董方煜，陳永雄*，孔令超，梁秀兵，王開(kāi)心

（1 軍事科學(xué)院 國(guó)防科技創(chuàng)新研究院，北京 100071；2 長(zhǎng)沙理工大學(xué) 汽車(chē)與機(jī)械工程學(xué)院，長(zhǎng)沙 410114）

激光熔覆是一種先進(jìn)加工制造技術(shù)，它通過(guò)在基材表面添加熔覆材料，并利用高能激光束使之與基材表面薄層一起熔凝并形成冶金結(jié)合，在基層表面制備出具有耐蝕、耐磨、抗氧化等不同功能特性的高性能冶金涂層［1］。激光熔覆技術(shù)以其綠色環(huán)保、生產(chǎn)效率高、涂層性能優(yōu)異等特點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于金屬材料加工制造。

激光熔覆涉及光、熱等多個(gè)物理場(chǎng)耦合，熔覆過(guò)程中的熱量積累能夠影響外在成形精度和內(nèi)在組織結(jié)構(gòu)，從而直接決定成形質(zhì)量與產(chǎn)品性能［2］。熔池是激光作用在金屬材料基底上形成的熔融區(qū)域，是激光熔覆的最小成形單元［3］。因此，熔池的幾何形貌是決定熔覆質(zhì)量的關(guān)鍵因素，實(shí)時(shí)監(jiān)控熔池狀態(tài)、提高熔池的穩(wěn)定性和尺寸精度是保證熔覆質(zhì)量的重要基礎(chǔ)。Thompson 等［4］和 Vandone 等［5］開(kāi)發(fā)了一種基于光束同軸成像的視覺(jué)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)集成了光學(xué)攝像頭、窄帶濾波器以采集并提高圖像質(zhì)量。劉旭陽(yáng)［6］使用CMOS 相機(jī)捕捉熔池圖像并通過(guò)圖像處理提取了熔池長(zhǎng)度、寬度、面積等信息，其基于Lab-VIEW 軟件開(kāi)發(fā)了一套激光熔覆圖像實(shí)時(shí)處理系統(tǒng)，該系統(tǒng)能直觀地顯示處理前后的熔池圖像及熔池特征波形。Yang 等［7］構(gòu)建了一套具有雙波長(zhǎng)窄帶濾光片的同軸CCD 圖像監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，以實(shí)時(shí)獲取清晰的熔池圖像，并采用最小邊界矩形法提取了熔池的幾何信息。有研究表明［8］，熔池的動(dòng)態(tài)特性能反映激光熔覆的過(guò)程信息，通過(guò)監(jiān)控熔池的動(dòng)態(tài)特性可有效控制激光熔覆的加工精度和最終成形質(zhì)量。

對(duì)于熔池圖像的特征提取與分析，其關(guān)鍵技術(shù)在于圖像中熔池區(qū)域的圖像分割，即在整個(gè)圖像中識(shí)別出屬于熔池的像素區(qū)域。雷凱云等［9］在灰度閾值法提取的輪廓基礎(chǔ)上提出了一種主動(dòng)輪廓提取模型，通過(guò)結(jié)合局部統(tǒng)計(jì)信息逼近真實(shí)輪廓，準(zhǔn)確地提取了熔池邊緣。Song 等［10］將圖像傅里葉分量相位一致性最高的點(diǎn)作為特征點(diǎn)，提出了基于相位一致的熔池邊緣提取方法。該方法不受圖像亮度和局部對(duì)比度的影響，能夠有效抵抗激光產(chǎn)生的弧光、飛濺和耀斑的干擾，準(zhǔn)確提取熔池邊緣圖像。Sun 等［11］應(yīng)用伽馬校正增強(qiáng)熔池灰度梯度，通過(guò)設(shè)置熔池灰度閾值為130 提取了熔池邊界進(jìn)而獲得熔池參數(shù)，提出了一種預(yù)測(cè)熔覆層橫截面輪廓的新方法。Fang 等［12］訓(xùn)練了U-Net 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)熔池進(jìn)行語(yǔ)義分割，能較好地識(shí)別并定位熔池，為完善熔池分割質(zhì)量，最終使用Canny 算子提取了熔池輪廓。雖然已有算法在一定程度上取得了較好的熔池提取效果，但是所涉及圖像質(zhì)量普遍較高，對(duì)于實(shí)際熔覆過(guò)程中波動(dòng)較大的熔池圖像處理比較困難。并且，目前的研究局限于熔池邊緣的提取，忽略了熱影響區(qū)羽流等信息，不利于對(duì)熔覆過(guò)程的進(jìn)一步分析。

