深度解读激光增材制造中的过程监控

技术基础

激光增材制造(LAM)设备有两种类型：粉末床和送粉式。近期业内较多的关注集中在后者身上， 本文讨论的也主要是后者。

图1显示了通用的粉末床系统的原理示意图， 在该系统的整个工作区中使用刮板来进行平整粉末的步骤， 以在构建平台上建立粉末床， 整个过程是在可以控制内部环境的成形保护室内进行。激光能量传递到粉末床的表面，引起粉末的局部熔化和融合，使得该区域的金属粉末固化。

通常情况下，每一道激光扫描能熔化并重新凝固数层粉末，粉末层的厚度通常为20至150μm。在每一次激光照射后将额外的粉末从工作区刮掉，然后重复上述过程，直到构建出一个坚固的三维(3D)零件。每一个“构建”过程包含数以千计的分层，因此每次运行需要花费几十到几百个小时。每一次“构建”可以生成数十个相同或不同的零件。

由于在金属增材制造过程中是一层接着一层熔化并且快速凝固，所以零件经历了涉及定向热传递的复杂的热演化历程。一些主要用于航空航天和医疗/牙科应用的合金零件甚至可能会遇到反复的固态相变。这些因素使得对成品显微结构属性的分析，相对那些使用传统方式制造的零件而言，变得更为复杂。频繁的定向热量提取会导致晶粒结构在Z轴方向(垂直于构建平台)呈柱状，并且“在增材制造中，各处的显微结构和力学性能通常呈各向异性，而Z轴方向一般是最弱的”。激光选区熔化(SLM)工艺的典型缺陷包括显微疏松以及相邻层之间融合不好。航天应用特别关注的是靠近零件表面的孔隙引发的疲劳裂纹，同时表面光洁度也会对疲劳寿命造成影响。

综合上述问题一起考虑，特别是那些对结构起到关键作用的零件，广泛应用增材制造技术所要面临的重大挑战是成品的合格性以及如何检定其合格性。最近，关于增材制造的一些报道都在呼吁借助在线、闭环的过程控制和传感器来确保增材制造的质量、一致性和再现性。总体的目标是在空间分辨率低于1mm2的情况下实现稳定的分层质量评估，这将免除通常在构建后进行的检测或破坏性测试。领先的航空航天制造商也非常支持在线监测：GE航空发动机公司的增材制造业务拓展总监Greg Morris先生说：“如今，增材制造一个引擎零件所需要的时间中有25%是用于后检测工序。通过在构建过程中实时进行在线检测，我们将加快增材制造引擎零件的生产速度，例如LEAP燃油喷嘴。”

设备和工艺的多变性

过程监控解决的主要问题是增材制造设备或激光与材料的相互作用所具有的多变性，因为后者会反过来扰乱金属的微观结构或宏观力学性能。包括构建平台和成形保护室的温度、保护室的氧气浓度、惰性气体流经粉末表面的速度在内的环境因素将会影响工艺转换和缺陷的形成。在每一次激光扫描过程中，激光功率、焦斑大小和z轴方向的功率密度变化是决定材料热偏差的潜在波动的关键参数。晶粒的粒径分布和形状将会影响每一层粉末结合的状态，从而影响激光增材制造零件的表面质量和密度。关键的运行参数包括扫描速度和扫描间距(x-y)，尽管如今的振镜扫描器在这些方面表现得足够稳定，并且再现性很好。每一个分层的构建或者说“重涂覆”过程也必须在层厚的均匀性以及每层的可重复性方面保持高度一致。最后一点，零件的几何形状将会影响热传递过程。材料的悬垂部分和尖锐棱角部位的热传递有所不同，会引起应力变形以及孔隙、针孔或显微裂纹。SLM Solutions NA公司北美地区运营副总裁Jim Fendrick指出：“局部的热力状态决定了整个过程，几何形状也有关系。”

如何保证质量

鉴于影响材料累积热暴露的参数非常多，增材制造设备实现实时质量保证(QA)的方法分成三类：

◆ 传感器监控和控制设备状态的各个方面;

◆ 粉末床表面或层厚的缺陷/不规则的评估技术;

