金屬增材制造無(wú)損檢測(cè)方法研究進(jìn)展

夏衛(wèi)生 肖陽(yáng) 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(chē)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(jià)值。其特殊的逐層打印機(jī)制使得制造過(guò)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(wèn)題，因此需要合理高效的無(wú)損檢測(cè)方法進(jìn)行缺陷檢測(cè)和質(zhì)量檢查。文中以超聲、射線(xiàn)以及視覺(jué)檢測(cè)三種無(wú)損方法為主要對(duì)象，通過(guò)分析其原理、典型應(yīng)用場(chǎng)景、優(yōu)點(diǎn)及局限等，總結(jié)無(wú)損檢測(cè)在金屬增材制造的適用場(chǎng)景和發(fā)展動(dòng)向，提出金屬增材制造智能檢測(cè)與控制的發(fā)展方向。

關(guān)鍵詞：金屬增材制造;智能檢測(cè);超聲檢測(cè);射線(xiàn)檢測(cè);視覺(jué)檢測(cè)

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(chē)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(guò)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(lái)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(wèn)題[6-7]。此外，制造過(guò)程中中間層的缺陷會(huì)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(duì)整個(gè)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(shí)檢測(cè)方法來(lái)實(shí)現(xiàn)成形過(guò)程監(jiān)控并提高產(chǎn)品質(zhì)量。

相對(duì)于破壞性檢測(cè)，無(wú)損檢測(cè)可以實(shí)現(xiàn)全體產(chǎn)品非破壞檢測(cè)，并可在制造過(guò)程中實(shí)時(shí)進(jìn)行，實(shí)現(xiàn)對(duì)加工過(guò)程的在線(xiàn)反饋調(diào)節(jié)，從而減少?gòu)U品率、提高制件品質(zhì)[8-10]。依據(jù)檢測(cè)原理，無(wú)損檢測(cè)可分為超聲檢測(cè)、射線(xiàn)檢測(cè)、視覺(jué)檢測(cè)、電磁檢測(cè)、滲透檢測(cè)等。金屬增材制造過(guò)程往往處于高溫、強(qiáng)磁場(chǎng)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(duì)金屬增材制造過(guò)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(chǎng)景特點(diǎn)和制件的結(jié)構(gòu)特征，選取合適的無(wú)損檢測(cè)方式是必要的。

1 超聲檢測(cè)

超聲檢測(cè)通過(guò)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(huì)生成缺陷回波而被傳感器接收，從而根據(jù)回波無(wú)損獲取制件內(nèi)部缺陷信息。Lu Zhang等[11]提出一種通過(guò)非接觸式空氣耦合超聲來(lái)檢測(cè)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(huì)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(guò)監(jiān)測(cè)超聲波衰減程度可表征焊縫燒蝕量大小。

Cerniglia D等[12]針對(duì)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(cè)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(shí)納米位移成正比的模擬信號(hào)，通過(guò)處理該模擬信號(hào)，可以獲取并記錄試樣當(dāng)前堆積層的厚度，從而檢測(cè)到試樣的實(shí)時(shí)近表面缺陷。該激光超聲檢測(cè)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(xiàn)檢測(cè)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(cè)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(zhǎng)為1 064 nm，無(wú)法檢測(cè)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(cè)在金屬增材制造缺陷檢測(cè)中具有很大的發(fā)展?jié)摿?，可以?shí)現(xiàn)在線(xiàn)逐層檢測(cè)和離線(xiàn)近表面質(zhì)量評(píng)估。超聲檢測(cè)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(cè)較深的缺陷，限制了其離線(xiàn)檢測(cè)的能力;超聲波可識(shí)別的缺陷尺寸范圍與其波長(zhǎng)相關(guān)，會(huì)存在不同程度的漏檢情況;超聲檢測(cè)易受到噪聲影響，影響缺陷精準(zhǔn)識(shí)別和缺陷定性分類(lèi)。

2 射線(xiàn)檢測(cè)

射線(xiàn)檢測(cè)通過(guò)射線(xiàn)源產(chǎn)生射線(xiàn)穿透工件內(nèi)部，在射線(xiàn)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(xiàn)圖片。Wenhui Hou等[14]提出了一種基于X射線(xiàn)圖像自動(dòng)檢測(cè)焊縫缺陷的方案。首先對(duì)X射線(xiàn)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(cè)模型。最后利用滑動(dòng)窗口法對(duì)X射線(xiàn)圖進(jìn)行整體檢測(cè)，如圖3所示。研究結(jié)果表明，此缺陷檢測(cè)模型能夠有效檢測(cè)焊接接頭質(zhì)量。

