)的重要方法，也是實(shí)現(xiàn)增材制造產(chǎn)品快速檢測的關(guān)鍵。此外，過程監(jiān)控可以盡早地識別和預(yù)測缺陷，從而減少廢品率和后處理工序、縮短研制周期，還為提供全程可溯的加工信息創(chuàng)造了可能。為了對SLM制造過程進(jìn)行有效地監(jiān)測和對構(gòu)件質(zhì)量實(shí)時控制，首先，需要對增材制造的物理過程與化學(xué)變化有深刻的理解，同時要清楚金屬冶金缺陷的形成機(jī)理；其次，采用合適的傳感器收集SLM過程信號，實(shí)時獲取加工過程的狀態(tài)數(shù)據(jù)；再次，從監(jiān)測數(shù)據(jù)中提取特征，表征構(gòu)件當(dāng)前狀態(tài)，結(jié)合構(gòu)件幾何特征和加工過程的先驗(yàn)知識，識別和預(yù)測缺陷及加工狀態(tài)，建立缺陷及加工狀態(tài)與工藝參數(shù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系；最后，根據(jù)模型預(yù)測結(jié)果優(yōu)化工藝參數(shù)，提高構(gòu)件的質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)質(zhì)量回溯。其中，監(jiān)測過程中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)及工藝-信號-質(zhì)量之間的復(fù)雜關(guān)系使傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計(jì)的信號處理手段面臨巨大挑戰(zhàn)，為攻克這一難題，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的金屬增材制造過程實(shí)時智能監(jiān)控已成為SLM技術(shù)的研究前沿和熱點(diǎn)之一。

近年來，國內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)發(fā)表了若干與金屬增材制造智能監(jiān)測與控制相關(guān)的綜述性論文。Tapia和Elwany等[3]詳細(xì)綜述了金屬粉床增材制造和直接能量沉積的過程監(jiān)測及控制技術(shù)。Everton等[4]介紹了金屬增材制造的過程監(jiān)測與原位測量技術(shù)，其中重點(diǎn)介紹了原位監(jiān)測方法。Spears等[5]總結(jié)了SLM過程的監(jiān)測傳感技術(shù)。Grasso等[6]則全面綜述了粉床熔化增材制造中缺陷分類及成因、缺陷相關(guān)的工藝特征及原位傳感方法，重點(diǎn)介紹了自動缺陷監(jiān)測技術(shù)和過程控制策略方面的研究。Kim等[7]綜述了7種不同的增材制造技術(shù)的質(zhì)量控制。Kyogoku和Ikeshoji[8]報道了金屬增材制造過程的缺陷類型及其形成機(jī)理。吳世彪等[9]分析了激光選區(qū)熔化金屬增材制造的檢測技術(shù)，重點(diǎn)分析了在線及離線檢測手段。上述文獻(xiàn)分別從金屬增材制造過程缺陷的類型、缺陷的形成機(jī)理、原位監(jiān)測技術(shù)、質(zhì)量控制幾個方面進(jìn)行了全面綜述，但是缺乏針對SLM的缺陷類型及其形成機(jī)理、過程信號分類及其監(jiān)測、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能監(jiān)測和質(zhì)量控制等較為全面的討論。鑒于此，本文通過對近十年SLM監(jiān)測與控制領(lǐng)域的近150篇文獻(xiàn)進(jìn)行調(diào)研，圖1為近十年該領(lǐng)域的文章數(shù)量變化及分布，在前人工作的基礎(chǔ)上，對以上幾個方面的關(guān)鍵技術(shù)及其研究現(xiàn)狀進(jìn)行詳細(xì)綜述，旨在為相關(guān)領(lǐng)域?qū)W者深入研究SLM過程智能監(jiān)測及控制技術(shù)提供參考。

圖1 科學(xué)引文索引中關(guān)于SLM金屬增材制造智能監(jiān)測與控制的文章數(shù)及分布(2011年以來)Fig.1 Number and distributions of published papers in the area of intelligent monitoring and control of SLM metal based additive manufacturing based on Web of Science (Since 2011)

1 SLM構(gòu)件常見缺陷及其形成機(jī)理

缺陷是SLM技術(shù)在工業(yè)中廣泛應(yīng)用的最大瓶頸之一，為突破這一瓶頸，需深入理解SLM的物理過程，并對缺陷類型及其產(chǎn)生過程進(jìn)行深入研究。SLM過程中常見的缺陷有飛濺、球化、氣孔、表面質(zhì)量差、裂紋、幾何變形和粉層不規(guī)則等，對其深入研究，能為缺陷抑制甚至消除提供理論支撐。

1.1 SLM物理過程及原理

SLM是一種金屬粉末床增材制造技術(shù)，其先由三維模型進(jìn)行分層切片、規(guī)劃激光掃描路徑、設(shè)置掃描間距、層厚等參數(shù)，得到可供SLM設(shè)備執(zhí)行的數(shù)據(jù)文件；其次，SLM設(shè)備根據(jù)逐層讀取的數(shù)據(jù)，通過掃描振鏡調(diào)控激光束，選擇性地熔化金屬粉末；一層加工完成后，送粉缸上升，成形缸下降一個層厚的高度，鋪粉機(jī)構(gòu)將粉末從送粉缸運(yùn)送到成形平臺上，設(shè)備再次控制激光束的掃描路徑，選擇性地將新鋪的粉層熔化，與上一層熔合，重復(fù)這一過程，直至加工完成[10-11]。SLM加工零件的過程如圖2所示。

圖2 SLM工藝過程示意圖Fig.2 Schematic of the process of selective laser melting

SLM過程中材料的熱物理和非平衡冶金過程十分復(fù)雜，如圖3所示，激光與金屬粉末、熔池及基材之間存在著復(fù)雜的交互作用[12]。盡管SLM過程與激光焊接類似，但在SLM過程中，激光束與粉末材料相互作用，粉末的熱傳導(dǎo)及熔池內(nèi)部的熱量轉(zhuǎn)移過程更加復(fù)雜(316L粉末的熱導(dǎo)率為0.156 ± 0.004 W/mK，而316L塊狀固體的熱導(dǎo)率為15 W/mK[13])。首先，高能量密度的激光束照射在金屬粉末上，粉末迅速熔化形成熔池，當(dāng)激光能量密度達(dá)到一定閾值(>MW/cm2)，材料氣化并在熔池中產(chǎn)生反沖壓力，形成小孔。熔池在反沖壓力、表面張力和馬蘭戈尼力等的耦合作用下劇烈波動。由于金屬粉末質(zhì)量較小，熔池周圍較小的粉末顆粒很容易被反沖壓力帶走，這一現(xiàn)象稱為“氣蝕”[14-16]，氣蝕會導(dǎo)致粉末填充不足，在軌道之間形成氣孔缺陷。

圖3 SLM過程材料的熔化和凝固行為[12]Fig.3 Melting and solidification behaviors in SLM[12]

1.2 SLM過程缺陷類型及其影響因素

SLM過程中的缺陷可分為鋪粉過程缺陷和打印過程缺陷，鋪粉過程缺陷有粉層不規(guī)則，打印過程缺陷有飛濺、球化、氣孔、表面質(zhì)量差、裂紋、幾何變形等。表1總結(jié)了文獻(xiàn)中報道的SLM制造中常見缺陷及其形成機(jī)理。下面對不同缺陷及其形成過程進(jìn)行介紹，并總結(jié)關(guān)鍵工藝參數(shù)對不同缺陷的影響。

表1 SLM過程缺陷類型及其影響因素Table 1 Defects and their influencing factors during SLM process

續(xù)表

1.2.1 飛 濺

飛濺是SLM過程中最常見的一種缺陷，會直接影響激光與材料相互作用，導(dǎo)致其他缺陷的產(chǎn)生。研究表明，飛濺主要是由側(cè)向保護(hù)氣流、熔池的波動和反沖壓力引起的。飛濺落在粉末上會形成較大的金屬顆粒，進(jìn)而產(chǎn)生欠熔合和氣孔缺陷[25]；飛濺落在凝固層表面會影響下一層鋪粉，導(dǎo)致下一粉層不平整、不均勻，甚至損壞鋪粉輥[18]。為使金屬粉床不被飛濺污染，可以采用高速的保護(hù)氣流移除飛濺物[22]。然而，過大的氣流會影響粉層的表面質(zhì)量。為抑制飛濺，國內(nèi)外學(xué)者通過試驗(yàn)和數(shù)值模擬等手段對其產(chǎn)生過程及機(jī)理進(jìn)行了深入研究。

Gunenthiram等[21-22]基于高速攝像觀測了316L不銹鋼SLM過程金屬粉末熔化狀態(tài)，統(tǒng)計(jì)了飛濺的尺寸和數(shù)量，發(fā)現(xiàn)飛濺起源于熔池邊界處粉床(見圖4)；相同條件下的A4047鋁合金液滴直接和熔池合并，產(chǎn)生的飛濺較少。他們認(rèn)為飛濺是由金屬蒸發(fā)在熔池表面產(chǎn)生的反沖壓力引起的，最后提出采用以熱傳導(dǎo)的模式(較低的能量密度和較大的激光光斑(≈ 0.5 mm))制造，能避免小孔的產(chǎn)生和減少飛濺。