◆ 对激光与材料的小的相互作用区或者说“熔池”的直接传感。

领先的增材制造系统供应商，例如SLM Solutions(德国Lübeck)公司、Concept Laser公司和EOS公司(德国Krailling)，都在借助模块化硬件和软件的方法来应对这些挑战。EOS为其模块命名为“EOSTATE”，而Concept Laser则将其命名为“QM”(质量管理)模块。SLM Solutions公司的最新系统最多能包含六大模块，每一个模块都是根据自身的功能来命名。

设备状态的传感

这是商业化增材制造设备实现其“过程监控”的第一个方面。第一步是控制成形保护室内部的状态。对惰性环境的温度和残余氧气含量、构建平台的温度和系统的气体净化过滤器的压差进行监控、管理并录入计算机。Concept Laser的QMatmosphere模块能调节成形保护室的氧气浓度，而EOS的EOSTATEBase模块能同时监测几个成形保护室和其他的设备状态。SLM Solutions的Sensors模块能监测整个设备范围内数个位置的温度、过滤器的状态、成形保护室内的氧气浓度，并且每隔两秒就将这些数据录入到计算机。

设备状态传感的下一步涉及到激光器和光学元件。截至撰写本文为止，激光器/ 光学元件的监测通常包括简单地将激光子系统和扫描器自校准的额定状态的数据录入计算机(EOS的EOSTATE Base)、测量和控制激光功率(EOS的EOSTATE LaserMeasurement模块、Concept Laser的QMlaser模块和SLMSolutions的Laser Power模块)。

因为激光的功率密度决定着熔池的大小以及激光光束经过粉末时引起的温度变化，所以对激光光束的束腰定位或相对于粉末表面的焦散面进行控制也是非常重要的。SLM Solutions公司的Caustic Control模块可以实现上述功能。

收集轴上光发射并分离到传感器中，从而对焦斑大小、焦平面位置和光束能量分布进行连续检测。当发生焦点漂移或者情况发生变化时，警报将被触发，或者构建过程将被终止。

增材制造设备供应商也已经开始监测和控制粉末床的均匀性。这通常需要获取整个粉末床的可见光图像，在图像中，那些非均匀的部分将会被比对出来。EOS最新设备的EOSTATE PowderBed模块包含这一功能，可以把每一层的两幅图像记录下来以备线下检查。同样，SLM Solutions公司的Layer Control System模块能在每一次粉末重涂覆和每一次激光照射后抓取分层表面的图像。在构建过程中对图像进行自动分析和异常检测，并标记出来。当构建多个相同的零件时，对图像子区域进行局部分析，可以显示出每个零件在构建过程中的误差。这样就可以停止构建有缺陷的零件，同时继续构建其他没有缺陷的零件，从而节省时间和材料。[!--empirenews.page--]

Concept Laser的QMcoating模块对分层重涂覆过程进行了更积极地控制。它可以在粉末铺放时监测层的表面，对每一层或是整个构建区域的层厚变化进行检测并补偿(图2)。

监控熔池

由于增材制造零件的显微结构属性由材料的热演化过程来决定，因此增材制造过程监控的首要目标是捕获零件中所有三维位置的温度。然而，这种所谓的“热图(heat map)”涉及的数据量大得惊人。如今，随着传感器、信号处理算法以及数据存储方法的不断进步，我们可以着手解决这些挑战——逐点收集并存档热力信息。OEM设备供应商、创新型的小公司以及政府研究机构都有相关的开发计划。

他们的任务是收集能直接或间接显示激光焦点周围某一小区域(称为“熔池”)温度的信息。理想情况下，可以在约1mm2的单个区域内进行直接的空间分辨温度测量。此外，通过借鉴激光焊接技术，他们也在努力测量熔池的大小和形状。但是相比激光焊接或送粉式增材制造工艺来说，这里的任务明显难度更大;这是因为，高的光束扫描速度(~1m/s)和所要求的精细的空间分辨率意味着必须采集和处理高带宽信号以及存储海量的数据。