Wits W W等人[15]采用SLM技術(shù)制備了40個(gè)Ti6Al4V鈦合金試樣，采用X射線(xiàn)斷層掃描（X-ray Computed Tomography，XCT）對(duì)比阿基米德法測(cè)得的孔隙率，通過(guò)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(duì)比如圖4所示，兩種孔隙率測(cè)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(cè)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(duì)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(cè)試結(jié)果如表1所示。對(duì)于B、C試樣，兩種測(cè)試方法得到的孔隙率結(jié)果相近，而對(duì)于A試樣CM測(cè)得孔隙率為4.74%，是XCT測(cè)量值的3倍。這是由于XCT的分辨率有限，無(wú)法分辨最小直徑當(dāng)量低于一定值的孔隙，從而造成測(cè)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(xiàn)檢測(cè)可以直觀顯示金屬工件的內(nèi)部缺陷，并可通過(guò)提升射線(xiàn)功率來(lái)適應(yīng)較厚工件[17]。射線(xiàn)成形的影像清晰，檢測(cè)準(zhǔn)確性很高，可以直接判斷缺陷的種類(lèi)、分布、數(shù)量和尺寸大小，并且檢測(cè)影像可以永久保留，便于對(duì)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(xiàn)發(fā)生器的體積大、價(jià)格高、射線(xiàn)輻射危害人體健康、防護(hù)要求嚴(yán)苛，因而不適合現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)。由于顯影及定影、掃描重建等操作成本高、耗時(shí)長(zhǎng)，射線(xiàn)檢測(cè)目前主要應(yīng)用在離線(xiàn)檢測(cè)領(lǐng)域，難以實(shí)時(shí)在線(xiàn)開(kāi)展。

3 視覺(jué)檢測(cè)

視覺(jué)檢測(cè)先通過(guò)相機(jī)拍攝工件圖像，再?gòu)膱D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?lài)娪。↙iquid Metal Jet Printing，LMJP）原位液滴檢測(cè)與控制的閉環(huán)控制系統(tǒng)，如圖7所示。該系統(tǒng)通過(guò)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(duì)應(yīng)特征值）對(duì)比，通過(guò)模糊控制來(lái)調(diào)整壓電驅(qū)動(dòng)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(guò)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(kāi)發(fā)的新型成像裝置，對(duì)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(shí)檢測(cè)，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(lèi)器處理，做到了實(shí)時(shí)檢測(cè)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(shí)別系統(tǒng)，采用工業(yè)CMOS相機(jī)采集制件表面圖像，經(jīng)過(guò)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(duì)應(yīng)的缺陷類(lèi)別開(kāi)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(duì)凹坑、氣孔、駝峰、咬邊這四類(lèi)缺陷的識(shí)別率達(dá)到了95.29%。

視覺(jué)檢測(cè)的主要設(shè)備是工業(yè)相機(jī)，具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)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(chǎng)使用[22]。視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)可以長(zhǎng)時(shí)間穩(wěn)定運(yùn)行，并且通過(guò)優(yōu)化算法和模型可以提高檢測(cè)速度，實(shí)現(xiàn)在線(xiàn)閉環(huán)控制[23-24]。然而，視覺(jué)檢測(cè)會(huì)受到制造現(xiàn)場(chǎng)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(lái)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(jué)檢測(cè)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(cè)結(jié)果反饋于制造過(guò)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(wú)損檢測(cè)方法的主要應(yīng)用方向[28-31]。

4 結(jié)論

（1）無(wú)損檢測(cè)在金屬增材制造過(guò)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(guò)在線(xiàn)無(wú)損檢測(cè)等手段實(shí)時(shí)監(jiān)控各層的成形情況，實(shí)現(xiàn)閉環(huán)控制。

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

（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(guò)程的特征提取、缺陷自主定位及識(shí)別等，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)增材制造產(chǎn)品質(zhì)量的在線(xiàn)閉環(huán)控制。同時(shí)，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(guò)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(guò)程可靠性與部件質(zhì)量的重要發(fā)展方向。

參考文獻(xiàn)：

胡婷萍，高麗敏，楊海楠. 航空航天用增材制造金屬結(jié)構(gòu)件的無(wú)損檢測(cè)研究進(jìn)展[J]. 航空制造技術(shù)，2019，62（8）：70-75.

李琛，歐陽(yáng)清. 基于金屬增材制造的船舶結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)應(yīng)用展望[J]. 兵器裝備工程學(xué)報(bào)，2018，39（1）：173-178.

蘭紅波，趙佳偉，錢(qián)壘，等.電場(chǎng)驅(qū)動(dòng)噴射沉積微納3D打印技術(shù)及應(yīng)用[J]. 航空制造技術(shù)，2019，62（1）：38-45.

Savio G，Rosso S，Meneghello R，et al. Geometric modeling of cellular materials for additive manufacturing in biomedical field： a review[J]. Applied Bionics & Biomechanics，2018（3）：1654782-1654794.

Azam F I，Abdul Rani A M，Altaf K，et al. An inn-depth review on direct additive manufacturing of metals[J]. IOP Conference Series： Materials Science and Engineering，2018（328）：012005-012013

劉繼常.金屬增材制造研究現(xiàn)狀與問(wèn)題分析[J]. 電加工與模具，2018，339（2）：5-11.

凌松.增材制造技術(shù)及其制品的無(wú)損檢測(cè)進(jìn)展[J]. 無(wú)損檢測(cè)，2016，38（6）：60-64.