本工作建立了熔池視覺(jué)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，提出一種圖像分割方法提取熔池輪廓及其幾何特征，以實(shí)現(xiàn)熔覆過(guò)程中熔池與羽流的準(zhǔn)確區(qū)分。通過(guò)選取典型熔覆試樣對(duì)熔池的寬度及形態(tài)變化進(jìn)行時(shí)域分析，得到不同工藝下的熔池波動(dòng)規(guī)律。

1 實(shí)驗(yàn)材料與方法

1.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)備與材料

激光熔覆設(shè)備主要包括YLS-4000-S2T-Y16 連續(xù)光纖激光器、YC52 激光加工頭，配套 CWFL-4000EN 型水冷機(jī)和 PD150 型同軸送粉器，激光器的最大輸出功率為4 kW，激光波長(zhǎng)為1070 nm。熔池視覺(jué)采集系統(tǒng)采用MV-CA020-10GM 型CMOS 工業(yè)相機(jī)，最高分辨率為1624 pix×1240 pix，使用HLCladding 采集軟件設(shè)置曝光時(shí)間和增益等參數(shù)。

采用316L 不銹鋼作為熔覆基板，尺寸為200 mm×200 mm×10 mm。熔覆粉末為 Ti6Al4V 粉末，粒徑為53～106 μm，其主要化學(xué)成分如表1 所示。

表1 Ti6Al4V 粉末化學(xué)成分（質(zhì)量分?jǐn)?shù)/%）Table 1 Chemical compositions of Ti6Al4V powder（mass fraction/%）

1.2 實(shí)驗(yàn)方法

熔覆實(shí)驗(yàn)前對(duì)基體表面進(jìn)行噴砂處理，并用丙酮清洗干凈。同時(shí)將粉末放置于60 ℃干燥箱中干燥1 h，以確保粉末具有良好的流動(dòng)性，保證送粉穩(wěn)定。

實(shí)驗(yàn)前采用平面黑白陣列對(duì)CMOS 進(jìn)行實(shí)物標(biāo)定，以獲取熔池的實(shí)際幾何尺寸。選取邊長(zhǎng)為1 mm黑白相間的方塊陣列置于激光熔覆基板加工位置，設(shè)置 CMOS 參數(shù)與熔覆過(guò)程相同并對(duì)標(biāo)定板進(jìn)行圖像拍攝。標(biāo)定得到每個(gè)方塊邊長(zhǎng)為94 pix，即1 mm 的方塊對(duì)應(yīng)8836 pix。由于 CMOS 與加工頭同軸，標(biāo)定的準(zhǔn)確性不受幾何畸變影響。

為研究工藝參數(shù)對(duì)熔池形貌的影響，以激光功率、送粉速率、掃描速率、光斑直徑為研究對(duì)象，設(shè)計(jì)四因素五水平L25（45）正交實(shí)驗(yàn)，工藝參數(shù)水平如表2所示。實(shí)驗(yàn)在316L 不銹鋼基板表面進(jìn)行單層單道熔覆，每道熔覆層長(zhǎng)度為60 mm，相鄰兩道熔覆層間距為8 mm，部分熔覆試樣形貌如圖1 所示。激光熔覆時(shí)使用氣流量為9 L/min 的高純氬氣送粉，采用充滿高純氬氣的密閉裝置對(duì)熔覆過(guò)程進(jìn)行氣氛保護(hù)，并利用高精度氧分析儀進(jìn)行環(huán)境監(jiān)測(cè)，保證熔覆過(guò)程中氧氣含量低于100×10－6。