圖4 飛濺在熔池前沿粉末熔池界面處產(chǎn)生[22]Fig.4 Initiation of spatters at the frontedge of molten pool near powder bed-molten pool interface[22]

Liu等[26]研究了316L不銹鋼粉末SLM過程的飛濺現(xiàn)象，并將其分為兩類：熔滴飛濺(Droplet Spatter)和粉末飛濺(Sideways Spatter)，熔滴飛濺是由于熔池表面的不穩(wěn)定導(dǎo)致的；粉末飛濺是由于熔池周圍粉末被吹起，這類飛濺與粉末的形狀和尺寸有密切關(guān)系，兩種飛濺的根本原因是激光作用使材料劇烈蒸發(fā)，金屬蒸汽產(chǎn)生的反沖壓力導(dǎo)致粉末或熔化金屬脫離原來位置形成的(見圖5)。隨后，Wang等[27]進(jìn)一步觀察了CoCr合金SLM過程中金屬射流(Metallic Jet)、熔滴飛濺和粉末飛濺(Powder Spatter)3種飛濺的形成機(jī)理(見圖6)，發(fā)現(xiàn)在馬蘭戈尼力的作用下液態(tài)金屬從凹陷底部的高溫區(qū)向側(cè)壁的低溫區(qū)流動，同時在反沖壓力的作用下低粘度的液態(tài)金屬從熔池濺出形成金屬射流；在表面張力的作用下金屬射流分解為較小的液體從而形成熔滴飛濺；熔池前端的金屬粉末在沖擊波的作用下形成金屬粉末飛濺。

圖5 SLM過程飛濺[26]Fig.5 Spatter during the SLM[26]

圖6 3種飛濺的形成機(jī)理示意圖[27]Fig.6 Schematic of formation mechanisms of three types of spatters[27]

Leung等[40]采用同步X射線技術(shù)研究了Invar 36金屬SLM過程中飛濺的運(yùn)動過程，分析了粉末飛濺和熔滴飛濺行為，計(jì)算了飛濺的速度、方向等特征，得到飛濺的速度約為1 m/s，如圖7所示。

圖7 粉末飛濺(紅色虛線圓圈)和熔滴飛濺(綠色箭頭表示其運(yùn)動軌跡)[40]Fig.7 Powder spatter (purple dotted circle) and droplet spatter (its trajectory path is indicated by the green arrows)[40]

SLM過程中飛濺會影響鋪粉和熔融質(zhì)量，使構(gòu)件內(nèi)部產(chǎn)生欠熔合、氣孔、夾渣等缺陷，降低SLM構(gòu)件的抗拉強(qiáng)度和疲勞性能，因此，減少SLM過程飛濺缺陷對提高SLM構(gòu)件質(zhì)量的意義重大。

1.2.2 球 化

球化是金屬基粉床制造過程特有的冶金缺陷，當(dāng)液態(tài)金屬在表面張力作用下凝固成球狀便會產(chǎn)生球化。激光束能量密度過高和過低都會造成球化，能量過低時金屬粉末未完全熔化會導(dǎo)致球化的產(chǎn)生；能量過高時，液態(tài)金屬飛濺到未熔化的金屬粉末上也會形成球化。圖8[51，77]為典型的球化現(xiàn)象。球化會影響下一層的鋪粉質(zhì)量，影響構(gòu)件的表面質(zhì)量，還會導(dǎo)致熔合不良、夾渣等缺陷，進(jìn)一步地，降低構(gòu)件的抗拉強(qiáng)度和抗疲勞性能。為抑制球化缺陷，國內(nèi)外學(xué)者也已展開了大量研究。

圖8 SLM過程中的球化現(xiàn)象[51,77]Fig.8 Balling phenomenon during SLM process[51,77]

Yan等[32]建立了三維多物理場數(shù)值模型，研究了球化缺陷的形成過程，發(fā)現(xiàn)當(dāng)金屬粉末被激光照射時，部分熔化的粉末會粘結(jié)在一起形成團(tuán)簇，團(tuán)簇凝固后形成獨(dú)立的球狀顆粒，這一現(xiàn)象主要是由表面張力引起的，當(dāng)輸入能量不足以熔化粉末層下的基層時，表面張力的作用會使熔化的粉末聚集在一起形成球化，使表面和表面能最小。因此，如果能夠使粉末和基層充分熔化，可以減少球化。L?ber等[77]研究了鈦鋁合金SLM過程中工藝參數(shù)與球化的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)低激光功率、低掃描速度和較高激光功率、超高掃描速度均會導(dǎo)致球化的產(chǎn)生。

球化會增加構(gòu)件的氣孔率和表面粗糙度，嚴(yán)重影響構(gòu)件的質(zhì)量，且較大的球化會阻礙鋪粉輥的運(yùn)動，影響粉層質(zhì)量，甚至導(dǎo)致SLM制造過程失敗。因此，需要有效的方法抑制球化，從而提高構(gòu)件的質(zhì)量。

1.2.3 氣 孔

氣孔是SLM構(gòu)件最主要的缺陷類型，是對SLM構(gòu)件力學(xué)性能影響最大的缺陷之一，也是工業(yè)界和學(xué)術(shù)界關(guān)注的焦點(diǎn)之一。SLM過程中，材料迅速的熔化和凝固、熔池劇烈波動等會導(dǎo)致氣孔的產(chǎn)生。氣孔的尺寸、數(shù)量、形貌和位置均對構(gòu)件的力學(xué)性能有重要影響，較高的氣孔率會縮短成型件的疲勞壽命，靠近表面的氣孔對成形件的疲勞性能影響比其他位置的都大[47,78]。根據(jù)氣孔的形成機(jī)制可將其分為原材料相關(guān)的氣孔和激光作用導(dǎo)致的氣孔。

Bauerei?等[36]基于格子玻爾茲曼法建立了介觀數(shù)值模型，考慮了熱毛細(xì)效應(yīng)和潤濕效應(yīng)，模擬了非熔合氣孔的形成和長大過程。Gong等[38]研究了TC4金屬粉末SLM過程不同的氣孔類型與能量密度的關(guān)系，并根據(jù)氣孔類型建立了工藝窗口，分別為高密度區(qū)、過熔化區(qū)、熔合不足區(qū)和過熱區(qū)。King等[37]研究了316L不銹鋼SLM過程中小孔模式向熱導(dǎo)模式轉(zhuǎn)變的條件，定義了由激光功率、掃描速度和光束直徑確定的變量名義焓，發(fā)現(xiàn)在層厚為50 μm時，模式轉(zhuǎn)變的名義焓閾值為ΔH/hs ≈(30±4)。Qiu等[35]通過實(shí)驗(yàn)和數(shù)值仿真研究了掃描速度和粉層厚度對TC4合金SLM構(gòu)件的氣孔率的影響，發(fā)現(xiàn)氣孔率隨著掃描速度和粉層厚度的增加而增加。同時，較厚的粉層會加劇熔池的波動振蕩行為，導(dǎo)致氣孔率增加。

如圖9所示，Hojjatzadeh等[47]采用高速(2 MHz) 高分辨率(約2 μm)的X射線分別觀察了4種金屬粉末在SLM過程中氣孔的演化過程，分析了導(dǎo)致氣孔的6種機(jī)制，其中3種是已有報道的機(jī)制：小孔引起的氣孔，來自原材料的氣孔和熔化邊界不穩(wěn)定物質(zhì)的蒸發(fā)或者少量被困氣體的膨脹導(dǎo)致的氣孔。另外3種新發(fā)現(xiàn)的機(jī)制為：被熔池表面波動困住的氣孔，由反沖壓力造成的較淺凹陷區(qū)域發(fā)生振蕩形成的氣孔(區(qū)別于小孔坍塌形成的氣孔)和由裂紋形成的氣孔。同時，發(fā)現(xiàn)SLM過程中高溫度梯度引起的熱毛細(xì)力可以快速的消除熔池內(nèi)部的部分氣孔，為SLM過程中氣孔的抑制提供了借鑒[44]。

圖9 6種氣孔的產(chǎn)生機(jī)制[47]Fig.9 Six pore formation mechanisms[47]

de Terris等[43]研究了能量密度對SLM制造316L構(gòu)件氣孔率的影響，發(fā)現(xiàn)在低能量密度時粉末熔化不充分，會導(dǎo)致非圓氣孔(Lack of Fusion)，高能量密度時會產(chǎn)生小孔模式空洞性氣孔(Cavity)，中間能量密度會有少量氣體夾雜形成的氣孔(Blowhole)(見圖10[79])。為減少構(gòu)件邊界附近的氣孔，Xiong等[80]通過選擇性地設(shè)計(jì)通道連接氣孔和構(gòu)件的邊界以減少SLM制造構(gòu)件內(nèi)部的封閉氣孔。

圖10 316L不銹鋼SLM過程產(chǎn)生的氣孔類型[79]Fig.10 Types of porosities obtained on 316 L steel during SLM[79]