Lu Q Y，Wong C H. Additive manufacturing process monitoring and control by non-destructive testing techniques：challenges and in-process monitoring[J]. Virtual & Physical Prototyping，2017（11）：1-10.

Slotwinski J A. Additive manufacturing：overview and NDE challenges[J]. AIP Conference Proceedings，2014，1581（1）： 1173-1177.

Lopez A，Bacelar R，Pires I，et al. Non-destructive testing application of radiography and ultrasound for wire and arc additive manufacturing[J]. Additive Manufacturing，2018，21（12）：298-306.

Zhang L，Basantes-Defaz A C，Ozevin D，et al. Real-time monitoring of welding process using air-coupled ultrasonics and acoustic emission[J]. International Journal of Advanced Manufacturing Technology，2019（101）：1623-1634.

Cerniglia D，Scafidi M，Pantano A，et al. Inspection of additive-manufactured layered components[J]. Ultrasonics，2015，62（1）：292-298.

Sarah Everton，Phill Dickens. The use of laser ultrasound to detect defects in laser melted parts[J]. TMS 2017 146th Annual Meeting & Exhibition Supplemental Proceedings，2017，2（1）：105-116.

Hou W，Wei Y，Guo J，et al. Automatic detection of welding defects using deep neural network[J]. Journal of Physics：Conference Series，2018，933（1）：012006-012016.

Wits W W，Carmignato S，Zanini F，et al. Porosity testing methods for the quality assessment of selective laser melted parts[J]. CIRP Annals-Manufacturing Technology，2016，2（1）：1-2.

Ziólkowski G，Chlebus E，Szymczyk P，et al. Application of X-ray CT method for discontinuity and porosity detection in 316L stainless steel parts produced with SLM technology[J]. Archives of Civil and Mechanical Engineering，2014，14（4）：608-614.

鄔冠華，熊鴻建. 中國(guó)射線(xiàn)檢測(cè)技術(shù)現(xiàn)狀及研究進(jìn)展[J]. 儀器儀表學(xué)報(bào)，2016，37（8）：1683-1695.

盧榮勝，吳昂，張騰達(dá)，等. 自動(dòng)光學(xué)（視覺(jué)）檢測(cè)技術(shù)及其在缺陷檢測(cè)中的應(yīng)用綜述[J]. 光學(xué)學(xué)報(bào)，2018，38（8）：23-58.

Wang T，Kwok T H，Zhou C. In-situ droplet inspection and closed-loop control system using machine learning for liquid metal jet printing[J]. Journal of Manufacturing Systems，2018（47）：83-92.

Aminzadeh M，Kurfess T R. Online quality inspection using Bayesian classification in powder-bed additive manufacturing from high-resolution visual camera images[J]. Journal of Intelligent Manufacturing，2018，4（1）：1-19.

Tang Shangyong，Wang Guilan，Zhang Haiou，et al. An online surface defects detection system for AWAM based on deep learning[C]. Solid Freeform Fabrication 2017：Proceedings of the 28th Annual International Solid Freeform Fabrication Symposium - An Additive Manufacturing Conference. Austin，2017：1965-1981.

房超. 機(jī)器視覺(jué)及其在工業(yè)檢測(cè)中的應(yīng)用[J]. 自動(dòng)化博覽，2007，24（4）：46-48.

韓芳芳.表面缺陷視覺(jué)在線(xiàn)檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)研究[D].天津：天津大學(xué). 2011.

胡亮，段發(fā)階，丁克勤，等. 鋼板表面缺陷計(jì)算機(jī)視覺(jué)在線(xiàn)檢測(cè)系統(tǒng)的研制[J]. 鋼鐵，2005，40（2）：59-91.

楊嘉佳，王克鴻，吳統(tǒng)立，等.鋁合金雙絲脈沖MIG焊雙向熔池同步視覺(jué)傳感及圖像處理[J].機(jī)械工程學(xué)報(bào)，2014，50（12）：44-50.

Zhang W J，Liu Y K，Zhang Y M. Real-time measurement of the weld pool surface in GTAW process[J]. 2013，80（11）：1640-1645.

Zhao C X. A stereo vision method for tracking particle flow on the weld pool surface[J]. Journal of Applied Physics，2009，105（12）：2570-147.

楊平華，高祥熙，梁菁，等.金屬增材制造技術(shù)發(fā)展動(dòng)向及無(wú)損檢測(cè)研究進(jìn)展[J]. 材料工程，2017（9）：13-21.

尹宏鵬，陳波，柴毅，等.基于視覺(jué)的目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤綜述[J]. 自動(dòng)化學(xué)報(bào)，2016，42（10）：1466-1489.

楊永興. CO2激光增材制造熔覆高度實(shí)時(shí)檢測(cè)與閉環(huán)控制[D]. 黑龍江：哈爾濱工業(yè)大學(xué)，2016.

熊俊，薛永剛，陳輝，等.電弧增材制造成形控制技術(shù)的研究現(xiàn)狀與展望[J]. 電焊機(jī)，2015（9）：45-50.