圖1 部分激光熔覆試樣形貌Fig.1 Morphology of some laser cladding samples

表2 正交實(shí)驗(yàn)參數(shù)Table 2 Parameters of orthogonal experiments

采用電火花線切割技術(shù)對(duì)熔覆層沿垂直于掃描方向取樣，使用不同粗細(xì)的砂紙（粒度依次為320#，600#，800#，1200#，1500#，2000#）打磨樣品，隨后拋光至無(wú)明顯劃痕，利用光學(xué)顯微鏡觀察熔覆層橫截面，并多點(diǎn)位測(cè)量取平均值作為熔覆寬度w。

1.3 熔池圖像處理

激光熔覆過(guò)程中，熔池?cái)?shù)字圖像易受到的干擾包括兩類(lèi)：一是熔覆時(shí)產(chǎn)生的粉末飛濺、羽流、高溫等離子體［13］；二是圖像傳輸、記錄過(guò)程中的隨機(jī)信號(hào)［14］。這些干擾具體表現(xiàn)為熔池輪廓模糊、噪聲點(diǎn)明顯、采集圖像不清晰等。為準(zhǔn)確地提取熔池信息，需要對(duì)熔池?cái)?shù)字圖像進(jìn)行處理。首先對(duì)采集的熔池圖像進(jìn)行感興趣區(qū)域（region of interest，ROI）截取，其次采用中值濾波方法去掉熔池圖像的孤立噪聲點(diǎn)，采用Kmeans 圖像分割與Otsu 雙閾值分割相結(jié)合的方法識(shí)別熔池輪廓，最后基于OpenCV 軟件庫(kù)提取熔池的幾何特征。

1.3.1 圖像預(yù)處理

本工作基于Python-OpenCV 軟件庫(kù)對(duì)熔池圖像進(jìn)行處理。由于CMOS 相機(jī)與加工頭同軸安裝，圖像中加工頭所占畫(huà)面尺寸較大，因此截取熔池附近的圖像作為感興趣區(qū)域（ROI），后續(xù)僅針對(duì)此區(qū)域進(jìn)行處理。

圖像濾波可去除采集圖像中的噪聲點(diǎn)，減弱弧光對(duì)熔池邊界的干擾，清晰熔池邊緣。在常見(jiàn)的圖像濾波方法中，中值濾波在去除隨機(jī)噪聲方面有良好的表現(xiàn)，該方法將以中值濾波器為中心的鄰域內(nèi)的所有像素重新排列，取排列的中間值作為濾波器的響應(yīng)［15］。如圖2 所示，本工作采用5×5 的濾波窗口弱化了飛濺噪聲，具體操作是取像素點(diǎn)(i，j)的鄰域窗口，用鄰域內(nèi)像素的中間值代替f(i，j)，輸出為

圖2 中值濾波后的ROI 熔池圖像Fig.2 Molten pool image after median filter

1.3.2 圖像分割

由于熔覆過(guò)程中產(chǎn)生大量的光和熱［16］，僅通過(guò)單一的閾值處理方法很難分割出熔池邊緣［17］。本工作采用K-means 算法和最大類(lèi)間方差（Otsu）雙閾值分割相結(jié)合的方法提取熔池信息，能有效區(qū)分熔池和羽流。