上述研究表明，氣孔的產(chǎn)生過程十分復(fù)雜，其與工藝參數(shù)關(guān)系密切。氣孔是SLM過程中常見的缺陷，調(diào)控工藝參數(shù)，減少氣孔率是提升SLM構(gòu)件力學(xué)性能的迫切需求。

1.2.4 表面質(zhì)量

隨著SLM技術(shù)的發(fā)展，可打印材料的種類越來越豐富，且構(gòu)件的力學(xué)性能得到了很大提升，但是相對較差的表面質(zhì)量仍然是限制SLM發(fā)展與工業(yè)應(yīng)用的主要阻礙之一[51]。中間層的表面粗糙度會影響下一層的鋪粉質(zhì)量，導(dǎo)致內(nèi)部缺陷產(chǎn)生；成形面的表面粗糙度會影響構(gòu)件疲勞性能。為獲得表面質(zhì)量優(yōu)異的構(gòu)件，國內(nèi)外學(xué)者從掃描速度、粉層厚度、能量密度、表面傾角和位置等方面對SLM構(gòu)件的表面質(zhì)量進(jìn)行了大量研究[50,53,58]。

Guo等[66]研究了激光功率、掃描速度和掃描間距3個關(guān)鍵參數(shù)對IN718LC金屬粉末SLM構(gòu)件表面質(zhì)量的影響，發(fā)現(xiàn)在掃描間距大于45 μm時，表面粗糙度隨著掃描間距的增加而增加，主要原因是當(dāng)掃描間距增加時，掃描軌道之間的間隙增加；同時，表面粗糙度也隨著掃描速度和激光功率的增加而增加(見圖11)。

圖11 不同激光功率下的上表面SEM和重構(gòu)圖像((a),(b) 150 W, (c),(d) 250 W and (e),(f) 350 W,掃描速度2 000 mm/s, 掃描間距 90 μm)[66]Fig.11 SEM and reconstruction images of the top surfaces at the laser power of ((a),(b) 150 W, (c),(d) 250 W, and (e),(f) 350 W, scan speed: 2 000 mm/s, hatch spacing: 90 μm)[66]

表面質(zhì)量會嚴(yán)重影響SLM構(gòu)件的疲勞性能，表面質(zhì)量與熔池的流動行為密切相關(guān)，通過調(diào)控激光功率、掃描速度和粉層厚度等工藝參數(shù)可以有效的改善表面質(zhì)量；也可以通過后處理來提高構(gòu)件表面質(zhì)量，但是會增加成本、降低效率，因此，需探索新方法以提升構(gòu)件的表面質(zhì)量。

1.2.5 裂 紋

SLM過程中裂紋的形成與溫度分布、殘余應(yīng)力及熔合不良有關(guān)。殘余應(yīng)力形成的裂紋又可以分為凝固裂紋和液化裂紋，這類裂紋與材料有關(guān)，凝固裂紋是由于熔池與凝固金屬之間存在較大的溫度梯度，導(dǎo)致熔池產(chǎn)生較大形變，然而液體的流動性不足，不能補(bǔ)充熔池產(chǎn)生的形變；液化裂紋出現(xiàn)在部分熔化區(qū)，它與液化范圍、晶粒結(jié)構(gòu)、熱延伸率、金屬的收縮和約束有關(guān)。圖12[82]為典型的凝固裂紋和液化裂紋。

圖12 典型裂紋[82]Fig.12 Typical cracks[82]

此外，熔合不良形成的欠熔合也是SLM構(gòu)件常見的一類裂紋，它對SLM構(gòu)件的力學(xué)行為和疲勞壽命有致命影響。欠熔合裂紋多出現(xiàn)在相鄰的掃描焊道之間或者沉積層之間，主要是金屬粉末不完全熔化造成的。如圖13所示[6]，裂紋嚴(yán)重時還可能導(dǎo)致分層缺陷。為減少裂紋缺陷，提高構(gòu)件使用壽命，國內(nèi)外學(xué)者開展了關(guān)于SLM構(gòu)件裂紋的研究。

圖13 分層缺陷實(shí)例[6]Fig.13 Example of severe delamination[6]

Guo等[66]研究了SLM制造IN738LC構(gòu)件過程中，工藝參數(shù)(激光功率、掃描速度和掃描間距)對裂紋的影響，發(fā)現(xiàn)殘余應(yīng)力和熔化金屬的凝固時間是影響裂紋密度的主要因素，裂紋隨著掃描間距和掃描速度的增加而減少，隨著功率的增加而增多。如圖14所示，Lee等[67]采用近紅外相機(jī)觀察SLM過程中各沉積層的溫度變化，從而識別裂紋缺陷，發(fā)現(xiàn)制造過程中裂紋隨著掃描方向和位置周期性地出現(xiàn)和消失，裂紋與掃描方案及構(gòu)件的幾何形狀有關(guān)。如圖15所示，Vrancken等[83]通過高速攝像原位觀察了金屬鎢在SLM過程中裂紋的產(chǎn)生過程，并分析了工藝參數(shù)(激光功率、掃描速度和光束直徑)和熔池幾何形狀對裂紋的影響。隨后，將熱機(jī)械仿真與高速攝像觀測結(jié)果結(jié)合，觀察了裂紋隨熱過程的產(chǎn)生和擴(kuò)散過程，發(fā)現(xiàn)金屬鎢由韌性到脆性的轉(zhuǎn)變，認(rèn)為裂紋是由材料韌性到脆性轉(zhuǎn)變引起的。楊益等[84]研究發(fā)現(xiàn)SLM成形TiAl合金制件中的裂紋為冷裂紋，由于SLM成形過程中的快速加熱冷卻，成形件內(nèi)部殘余應(yīng)力高于材料的抗拉強(qiáng)度，導(dǎo)致了裂紋的形成，且裂紋多起源于試樣側(cè)面邊緣粉末黏結(jié)、缺口等缺陷存在的地方。

圖14 采用近紅外相機(jī)觀察的裂紋傾向[67]Fig.14 Observed cracking tendency with near infrared camera[67]

圖15 焊道周圍的裂紋[83]Fig.15 Crack network around scan track[83]

裂紋對SLM構(gòu)件有致命性的影響，減少SLM構(gòu)件裂紋缺陷是學(xué)術(shù)界和工業(yè)界面臨的重要挑戰(zhàn)。合金化與調(diào)整工藝參數(shù)是改善微裂紋的兩種可能的方法，但成功率仍然有限。目前，針對SLM構(gòu)件裂紋的研究較少，亟需深入研究。

1.2.6 幾何變形

SLM過程中由于構(gòu)件的幾何特征、熱積累、應(yīng)力集中等原因會形成不同程度幾何缺陷，程度較輕的可能引起變形，造成尺寸誤差，嚴(yán)重的導(dǎo)致結(jié)構(gòu)不完整，甚至使加工過程失敗。如圖16所示[85]，SLM構(gòu)件的幾種幾何缺陷。為避免嚴(yán)重的幾何缺陷、提高尺寸精度，國內(nèi)外學(xué)者做了大量研究。

圖16 SLM構(gòu)件的幾何結(jié)構(gòu)缺陷實(shí)例[85]Fig.16 Examples of defective parts produced via SLM[85]

Ren等[71]研究了不同掃描方式對幾何變形和殘余應(yīng)力分布的影響，建立了不同掃描模式下變形程度與殘余應(yīng)力的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)不同的掃描方式會對溫度場產(chǎn)生重要影響，溫度場會影響殘余應(yīng)力分布和構(gòu)件的幾何變形。Gruber等[86]采用三維激光掃描和計(jì)算機(jī)斷層掃描方法研究增材制造構(gòu)件的內(nèi)部和外部特征尺寸和幾何精度，比較了激光金屬沉積、SLM和電子束熔融構(gòu)件的幾何精度，結(jié)果表明SLM構(gòu)件的幾何精度較高。Sufiiarov等[75]研究了SLM制備的TC4粉末晶格結(jié)構(gòu)表面質(zhì)量和尺寸精度，實(shí)驗(yàn)表明，激光輻照參數(shù)、光斑尺寸、能量分布對晶格結(jié)構(gòu)的表面質(zhì)量和尺寸精度有重要影響。Xie等[87]提出了一種考慮實(shí)驗(yàn)獲得應(yīng)力松弛的模型，預(yù)測了薄壁構(gòu)件的變形行為，預(yù)測精度大大提高，無松弛和有松弛情況下最大變形率分別為83.54%和6.38%，而沒有考慮松弛的傳統(tǒng)本構(gòu)模型不能描述增材制造過程往復(fù)的熱過程。

SLM構(gòu)件的幾何精度會影響到構(gòu)件的裝配和使用性能[88]，同時與工藝參數(shù)密切相關(guān)，制定合適的工藝參數(shù)，提高構(gòu)件的幾何精度會極大地促進(jìn)SLM技術(shù)的工業(yè)應(yīng)用。