目前正在研发的两种熔池传感方法包括：对发射的光进行成像和收集发射的光。就成像而言，红外线(IR)和可见光照相机正在开发之中，虽然其所需的帧率非常高(每秒数千帧)，几乎所有设备都不能实现，但是目前最高端的红外设备可以达到该帧率。对光发射检测来说，采用的是光学测温或光谱的变化。最常见的装置包括一个光电二极管(在上游带有或不带红外带通滤波器)。两个这样的滤波探测器可以用来实现双色测温技术。

在许多案例中，设备供应商正在开发结合了成像和发射传感的复合传感器。图3简要地显示了Concept Laser公司是如何在其QMmeltpool模块中实现该方案的。具有1×1mm2观测区(高的空间分辨率)的同轴可见光相机获取图像的帧率高达每秒4000帧。如果需要的话，光电二极管信号甚至可以提供更高频率的信息。为了应对潮水般涌来的数据，每一整个分层的信息被合并在一起并存储，而不是存储每一层内所有的单个点的信息。根据Bechmann所说，相机可以拍摄“非常详细的图片”，可以检测由于透镜污染或激光器老化所引起的低能量熔池的情况，以及粉末计量因素的偏差。图4显示了降低激光功率对零件造成的差异，包括较小的“窗户”。

SLM Solutions正在开发的Melt Pool Control模块主要是在两个波长进行快速的单点红外发射测量。通过分析将数据提取出来形成热能的二维图像。数据采集和分析是在每个点(~ 70μs)完成的，有效采样率较高(~ 14kHz)。更重要的是，该系统很快就能以这种速度动态地调整激光输出功率，根据熔池信息实现真正的闭环功率控制。图5显示的微细栅格试验结构可以明显看到熔池控制带来的影响。

EOS公司实现熔池监控的方法有稍许不同。该公司不是通过公司内部研发，而是与plasmo Industrietechnik公司(奥地利维也纳)展开了合作，后者的fastprocessobserver系统已经在激光焊接领域证明了自己。该系统利用一个或多个离轴光电二极管来收集激光诱导等离子体的宽频带光发射。采用大量的专利信号处理算法从时间和频率方面对信号进行分析，从而检测出异常情况的发生。当系统参考了已知的会产生缺陷和没有缺陷的工艺条件后，就可以将检测到的异常与不同类型的缺陷一一联系起来。粉末床增材制造面临的挑战在于所需要的采样和信号处理速度要高得多。截至本文发表时，plasmo的监控系统已经与EOS的设备集成在一起，并且正在被一个重要的终端用户评估。

总结与展望

在2011年年底，GE的增材制造实验室经理Prabhjot Singh观察到：“增材制造的零件由数以千计的分层构建而成，每一层的问题都有可能使得整个零件构建失败。我们仍然不明白，为什么不同设备生成的零件会略有不同，甚至同一台设备在不同的一天中生成的零件也会略有不同。”

到了如今，这一评估在很大程度上仍然正确。与此同时，包括GE航空发动机公司在内的先驱者多年来一直研究他们的增材制造设备的细微差别，表征工艺窗口和灵敏度，创建工艺数据库和确认每台设备是否合格。他们将可能在未来12至18个月内开始提速其生产，他们没有对其生产设备进行过程监控或闭环激光功率控制，而是凭借自己深厚的知识储备来生产质量优良的零件。

如今，增材制造过程监控所借鉴的传感技术大多来自激光焊接等成熟工艺的经验。因此，它们有可能不是实时检测增材制造过程中的异常的最佳手段。金属增材制造仍然处于发展的早期阶段，设备和粉末材料的相关技术在突飞猛进。传感和数据分析技术也是如此。目前正在对激光粉末床的相互作用进行物理上的互动模拟，并建立详细的数据库，包括材料性能、工艺参数和粉末特征。未来几年，这些技术将可能帮助制造商研发出最理想的监测器和传感器，逐点监测熔池或是接近熔池的点。同时，快速的创新会继续进行，尽管真正强有力的过程监控与控制可能仍然需要数年之久才能实现。考虑到主要的制造商在计划批量生产增材制造的金属零件，我们期待看到更多的关注投放到这一领域以及更多积极的研发行动。和增材制造过程监控相关的各种技术正在你追我赶，且看谁能胜出。