K-means 聚類(lèi)是迭代求解的分類(lèi)方法，將N個(gè)對(duì)象分為K組，隨機(jī)選取K個(gè)對(duì)象作為初始聚類(lèi)中心，計(jì)算每個(gè)對(duì)象到聚類(lèi)中心的歐式距離并將其分配到距離最近的類(lèi)，隨后重新計(jì)算聚類(lèi)中心，直至滿足終止條件。最終聚類(lèi)結(jié)果是使組內(nèi)相似度最高，組間相似度較低［18］。

本工作設(shè)置背景、羽流、熔池三個(gè)類(lèi)別，設(shè)置類(lèi)內(nèi)中心距離小于0.01 或迭代超過(guò)100 次時(shí)結(jié)束分類(lèi)，Kmeans 算法可以快速分割圖像，熔池處理結(jié)果如圖3 所示。由于K-means 算法類(lèi)別中心初始的隨機(jī)性以及迭代精度的限制，雖然熔池及熱影響區(qū)能被快速識(shí)別，但識(shí)別精度有待提高。

圖3 K-means 算法分割熔池與熱影響區(qū)（a）處理結(jié)果；（b）邊緣處理精度較低Fig.3 Molten pool images of segmenting molten pool and heat affected zone through K-means algorithm（a）processing result;（b）low precision of edge processing

本工作通過(guò)改進(jìn)Otsu 方法進(jìn)行雙閾值分割，提高提取熔池的精確度。Otsu 雙閾值分割是將灰度圖劃分為A，B，C 三個(gè)區(qū)域，將得到的兩個(gè)閾值分別設(shè)為k1和k2，pi(i=0，1，…，L)表示灰度等級(jí)為i的像素的概率，則各區(qū)域的概率為：

類(lèi)間方差為：

式中：L表示熔池圖像的最大灰度值；PA，PB，PC分別表示A，B，C 的像素與圖像總像素之比；wA，wB，wC，w0分別表示A，B，C 區(qū)域和整幅圖的平均灰度值；使σ取得最大值的k1，k2即為雙閾值的最優(yōu)解。經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的熔池灰度圖如圖4 所示，由于羽流、熱影響區(qū)等的灰色區(qū)域峰值較小，在圖像中所占像素比例較少，因此，該算法可以準(zhǔn)確地劃分熔池邊界，處理效果如圖5所示。

圖4 熔池圖像灰度直方圖Fig.4 Gray histogram of molten pool image

圖5 雙閾值Otsu 提取熔池輪廓Fig.5 Molten pool contour extracted through double threshold Otsu algorithm

將經(jīng)K-means 算法與Otsu 算法處理后的圖像結(jié)合得到熔池圖像，如圖6 所示。結(jié)果表明此方法可以提取出較為準(zhǔn)確的熔池邊界，并且保留羽流、熱影響區(qū)等信息，便于后續(xù)通過(guò)熔池圖像對(duì)熔覆過(guò)程進(jìn)行研究。

圖6 圖像處理后的熔池圖像Fig.6 Molten pool image after processing

1.3.3 提取熔池幾何信息

經(jīng)圖像分割后的熔池邊界清晰，首先使用OpenCV庫(kù)中的輪廓搜索函數(shù)可搜索到分割后的熔池區(qū)域，從而計(jì)算熔池面積，其次繪制熔池最大外接矩形可得到熔池的寬度信息，最后通過(guò)橢圓擬合可得到熔池的幾何形狀、不規(guī)則程度等。通過(guò)統(tǒng)計(jì)像素可得到羽流區(qū)域面積。處理后的熔池效果如圖7 所示。

圖7 熔池橢圓擬合與幾何特征提取Fig.7 Ellipse fitting and geometric feature extraction of molten pool