1.2.7 粉層不規(guī)則

SLM過程中，粉末的填充質(zhì)量會影響到粉床的熱導(dǎo)率及其對激光的吸收率。粉層填充密度會影響粉床的熱導(dǎo)率和熔池的流動，粉層的厚度會影響熔池的穩(wěn)定性、熔化狀態(tài)和構(gòu)件的內(nèi)部缺陷，粉層表面不規(guī)則也會引起構(gòu)件的質(zhì)量問題[89]。同時，SLM是一層一層成形的，一個構(gòu)件要經(jīng)過多層制造。因此，每一層鋪粉對構(gòu)件的質(zhì)量都非常重要。國內(nèi)外學(xué)者圍繞粉層特征展開了一系列研究。

圖17[90]所示為典型的粉層不平整現(xiàn)象。Averardi等[89]考慮多分布顆粒的填充特性，測定給定顆粒尺寸和形狀分布下可達(dá)到的期望密度，研究了不同顆粒填充性能，為選擇合適的粉末提高構(gòu)件質(zhì)量提供了參考。Zhang等[17]觀測了SLM過程中每一層粉層熔化前和熔化后的表面形貌，提取了粉層和凝固表面的高度、紋理等特征。

圖17 粉床不平整[90]Fig.17 Powder bed irregularity[90]

鋪粉是SLM制造的關(guān)鍵步驟，粉層質(zhì)量的好壞直接關(guān)系到材料對激光的吸收，粉層厚度會影響到熔池的穩(wěn)定性，粉層過厚會引起欠熔合、氣孔等缺陷，粉層過薄會降低制造效率，因此，嚴(yán)格控制鋪粉質(zhì)量對提高SLM構(gòu)件質(zhì)量有重要意義。

2 SLM制造過程信號類型及其監(jiān)測

SLM過程中，激光與材料作用會產(chǎn)生聲、光、熱及振動信號，這些信號中包含著豐富的信息，能夠反映加工狀態(tài)和構(gòu)件內(nèi)部缺陷，缺陷監(jiān)測對識別失敗構(gòu)件、預(yù)測構(gòu)件性能及反饋控制尤為重要，獲得準(zhǔn)確的監(jiān)測數(shù)據(jù)是實(shí)現(xiàn)質(zhì)量控制的前提。如圖18為SLM監(jiān)測中用到的傳感器及監(jiān)測技術(shù)，表2總結(jié)了文獻(xiàn)中報道的SLM過程的信號及其監(jiān)測手段。

圖18 傳感器及監(jiān)測技術(shù)分類Fig.18 Classification of sensors and monitoring techniques

表2 SLM過程信號及其監(jiān)測總結(jié)Table 2 A summary of process singnals of SLM and monitoring

2.1 聲信號

SLM制造過程中，由于類型、尺寸、形態(tài)、位置等因素的差異，每一種缺陷都能夠產(chǎn)生具有獨(dú)特特征的聲信號，采用合適的傳感器采集并識別不同信號對應(yīng)的缺陷類型是SLM過程監(jiān)測的關(guān)鍵難題，也是質(zhì)量控制的重要前提。近年來，國內(nèi)外學(xué)者在基于聲信號對SLM過程監(jiān)測方面做了大量工作。

如圖19所示，Plotnikov等[91]利用ISRWDCA-HT聲學(xué)傳感器和FLIR A56紅外熱成像儀監(jiān)測SLM過程，建立了圖像和聲信號關(guān)聯(lián)關(guān)系，研究了聲信號特征和氣孔率的關(guān)系，分析了制造過程中產(chǎn)生凝固斷裂缺陷時聲信號發(fā)生突變的原因(氣孔缺陷的產(chǎn)生)。

圖19 SLM過程中不同孔隙率對應(yīng)的聲信號[91]Fig.19 Corresponding acoustical signal with different porosity during SLM[91]

如圖20所示，Lee等[67]利用光纖布拉格光柵(Fiber Bragg Grating, FGB)傳感器收集SLM過程中的聲信號，建立聲信號和孔隙率之間的關(guān)系，基于聲信號實(shí)現(xiàn)了對SLM過程構(gòu)件孔隙率的監(jiān)測[93]。

圖20 基于FBG監(jiān)測的SLM過程[93]Fig.20 Monitoring of SLM based on FBG[93]

Gaja和Liou[62]通過聲信號監(jiān)測金屬增材制造過程中裂紋缺陷，發(fā)現(xiàn)裂紋引起的信號時間間隔較短，幅值較大。Kouprianoff等[96]利用378B02麥克風(fēng)對SLM過程中的鋪粉高度進(jìn)行監(jiān)測，為了減少聲信號頻譜圖像特征復(fù)雜程度，對頻譜圖采用了0-1編碼處理，簡化了信號特征，減少了計(jì)算量。如圖21所示，Shevchik等[93]利用小波變化對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，運(yùn)用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行缺陷識別，基于聲信號實(shí)現(xiàn)了每一層質(zhì)量的預(yù)測。

圖21 典型光學(xué)顯微鏡橫斷面圖像、相應(yīng)的AE信號和對應(yīng)的小波譜圖[93]Fig.21 Typical light microscope cross-sectional images, their corresponding AE signals, and their corresponding wavelet spectrogram[93]

綜上所述，聲信號可以對SLM過程狀態(tài)和缺陷進(jìn)行監(jiān)測，同時，提取聲信號特征，可以建立信號特征和缺陷的對應(yīng)關(guān)系。聲信號傳感器的相對位置、角度等對采集到的信號有較大的影響，在布置時需要重點(diǎn)考慮。目前，聲信號的監(jiān)測主要針對SLM單軌道掃描，需要進(jìn)一步開發(fā)適用于多軌道多層甚至零件加工全過程的聲信號監(jiān)測方案。

2.2 光信號

SLM過程中，粉層、金屬蒸汽、飛濺、熔池、小孔、凝固層等產(chǎn)生的光信號可以通過相應(yīng)的光學(xué)傳感器進(jìn)行監(jiān)測。目前，基于光信號對SLM過程進(jìn)行監(jiān)測是最常用的手段。研究者采用數(shù)碼相機(jī)、高速攝像機(jī)、光譜儀和光電二極管等設(shè)備采集SLM過程中的光信號，進(jìn)一步提取特征，對SLM構(gòu)件的質(zhì)量和缺陷進(jìn)行監(jiān)測。下面基于不同的光信號傳感器進(jìn)行介紹。

2.2.1 工業(yè)相機(jī)

工業(yè)相機(jī)雖然采樣頻率較低，但成本低、分辨率較高，常用于監(jiān)測粉層表面和凝固層表面質(zhì)量，其與CT掃描結(jié)合可以用于確定缺陷的位置和尺寸[117]。

Gobert等[117]采用數(shù)碼相機(jī)獲取SLM過程中構(gòu)件每一層的形貌特征，用CT三維掃描切片作標(biāo)簽，基于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，可以快速識別凝固層的不連續(xù)和正常狀態(tài)。Zur Jacobsmuhlen等[118]發(fā)現(xiàn)SLM過程凝固層中凸起區(qū)域會影響鋪粉質(zhì)量，通過圖像分析凝固層形貌特征，基于分類方法快速地識別了凝固層凸起的區(qū)域。如圖22所示，Caggiano等[119]根據(jù)SLM過程中凝固層鋪粉前后的形貌圖像比較精確地識別了凝固層缺陷。

圖22 構(gòu)件切片形貌的交叉比較[119]Fig.22 Cross test comparison of part slice images[119]

2.2.2 高速攝像機(jī)

高速攝像機(jī)是SLM過程監(jiān)測常用的手段之一，可以直觀地監(jiān)測熔池、小孔、飛濺、蒸汽羽煙等的行為，并快速地識別缺陷。

SLM過程常見的2種高速攝像機(jī)布置方式分別為同軸和旁軸，如圖23[31]和圖24[97]所示。Alkahari等[31]利用FASTCAM SA5高速攝像機(jī)同軸監(jiān)測SLM過程，研究了粉末熔凝特征和工藝參數(shù)之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)激光功率和激光掃描速度會影響熔池區(qū)域、凝固寬度、固化凝聚物直徑以及飛濺等，進(jìn)而影響粉末熔凝質(zhì)量。Matilainen等[97]利用CR3000X2高速攝像機(jī)對SLM過程進(jìn)行旁軸監(jiān)測，研究了激光的作用時間與孔洞缺陷的關(guān)系。

圖23 粉末凝結(jié)狀態(tài)監(jiān)測設(shè)備[31]Fig.23 Setup of powder consolidation monitoring[31]

Gunenthiram等[21]利用高速攝像機(jī)(SA2 Photron with a C-Mos sensor)對SLM過程進(jìn)行監(jiān)測，研究了加工過程中的飛濺、粉末剝蝕、熔池波動等的產(chǎn)生機(jī)理，部分特征提取圖片如圖25所示。

高速攝像機(jī)可以直觀地觀測到SLM過程熔池、飛濺和羽煙等現(xiàn)象，基于圖像提取特征、判斷缺陷的產(chǎn)生是SLM過程監(jiān)測的有效手段。采用濾波、輔助光源、衰減等方法能夠獲得特定區(qū)域的典型特征。準(zhǔn)確建立圖像特征與缺陷之間的關(guān)系是目前需要解決的關(guān)鍵問題。

2.2.3 光電二極管

光電二極管是一種可以把光信號轉(zhuǎn)換成電信號的光電傳感器，能夠根據(jù)所受光的照度輸出相應(yīng)的模擬電信號或者實(shí)現(xiàn)數(shù)字電路中不同狀態(tài)間的切換[9]。SLM制造過程中，熔池、飛濺、金屬蒸汽等產(chǎn)生強(qiáng)烈的輻射，采用光電二極管監(jiān)測，可以獲得豐富的加工狀態(tài)和構(gòu)件質(zhì)量信息。

如圖26所示，Coeck等[42]使用安裝在SLM設(shè)備成形平臺兩側(cè)的光電二極管組成的熔池監(jiān)測系統(tǒng)，監(jiān)測整個過程中產(chǎn)生的光信號，預(yù)測了氣孔缺陷的尺寸和位置，氣孔預(yù)測靈敏度達(dá)90%。

圖26 光電二極管監(jiān)測熔池示意圖[42]Fig.26 Schematic of melt pool monitoring system using two photodiodes[42]

Montazeri等[102]采用光電二極管監(jiān)測了SLM過程，應(yīng)用譜圖理論分析獲得的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了SLM過程中材料間交叉污染的監(jiān)測。Nadipalli等[103]使用光電二極管在開放架構(gòu)的脈沖式激光系統(tǒng)中分別對粉床和熔池狀態(tài)進(jìn)行同軸和非同軸監(jiān)測。Zhang等[104]提出了一種優(yōu)化的熔池狀態(tài)監(jiān)測方法——光電二極管分區(qū)監(jiān)測方法，分區(qū)采集加工過程中的光信號，通過此方法提高SLM過程中采集數(shù)據(jù)的精確性，研究了激光功率對氧化鋁單軌道熔池的影響，分析了熔池特征和工藝參數(shù)(激光功率、掃描速度和掃描間距)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

2.2.4 X射線

與其他監(jiān)測手段不同，X射線可以直觀地反映內(nèi)部缺陷的三維形貌和位置，例如氣孔、裂紋的大小和位置等。

如圖27所示，Hojjatzadeh等[47]利用原位X射線成像技術(shù)研究了SLM過程中氣孔的形成機(jī)制，觀察到已經(jīng)被發(fā)現(xiàn)的3種氣孔形成機(jī)制，并發(fā)現(xiàn)了3種新的氣孔形成機(jī)制，研究結(jié)果為降低氣孔率提供了理論指導(dǎo)。

圖27 原位高速X射線成像實(shí)驗(yàn)示意圖[47]Fig.27 Schematics of in-situ high speed x-ray imaging experiments[47]

G?gelein等[105]利用光學(xué)層析成像技術(shù)在線監(jiān)測SLM全過程，對不同樣品進(jìn)行X射線成像，得到檢測概率曲線；然后，建立缺陷與光學(xué)層析成像之間關(guān)聯(lián)關(guān)系，準(zhǔn)確識別了SLM構(gòu)件熔合不良缺陷，如圖28所示。Hu等[106]利用X射線計(jì)算機(jī)斷層掃描技術(shù)從數(shù)量、形態(tài)、尺寸和位置等方面對氣孔和熔合不良缺陷進(jìn)行表征，并結(jié)合疲勞裂紋擴(kuò)展模型預(yù)測疲勞壽命，有效判斷了缺陷的不同位置所導(dǎo)致的疲勞威脅等級。

圖28 熔合不良缺陷的光學(xué)層析成像和 計(jì)算機(jī)斷層掃描結(jié)果[105]Fig.28 Optical tomography and computed tomography of lack of fusion[105]

雖然X射線能夠直觀地實(shí)時監(jiān)測內(nèi)部缺陷的形貌和位置，但X射線監(jiān)測的成本較高且需要加強(qiáng)防護(hù)，尤其是高速高分辨率X射線原位觀測成本更高，其一般用于對其他監(jiān)測手段進(jìn)行校核和驗(yàn)證[40]。

上述研究表明，基于光信號的SLM過程監(jiān)測能夠直觀地反映粉層、熔池、飛濺和氣孔等信息，是目前應(yīng)用最多的SLM過程監(jiān)測手段之一。近年來，光譜儀[120]、激光超聲[121]等手段也逐漸應(yīng)用于SLM過程光信號的監(jiān)測。

2.3 熱信號

熱傳遞是實(shí)現(xiàn)SLM過程的驅(qū)動力，熔池的形成與動態(tài)行為、液態(tài)金屬的冷卻與凝固、凝固層的熱循環(huán)等都與熱傳遞有關(guān)。SLM過程中復(fù)雜的溫度歷程對構(gòu)件的微觀組織、殘余應(yīng)力、變形等有直接影響，均勻的溫度分布會形成質(zhì)量良好的構(gòu)件，不合理的溫度分布會影響構(gòu)件結(jié)構(gòu)的完整性和質(zhì)量。因此，研究熱行為對保證SLM構(gòu)件質(zhì)量具有重要意義。

用于SLM過程溫度監(jiān)測的傳感器可以分為2種類型：一類是高溫計(jì)，另一類是熱成像儀(可以看作高溫計(jì)陣列)。高溫計(jì)只能測量局部區(qū)域溫度，而熱成像儀可以測量整個區(qū)域溫度。此外，熱電偶也能測量SLM過程中的溫度且成本較低，但其只能測量固定點(diǎn)的溫度，且需接觸被測物體，一般置于基板底部測量SLM過程的溫度歷史，然而，高溫計(jì)和熱成像儀不需要和被測物體接觸，可以測量運(yùn)動熔池的溫度。

如圖29所示，Krauss等[107]將視場區(qū)域?yàn)?60 mm×120 mm中等分辨率的紅外攝像機(jī)安裝在SLM設(shè)備的外部，與打印平臺成45°角，以監(jiān)測制造過程中凝固層的溫度分布及其隨時間的變化，通過研究熔池面積變化來監(jiān)測工藝偏差。

圖29 SLM過程紅外相機(jī)旁軸監(jiān)測系統(tǒng)[107]Fig.29 Monitoring system of off situ infrared camera temperature in SLM[107]

如圖30所示，Zheng等[109]采用同軸紅外熱成像儀監(jiān)測對TC4合金在SLM成形過程中熔池溫度進(jìn)行跟蹤和監(jiān)測。根據(jù)熔池溫度梯度分布特征提取熔池邊界，通過熔池邊界來預(yù)測單個軌道的寬度(圖31)。

圖30 SLM成形過程紅外熱成像儀同軸監(jiān)測系統(tǒng)[109]Fig.30 Monitoring system of coaxial infrared thermal imager of SLM[109]

圖31 基于紅外熔池溫度圖像提取熔池邊界預(yù)測單軌道寬度[109]Fig.31 Extracting boundary of the melt pool from the temperature image to predict the width of a single track[109]

Lane等[112]采用分辨率為1 280×1 024，最大幀率為120幀/s的高速、高倍原位熱成像儀，對SLM過程熔池區(qū)域的等離子體羽煙和金屬蒸汽等多種現(xiàn)象進(jìn)行觀測。Jalalahmadi等[113]通過集成在商用SLM設(shè)備中的高頻紅外攝像機(jī)連續(xù)監(jiān)測熔池，利用CT掃描對制造件的氣孔位置和大小進(jìn)行了表征，建立了紅外傳感信號與氣孔的關(guān)系。Zhirnov等[110]使用紅外相機(jī)研究了掃描速度和激光功率對熔融區(qū)溫度的影響。Barua等[64]根據(jù)裂紋缺陷處熱導(dǎo)率較差、溫度不均勻的特點(diǎn)采用高速攝像對金屬增材制造過程裂紋缺陷進(jìn)行監(jiān)測，實(shí)現(xiàn)了裂紋的實(shí)時監(jiān)測。

溫度監(jiān)測的難點(diǎn)在于材料的輻射率不易獲得，輻射率與材料的形態(tài)、溫度分布等關(guān)系密切，即便已知材料在常溫下的輻射率，但在SLM過程中，材料的形態(tài)有粉末態(tài)、液態(tài)、固態(tài)及氣態(tài)，而且不同位置的溫度有差異。因此，粉層表面輻射率并不是常數(shù)，而是隨材料狀態(tài)、空間及溫度變化，獲取SLM過程中的輻射率是非常困難的。一個有效的解決辦法是采用雙色高溫計(jì)和紅外熱成像儀相結(jié)合，因?yàn)殡p色高溫計(jì)對輻射率的變化不敏感，可以用來校核紅外熱成像儀[122]，這方面有待進(jìn)一步研究。