計(jì)算熔池面積為A1，計(jì)算熔池?cái)M合橢圓的面積為A2，定義熔池不規(guī)則程度d為：

d值越大說(shuō)明熔池越不規(guī)則，反之，則說(shuō)明熔池形態(tài)為較規(guī)則的橢圓形。

2 結(jié)果與分析

2.1 熔池圖像處理結(jié)果

圖像處理前后的熔池圖像如圖8 所示。經(jīng)過(guò)處理后的熔池如圖8（b）所示，相較于簡(jiǎn)單的邊緣檢測(cè)結(jié)果（圖9），本工作提出的方法能較好地分割熔池和熱影響區(qū)，且識(shí)別誤差較小，有利于對(duì)熔覆過(guò)程中熔池形態(tài)變化進(jìn)行監(jiān)測(cè)，對(duì)熱影響區(qū)包含的信息進(jìn)行分析，避免有效信息的丟失。

圖8 圖像處理前后的熔池圖像（a）熔池原圖像；（b）處理后的熔池圖像Fig.8 Images of molten pool before and after processing（a）original view of molten pool;（b）molten pool after processing

圖9 邊緣檢測(cè)方法提取的熔池圖像（a）Canny 算子邊緣檢測(cè)結(jié)果；（b）分水嶺算法邊緣檢測(cè)結(jié)果Fig.9 Molten pool extracted by edge detection methods（a）Canny operator edge detection result（;b）watershed algorithm edge detection result

2.2 熔池圖像處理準(zhǔn)確性驗(yàn)證分析

通過(guò)處理熔覆視頻中每幀熔池圖像并取平均值得到熔池寬度（w1）。本工作定義熔池寬度提取的精度（P）為：

實(shí)驗(yàn)結(jié)果及熔池圖像處理結(jié)果分析如表3 所示，通過(guò)圖像處理得到的熔池寬度（w1）和通過(guò)金相圖像測(cè)量得到的熔池寬度（w）相差不大，除A3B2C5D1組合外，熔池寬度提取精度均不低于95%，表明本工作使用的算法可以清晰地分辨熔池和熱影響區(qū)，能較為準(zhǔn)確地提取熔池的輪廓，便于對(duì)熔池的監(jiān)控分析。

表3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及熔池圖像處理結(jié)果分析Table 3 Experimental results and analysis of molten pool image processing results

2.3 熔池的時(shí)域變化分析

熔池的寬度、面積、幾何形狀隨著熔覆的進(jìn)行在不斷地變化，一定程度上反映了工藝過(guò)程的穩(wěn)定性，對(duì)實(shí)驗(yàn)視頻中的熔池進(jìn)行時(shí)域分析，部分試樣的熔池特征監(jiān)測(cè)結(jié)果如圖10～12 所示。

圖10 掃描速率6 mm/s 時(shí)熔池時(shí)域變化曲線（a）激光功率950 W；（b）激光功率1000 W；（c）激光功率1050 WFig.10 Time domain variation curves of molten pool at scanning speed of 6 mm/s（a）laser power 950 W;（b）laser power 1000 W;（c）laser power 1050 W

經(jīng)過(guò)對(duì)熔池幾何特征的分析驗(yàn)證，熔池寬度和面積隨熔覆的進(jìn)行變化趨勢(shì)相同，本工作以熔池寬度為研究對(duì)象。熔池寬度在一個(gè)值附近上下波動(dòng)，這是由于熔覆過(guò)程中熔池捕獲粉末具有隨機(jī)性以及材料熔凝擾動(dòng)的影響［19］。當(dāng)掃描速率較低時(shí)，激光功率對(duì)熔池寬度的波動(dòng)影響比較顯著，隨著激光功率的增加，熔池寬度波動(dòng)頻率與幅度均有所增加；提高掃描速率時(shí)，激光功率對(duì)熔池寬度的影響減?。弘S著激光功率的增加，熔池寬度的波動(dòng)頻率基本不變，波動(dòng)幅度減小。當(dāng)激光功率不變時(shí)，隨著掃描速率的提高，熔池寬度波動(dòng)減小，趨于穩(wěn)定。對(duì)每組圖片分析可知，在熔覆過(guò)程中，熔池的幾何形狀與熔池寬度的變化趨勢(shì)基本一致，當(dāng)寬度有明顯變化時(shí)，熔池形狀也趨于不規(guī)則，此時(shí)容易產(chǎn)生熔覆缺陷。