2.4 振動信號

SLM過程中的振動信號也能很好地反映加工狀態(tài)和構(gòu)件質(zhì)量。通過振動信號可以判斷SLM過程中熔透深度、裂紋、鋪粉質(zhì)量等。

如圖32所示，Kleszczynski等[116]采用加速度傳感器監(jiān)測SLM過程中的振動信號，該系統(tǒng)使用集成在鋪粉機(jī)構(gòu)上的壓電式加速度計(jì)采集鋪粉機(jī)構(gòu)和制造平臺之間的振動信號，確定了維持鋪粉裝置制在造過程中穩(wěn)定的上升臨界值。

圖32 集成于鋪粉裝置上的加速度傳感器[116]Fig.32 Integration of an acceleration sensor at recoating mechanism[116]

SLM過程中鋪粉輥的運(yùn)動、小孔的形成、熔池的波動等均會產(chǎn)生振動信號，采用加速度傳感器監(jiān)測振動信號，也能為SLM過程監(jiān)測提供一種有效手段。目前，基于振動信號對SLM過程進(jìn)行監(jiān)測的研究比較少，尚需在傳感器的選擇、布置、信號收集與處理方面進(jìn)行深入研究。

2.5 多信號融合

采用單一的傳感信號僅能反映加工過程中的某一方面信息，不能全面地反映加工狀態(tài)和缺陷信息，導(dǎo)致監(jiān)測的信息不全，且監(jiān)測的準(zhǔn)確性不足，而采用多種傳感器采集多方面信號能夠比較全面的反映加工狀態(tài)，使監(jiān)測準(zhǔn)確性大大提高。

表3中列出了近年來基于多傳感技術(shù)對SLM過程進(jìn)行監(jiān)測的相關(guān)報道，可以看出，多傳感多信號融合正逐漸成為增材制造過程監(jiān)測的研究熱點(diǎn)。

表3 SLM過程多傳感信號和監(jiān)測Table 3 Multi-sensors singnals of SLM and monitoring

Furumoto等[123]利用FASTCAM SA5高速攝像機(jī)監(jiān)測粉床熔化過程圖片，并采用雙色高溫計(jì)監(jiān)測工件表面溫度，分析了粉末融合狀態(tài)與表面溫度的關(guān)系，為基于表面溫度控制粉末熔合狀態(tài)提供了參考。Alberts等[124]以3個光電二極管為主體構(gòu)成的光學(xué)原位同軸監(jiān)測系統(tǒng)，對SLM過程的熔池狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測。G?khan等[125]設(shè)計(jì)了包含2個攝像機(jī)和1個二極管組成的同軸多傳感監(jiān)測系統(tǒng)，通過信號強(qiáng)度的變化監(jiān)測馬氏體時效鋼SLM制造過程的缺陷。Montazeri和Rao[126]集成了光電探測器、高速相機(jī)、紅外熱感攝像機(jī)3種傳感器對SLM過程進(jìn)行監(jiān)測，將采集到的信號轉(zhuǎn)換為低維加權(quán)無向網(wǎng)狀圖，進(jìn)而對加工零件的邊緣和內(nèi)部加工條件進(jìn)行區(qū)分，傳感器布置如圖33和圖34所示。García等[65]利用熱成像儀、基于雙波混合干涉儀的激光振動計(jì)和Eta250無膜光學(xué)麥克風(fēng)對增材制造過程進(jìn)行監(jiān)測，很好的監(jiān)測了分層裂紋和熱影響區(qū)裂紋。

圖33 熱傳感相機(jī)和高速攝像機(jī)布局圖[126]Fig.33 Distribution of thermal sensor camera and high-speed camera[126]

圖34 多傳感器監(jiān)測布局示意圖[126]Fig.34 Diagram of multi-sensor monitoring layout[126]

由于工藝的特殊性，SLM過程監(jiān)測的難點(diǎn)在于：與激光焊接相比，SLM過程材料熔凝速度快、熔池尺寸小，缺陷尺寸較小，監(jiān)測的難度大；同時，熔池周圍存在羽煙、飛濺粉末等多種干擾源，嚴(yán)重影響監(jiān)測信號的精確度。針對前者需采用高分辨高采樣頻率的傳感器；針對后者，可以采用輔助光源、濾波片和衰減片等手段。同時，羽煙、飛濺本身也包含豐富的信息，可以作為信號源進(jìn)行監(jiān)測。

目前較多采用的是高速攝像機(jī)和紅外熱成像儀，其中紅外熱成像儀的測量精度亟需提高。此外，麥克風(fēng)、加速度傳感器、激光超聲、X射線和光譜儀等也逐漸被用于SLM過程監(jiān)測。為進(jìn)一步提高監(jiān)測和識別的精度，采用多傳感器監(jiān)測，并將多信號融合已成為SLM過程監(jiān)測的發(fā)展趨勢。

3 監(jiān)測數(shù)據(jù)處理與分析方法

SLM過程監(jiān)測中會產(chǎn)生海量高維復(fù)雜數(shù)據(jù)，尤其是在多傳感監(jiān)測的背景下，數(shù)據(jù)量更加龐大，同時，SLM極快的加工速度對數(shù)據(jù)的處理速率提出了嚴(yán)苛要求。因此，需要先進(jìn)的計(jì)算和分析工具。目前處理分析方法大致分為兩類，一類是傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)處理方法，另一類是基于機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)處理分析方法。

3.1 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理與分析方法

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理與分析方法主要是基于信號處理的思想，包括對信號進(jìn)行時頻域變換、傅里葉變換、特征提取等，得到信號特征與缺陷的對應(yīng)關(guān)系。Colosimo等[69]提出了一種基于空間加權(quán)主成分分析法，并與基于k均值聚類算法的報警規(guī)則相結(jié)合，該方法能夠在時間和空間上對SLM過程缺陷進(jìn)行有效監(jiān)測和識別。Zhang等[24]提出一種圖像處理算法，從熔池、羽流和飛濺中提取特征，并研究它們與構(gòu)件質(zhì)量的關(guān)系，結(jié)果表明羽流和飛濺的特征與輸入能量和熔池穩(wěn)定性有關(guān)。如圖35所示，Lane等[127]利用熱成像儀、高速可視相機(jī)、光電二極管同步采集SLM過程中的信號，并對光電信號進(jìn)行聯(lián)合時頻分析，通過同步數(shù)據(jù)的圖像融合對光電信號和圖像信號進(jìn)行比較，實(shí)驗(yàn)表明光電信號與熔池的位置和運(yùn)動有很強(qiáng)的關(guān)系。

圖35 圖像融合示例圖[127]Fig.35 Schematic diagram of image fusion[127]

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理與分析方法在處理少量一維數(shù)據(jù)方面能較好的分析信號特征與缺陷的定性關(guān)系，但是面對大量的一維及二維數(shù)據(jù)時會顯得捉襟見肘。為適應(yīng)SLM過程監(jiān)測的新需求，需要探索更高效的數(shù)據(jù)處理方法。

3.2 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)處理與分析方法

近年來，機(jī)器學(xué)習(xí)的迅速發(fā)展為深入研究SLM過程提供了重要技術(shù)手段?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)處理與分析方法是SLM過程智能監(jiān)測與控制的核心?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)建立的相關(guān)模型可用于性能預(yù)測、參數(shù)優(yōu)化、缺陷識別、分類、回歸和預(yù)報等。機(jī)器學(xué)習(xí)模型可分為3類：無監(jiān)督學(xué)習(xí)、有監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)。在有監(jiān)督學(xué)習(xí)中，一組帶有標(biāo)簽的訓(xùn)練集提供了輸入值和對應(yīng)輸出，有監(jiān)督學(xué)習(xí)可以用于分類和回歸；在無監(jiān)督學(xué)習(xí)中，沒有帶標(biāo)簽的訓(xùn)練集，機(jī)器學(xué)習(xí)模型根據(jù)分組參數(shù)自動地將訓(xùn)練集分為不同的簇，并識別目標(biāo)類。無監(jiān)督學(xué)習(xí)主要用于探測異常條件。相應(yīng)地，半監(jiān)督學(xué)習(xí)的訓(xùn)練集中只有部分有標(biāo)簽，主要用于只有少量標(biāo)簽的問題中，可以用于分類和回歸。表4總結(jié)了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的SLM過程監(jiān)測，下面將分別進(jìn)行介紹。

表4 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的SLM過程監(jiān)測總結(jié)Table 4 A summary of process monitoring in SLM based on machine learning

3.2.1 無監(jiān)督學(xué)習(xí)

無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)又稱為聚類，是在對潛在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)沒有先驗(yàn)知識的情況下進(jìn)行分組的算法。Scime等[34]使用高速相機(jī)觀測熔池，先利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)構(gòu)造熔池、羽流和飛濺等特征信息，再利用無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)對熔池進(jìn)行分類，建立原位與非原位觀測結(jié)果的聯(lián)系，然后使用無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)對熔池進(jìn)行分類，所提出的機(jī)器學(xué)習(xí)方法能夠?qū)⑷鄢匦螒B(tài)劃分為4類：理想、球化、欠熔化和小孔型氣孔。Snell等[128]使用無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)對小孔型氣孔和未熔合氣孔兩種氣孔進(jìn)行分類，取得了較好的效果。Li和Anand[72]提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法預(yù)測任意激光掃描方案構(gòu)件的固有應(yīng)變，為激光掃描方案的優(yōu)化并獲得高質(zhì)量的構(gòu)件提供了依據(jù)。de Souza等[129]提出一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的建模方法，并利用該模型預(yù)測增材制造構(gòu)件的幾何誤差。如圖36所示，Silbernagel等[130]將傳統(tǒng)的參數(shù)優(yōu)化過程中收集的光學(xué)圖像分割并送入卷積自動編碼器，然后進(jìn)行聚類，依據(jù)聚類結(jié)果的分類質(zhì)量對算法進(jìn)行評分，結(jié)果表明機(jī)器學(xué)習(xí)可以有效地對監(jiān)測結(jié)果進(jìn)行分類。

圖36 無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)的流程示意圖[130]Fig.36 Flow diagram of unsupervised machine learning[130]

3.2.2 有監(jiān)督學(xué)習(xí)

Gobert等[117]開發(fā)了一種基于監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)的SLM缺陷原位監(jiān)測算法，采用高分辨率相機(jī)收集每層的圖像，使用線性支持向量機(jī)提取和評估多維視覺特征，以三維計(jì)算機(jī)斷層掃描數(shù)據(jù)中獲得的缺陷真實(shí)位置為標(biāo)簽訓(xùn)練支持向量機(jī)，并進(jìn)行二元分類，原位缺陷監(jiān)測準(zhǔn)確率大于80%。Shevchik等[93]使用光纖光柵傳感器記錄低、中、高3種質(zhì)量零件生產(chǎn)過程中的聲學(xué)信號，利用小波包變換提取窄頻帶的能量作為聲學(xué)特性圖像，以頻譜卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為分類器對不同質(zhì)量的聲學(xué)特性進(jìn)行分類，結(jié)果表明該分類器的分類置信度在83%～89%之間。Yuan等[131]利用SLM過程中單個焊道寬度的平均值、標(biāo)準(zhǔn)差和焊道是否連續(xù)來標(biāo)記熔池的視頻數(shù)據(jù)，利用部分標(biāo)記數(shù)據(jù)訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測焊道寬度、標(biāo)準(zhǔn)差的相關(guān)系數(shù)分別為0.93和0.70，預(yù)測焊道連續(xù)性的準(zhǔn)確率達(dá)到了93.1%。Aminzadeh和Kurfess[101]開發(fā)了一種用于監(jiān)測SLM過程每層熔合質(zhì)量和缺陷形成的在線監(jiān)測系統(tǒng)，利用貝葉斯分類器進(jìn)行訓(xùn)練和測試，結(jié)果表明該系統(tǒng)能在每層中檢測出熔合質(zhì)量差或有缺陷的區(qū)域，真陽性率和真陰性率分別為89.5%和82%。Coeck等[42]基于兩個光電二極管觀測到的熔池信號，建立熔池信號與未熔合缺陷之間的關(guān)系，預(yù)測未熔合氣孔的大小和位置，并利用計(jì)算機(jī)斷層掃描進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果表明在氣孔體積大于0.001 mm3時，預(yù)測精度為90%。Li和Anand[72]提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法來預(yù)測任意填充圖形零件的固有應(yīng)變，先通過熱機(jī)械模擬得到兩個不同填充圖形的固有應(yīng)變，然后利用一個填充圖形獲取的數(shù)據(jù)對反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，再用另一個填充圖形獲取的數(shù)據(jù)對訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果表明該網(wǎng)絡(luò)能夠以小于8%的誤差快速預(yù)測任意填充圖形的固有應(yīng)力。Raitanen和Ylander[132]利用統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)建立氣孔與監(jiān)測數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，并以此建立支持向量回歸模型，結(jié)果表明支持向量回歸能夠很好的建立熔池特征與零件質(zhì)量之間的關(guān)系。Ren等[133]利用有限元模型來生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并建立循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的熱分析模型來識別激光掃描模式與其對應(yīng)的輸出溫度場之間的相關(guān)性，該熱分析模型能夠使用不同的激光掃描模式對任意幾何形狀進(jìn)行溫度場預(yù)測，預(yù)測精度達(dá)到95%以上。葉冬森等[30,134-135]利用3780C1 PCB麥克風(fēng)采集SLM過程中的聲信號，使用深度置信網(wǎng)絡(luò)(Deep Belief Network, DBN)算法構(gòu)建了4種不同的粉末熔化狀態(tài)與聲信號強(qiáng)度間的關(guān)系(如圖37所示)，并建立了不同程度的缺陷狀態(tài)同工藝參數(shù)之間的關(guān)系。

圖37 4種加工條件下的聲學(xué)信號時域圖[30]Fig.37 Acoustic signals corresponding to four conditions in the time domain[30]

如圖38所示，Zhang等[23]提取3種不同質(zhì)量焊道的熔池、羽煙和飛濺的特征，通過主成分分析(PCA)算法進(jìn)行特征降維，并將特征向量作為支持向量機(jī)的輸入，對不同質(zhì)量的焊道進(jìn)行分類，將熔池、羽流和飛濺的特征組合在一起，分類準(zhǔn)確率提高到90.1%，與支持向量機(jī)相比，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更高的分類精度，分類準(zhǔn)確率達(dá)到了92.7%。

圖38 基于有監(jiān)督學(xué)習(xí)的SLM過程監(jiān)測流程示意圖[23]Fig.38 Schematic diagram of SLM process monitoring based on supervised machine learning[23]

3.2.3 半監(jiān)督學(xué)習(xí)

Okaro等[138]提出了一種用于自動檢測增材制造產(chǎn)品缺陷的半監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法，先使用隨機(jī)奇異值分解從光電二極管采集的數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵特征，然后訓(xùn)練高斯混合模型來識別缺陷，結(jié)果表明該算法能夠以較低成本獲得與監(jiān)督學(xué)習(xí)相當(dāng)?shù)男Ч?。Li等[139]為緩解現(xiàn)有數(shù)據(jù)驅(qū)動方法對大量高質(zhì)量標(biāo)記訓(xùn)練數(shù)據(jù)的依賴，提出了一種基于識別一致性的半監(jiān)督訓(xùn)練數(shù)據(jù)挖掘方法，利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和測試，實(shí)驗(yàn)表明在僅有少量低質(zhì)量數(shù)據(jù)的情況下取得了較好的分類效果。Scime和Beuth[34]利用Photron FASTCAM Mini AX200高速攝像機(jī)收集SLM過程中熔池圖像，結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺特征提取和無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法對熔池進(jìn)行分類，將分類結(jié)果作為監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的輸入以監(jiān)測新的熔池缺陷，如圖39所示。

圖39 基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的SLM過程監(jiān)測實(shí)現(xiàn)流程圖[34]Fig.39 Flowchart of implementation of SLM process monitoring based on semi-supervised machine learning[34]

機(jī)器學(xué)習(xí)在一維及二維信號數(shù)據(jù)處理方面優(yōu)勢顯著，與SLM過程監(jiān)測實(shí)時特征提取和缺陷識別的需求非常契合，影響機(jī)器學(xué)習(xí)模型有效性的最大因素是可用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的SLM過程監(jiān)測是智能監(jiān)測與控制的核心，已成為研究熱點(diǎn)。

4 質(zhì)量控制方法

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的在線監(jiān)測已成為SLM加工狀態(tài)和缺陷識別的主要方向，基于監(jiān)測信號進(jìn)行工藝調(diào)控與優(yōu)化是保證構(gòu)件質(zhì)量的可靠性和制造的可重復(fù)性的關(guān)鍵。SLM構(gòu)件的生產(chǎn)及質(zhì)量控制如圖40所示[140]。目前，SLM構(gòu)件質(zhì)量的控制手段分為非閉環(huán)控制和閉環(huán)控制兩大類。

圖40 SLM生產(chǎn)周期及質(zhì)量控制[140]Fig.40 SLM lifecycle and quality control[140]

4.1 非閉環(huán)控制

非閉環(huán)控制是在設(shè)計(jì)過程中，根據(jù)構(gòu)件結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和先驗(yàn)知識確定構(gòu)件不同部位的加工工藝參數(shù)，從而保證構(gòu)件的性能和質(zhì)量。如圖41所示，Druzgalski等[141]提出一種可用于任意幾何形狀零件工藝優(yōu)化的方法，先利用特征提取識別需要參數(shù)自適應(yīng)的掃描向量，然后采用基于仿真的前饋控制模型進(jìn)行快速參數(shù)優(yōu)化，再利用誘導(dǎo)遷移或者遷移學(xué)習(xí)算法將優(yōu)化策略自動轉(zhuǎn)移到新的零件設(shè)計(jì)中，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法進(jìn)行局部工藝優(yōu)化的優(yōu)越性。Martin等[45]采用X射線同步輻射和ALE3D多物場軟件研究了TC4金屬粉末增材制造過程中，激光束按照設(shè)定掃描路徑改變方向時氣孔的形成機(jī)制，同時提出了此類氣孔的抑制方法。激光束改變方向時，激光功率不變，掃描速度先減少后增大，導(dǎo)致能量密度先增加后減少，會在轉(zhuǎn)向點(diǎn)附近形成小孔型氣孔，根據(jù)激光束距轉(zhuǎn)向點(diǎn)的距離動態(tài)調(diào)整激光功率可以有效減少這類氣孔。