對(duì)比不同工藝下的熔池變化，在熔覆開(kāi)始時(shí)熔池均有較大的波動(dòng)，熔覆初期的熔池寬度一般大于熔池寬度的平均值，這是由于激光發(fā)生瞬間的能量較高，且熔覆過(guò)程也是激光器逐漸穩(wěn)定的過(guò)程，一定程度上會(huì)影響初始階段的熔覆效果。此外，不同工藝下熔池的波動(dòng)各異，當(dāng)熔池幾何特征變化出現(xiàn)尖峰時(shí)熔覆易產(chǎn)生缺陷。此種情況一是與材料特性及設(shè)備穩(wěn)定性相關(guān)，熔覆過(guò)程中送粉不穩(wěn)定造成未完全熔融的粉末黏附在加工頭噴嘴處，黏附的粉末聚集到一定體積后在重力和氣流的雙重作用下掉落到熔覆層，導(dǎo)致熔池形狀發(fā)生變化，但對(duì)熔池幾何參數(shù)不產(chǎn)生影響，如圖11（c）所示；二是熔覆過(guò)程產(chǎn)生的裂紋和孔隙等缺陷對(duì)熔池的幾何參數(shù)及形狀均有明顯影響，如圖11（a）所示。在光鏡下可觀察到尖峰對(duì)應(yīng)位置的熔覆層有明顯裂紋，這是由于熔覆過(guò)程產(chǎn)生的應(yīng)力超過(guò)材料的屈服極限導(dǎo)致熔覆層產(chǎn)生塑性形變，之后熔覆層產(chǎn)生殘余應(yīng)力引發(fā)裂紋［20-21］。對(duì)熔池進(jìn)行監(jiān)測(cè)可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)并抑制熔覆缺陷，有利于熔覆過(guò)程的穩(wěn)定進(jìn)行。

圖11 掃描速率7 mm/s 時(shí)熔池時(shí)域變化曲線（a）激光功率950 W；（b）激光功率1000 W；（c）激光功率1050 WFig.11 Time domain variation curves of molten pool at scanning speed of 7 mm/s（a）laser power 950 W;（b）laser power 1000 W;（c）laser power 1050 W

圖12 掃描速率8 mm/s 時(shí)熔池時(shí)域變化曲線（a）激光功率950 W；（b）激光功率1000 W；（c）激光功率1050 WFig.12 Time domain variation curves of molten pool at scanning speed of 8 mm/s（a）laser power 950 W;（b）laser power 1000 W;（c）laser power 1050 W

3 結(jié)論

（1）K-means 分割與Otsu 雙閾值分割結(jié)合的方法可以準(zhǔn)確清晰地獲取熔池區(qū)域圖像，對(duì)熔池和羽流區(qū)分度較高，方便提取熔池特征信息。經(jīng)圖像處理后的熔覆層寬度測(cè)量精度達(dá)95%以上。

（2）熔池寬度與幾何形狀在時(shí)域上的變化能夠反映激光熔覆的工藝穩(wěn)定性。熔池寬度呈波動(dòng)狀態(tài)，隨著掃描速率的提高，激光功率對(duì)熔池寬度的波動(dòng)影響減小，熔池趨于穩(wěn)定。熔池的異常波動(dòng)有助于識(shí)別熔覆缺陷。

（3）針對(duì)激光熔覆的熔池特征開(kāi)展研究，熔池的特征變化在一定程度上可以反映工藝的穩(wěn)定性。激光熔覆是快速高效的過(guò)程，對(duì)熔池監(jiān)測(cè)和處理的實(shí)時(shí)性要求較高，因此，提高熔池特征提取的速度是未來(lái)研究的關(guān)鍵。