圖41 SLM工藝優(yōu)化后的實(shí)驗(yàn)結(jié)果[141]Fig.41 Experimental results of SLM with optimized process parameters[141]

Yeung等[59]基于IN625塊狀材料與粉末材料熱導(dǎo)率相差大的特點(diǎn)(粉末的熱導(dǎo)率小于凝固材料的1%)，提出了利用打印件周圍凝固材料和粉末材料的比例調(diào)整局部打印功率的思路，并定義了“幾何熱導(dǎo)因子”參數(shù)，以此作為局部功率調(diào)控的依據(jù)，在打印邊緣和懸臂位置處，可以減少激光功率，使打印構(gòu)件不同位置時熔池的形狀和尺寸保持一致，保證了制造過程的穩(wěn)定性，如圖42所示，IN625金屬構(gòu)件的上表面和懸臂面的表面質(zhì)量大幅提高。

圖42 構(gòu)件表面質(zhì)量檢測結(jié)果[59]Fig.42 Measurement results of parts[59]

4.2 閉環(huán)控制

閉環(huán)反饋控制系統(tǒng)可以根據(jù)熔池的形狀變化實(shí)時調(diào)整工藝參數(shù)(掃描速度、激光功率、掃描間距等)，從而使熔池的尺寸保持穩(wěn)定；還可以通過溫度場數(shù)據(jù)實(shí)時調(diào)整工藝參數(shù)[142-143]，使SLM過程中溫度分布穩(wěn)定，從而減少過熔透或者欠熔合缺陷發(fā)生，減少氣孔。Fleming等[144]通過內(nèi)聯(lián)相干成像系統(tǒng)監(jiān)測SLM過程每一層加工前和加工后的形貌，識別凸起和凹陷，對凸起的區(qū)域進(jìn)行重熔并填充凹陷的區(qū)域，實(shí)現(xiàn)了凝固層表面質(zhì)量的人為閉環(huán)控制。Renken等[145]采用高溫計(jì)監(jiān)測SLM過程熔池溫度，通過實(shí)時調(diào)整激光功率使熔池溫度保持穩(wěn)定，實(shí)現(xiàn)了SLM過程的閉環(huán)控制，響應(yīng)時間為46 μs。Huang等[146]采用熱成像儀監(jiān)測SLM過程凝固層溫度分布，建立了掃描速度與溫度分布的關(guān)系，通過實(shí)時調(diào)整掃描速率是凝固層溫度維持穩(wěn)定，實(shí)現(xiàn)了SLM過程的閉環(huán)控制。如圖43所示，Vasileska等[147]通過實(shí)時控制熔池面積實(shí)現(xiàn)了SLM過程的閉環(huán)控制，減少了凝固層的翹曲缺陷。

圖43 SLM過程控制[147]Fig.43 Control of SLM process[147]

在SLM過程中集成機(jī)器視覺、數(shù)據(jù)采集、圖像處理、數(shù)據(jù)分析和反饋控制，從而實(shí)現(xiàn)實(shí)時監(jiān)測、閉環(huán)反饋控制和缺陷修正，對SLM構(gòu)件的質(zhì)量提升和靈活制造有重要意義。然而，SLM過程速度快，對反饋控制要求苛刻，因此需要優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)算法，提升缺陷識別并工藝參數(shù)調(diào)整速度。目前，在SLM過程控制方案中，基于機(jī)器學(xué)習(xí)反饋控制策略剛剛興起，還需要深入研究。

5 總結(jié)與展望

綜述了選擇性激光熔化過程智能監(jiān)測和控制技術(shù)，對SLM過程常見的缺陷及其形成過程進(jìn)行了較為全面的分析；對SLM過程中產(chǎn)生的光、聲、熱和振動等信號進(jìn)行了詳細(xì)描述，總結(jié)了信號和缺陷的對應(yīng)關(guān)系；梳理了常用于SLM過程監(jiān)測的不同傳感器及其采集的信號特征；總結(jié)了信號處理方法，分析了機(jī)器學(xué)習(xí)方法在SLM過程監(jiān)測中的應(yīng)用；綜述了質(zhì)量控制方法，包括非閉環(huán)控制和實(shí)時反饋控制。通過對近十年相關(guān)文獻(xiàn)分析，總結(jié)和概括如下：

1) 國內(nèi)外學(xué)者通過實(shí)驗(yàn)及數(shù)值模擬等手段對SLM過程常見的缺陷及其產(chǎn)生機(jī)理進(jìn)行了深入地研究，但目前對SLM構(gòu)件裂紋的研究還較少，裂紋對構(gòu)件的力學(xué)性能有致命影響，需深入研究。

2) 聲、光、熱等多種傳感器已經(jīng)在研究中得到應(yīng)用，并能定性的建立監(jiān)測信號與工藝或缺陷的關(guān)系，然而，監(jiān)測傳感器的精度，采集信號的準(zhǔn)確性方面還有待提高，要建立工藝-信號-缺陷的定量關(guān)系還面臨很大的挑戰(zhàn)。

3) 機(jī)器學(xué)習(xí)算法已經(jīng)在SLM過程監(jiān)測中得到應(yīng)用：基于采集的信號，提取特征，采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立信號和缺陷或者工藝之間的關(guān)系，對缺陷或加工狀態(tài)進(jìn)行分類或預(yù)測。然而，目前監(jiān)測信號處理主要在SLM加工后，SLM過程中激光掃描速度快，要實(shí)現(xiàn)實(shí)時監(jiān)測和控制，需考慮數(shù)據(jù)的處理時間。

4) 在反饋控制方面，主要是在工藝規(guī)劃階段考慮構(gòu)件的尺寸和形狀特殊性，設(shè)置路徑和工藝參數(shù)，實(shí)現(xiàn)質(zhì)量控制?；诒O(jiān)測信號的實(shí)時反饋控制的研究較少，尚待深入。

目前，針對SLM過程智能監(jiān)測和實(shí)時反饋控制研究主要有以下發(fā)展趨勢：

1) 信號-缺陷-工藝參數(shù)的定量關(guān)系。SLM為制造復(fù)雜構(gòu)架提供了手段，但是如何保證構(gòu)件質(zhì)量的可靠性和制造的可重復(fù)性仍是一大挑戰(zhàn)。原位監(jiān)測和實(shí)時反饋控制是解決這一挑戰(zhàn)的重要手段。過程監(jiān)測的最終目的是為實(shí)時閉環(huán)控制提供可靠的數(shù)據(jù)。建立監(jiān)測變量及特征與工藝、構(gòu)件質(zhì)量之間的定量關(guān)系是實(shí)現(xiàn)SLM過程實(shí)時反饋控制的前提。建立傳感信號特征與缺陷、缺陷與工藝參數(shù)及傳感信號-缺陷-工藝參數(shù)之間的定量關(guān)系是SLM過程監(jiān)測的重要發(fā)展方向。

2) 多傳感器監(jiān)測、多傳感信號融合?；趩我坏穆暋⒐?、熱等傳感信號的過程監(jiān)測具有很大的局限性，采集到的信號比較片面、準(zhǔn)確度較低?；诙鄠鞲衅鞅O(jiān)測光、聲、熱等多種信號能夠提供更加全面的、可靠的、精確的信息以實(shí)時監(jiān)測加工狀態(tài)和識別缺陷，并為實(shí)時反饋控制提供依據(jù)。相應(yīng)地，必將涉及到多類型、多維度傳感信號的融合問題，將多傳感多源信號數(shù)據(jù)融合，最大限度的挖掘信息并判斷SLM過程狀態(tài)和缺陷是SLM過程監(jiān)智能測需要解決的問題之一，也是SLM過程監(jiān)測未來的發(fā)展趨勢。

3) 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的SLM過程監(jiān)測與實(shí)時控制。SLM過程激光束逐層快速掃描，要求快速地采集信號并迅速做出判斷。監(jiān)測過程采集的信號數(shù)據(jù)量大，傳統(tǒng)的傅里葉變換、概率密度分度分析、小波包分解等很難快速準(zhǔn)確地的分析并做出決策。機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以快速提取信號特征、識別缺陷類型，并迅速調(diào)整工藝參數(shù)。

4) 面向全尺寸構(gòu)件的全過程監(jiān)測與實(shí)時質(zhì)量控制技術(shù)。目前，SLM過程監(jiān)測與控制研究多針對單道掃描或者小尺寸簡單試件。如何對工業(yè)生產(chǎn)中大尺寸構(gòu)件制造的全過程監(jiān)測與控制仍面臨諸多挑戰(zhàn)，也是未來重要的發(fā)展方向之一。

致謝

感謝課題組博士研究生李京昌，碩士研究生羅舒楊、徐杰和李夢磊等對本文撰寫的大力協(xié)助與支持。