金屬3D打印質量的有力保障——過程監控技術
過程監控技術是當前金屬3D打印設備發展的一個熱點方向,眾多3D設備生產商都把過程監測和質量控制的最新技術增加到自己最新開發的設備中,目前已成為重要用戶能否信賴設備品牌的重要影響因素。例如,EOS開發的EOSTATE模塊,Arcam開發的LayerQam,Sciaky開發的Sciaky’s IRISS?等。
過程監測技術對金屬3D打印的重要性
近年來,金屬3D打印技術無論從工藝進步還是應用拓展,發展速度都很快,但應用越是廣泛,人們對這項技術的認知就越深入,零件的安全性就越發被看重。
然而,金屬3D打印至今仍未能成功解決零件內部出現微小氣孔、未熔缺陷以及力學性能各向異性等問題。造成這些問題的原因很多,如3D打印復雜的熱過程、金屬粉末特性的不均勻、設備狀態參數的不穩定(比如激光功率波動、溫度變化、保護氣濃度變化等)、零件形狀結構復雜以及工藝設計不匹配等等。
金屬打印計算機斷層掃描檢測內部缺陷
這樣一個復雜的過程,普通的技術手段很難確保在零件內部不同區域、零件與零件之間、同一臺設備不同生產批次之間以及不同設備生產的同一零件之間的性能一致,即工藝的可重復性難以保證。工藝可重復性和質量一致性是3D打印技術普及和應用的關鍵,尤其在航空航天領域和醫療領域尤為重要。借助現代科學技術手段,嚴密監控過程狀態變化,創建閉環控制系統,實時調節工藝參數是最好的解決辦法。
過程監控技術具體能發揮哪些作用?
第一,可以獲得過程信息,用來更好的理解3D打印工藝過程;
第二,可代替無損檢測提供整個制造過程的質量分析方法,并為高端用戶建立信任機制。
第三,可以幫助建立3D打印過程的閉環控制,實現工藝控制智能化,制造零缺陷零件。
3D打印過程需要監測哪些數據?
目前,過程監控技術主要針對粉末床激光和電子束熔融技術,其影響3D打印質量的參數達50多個,每個參數都會影響最終零件的質量??傮w可分為三類:
?。?)設備狀態和環境狀態的監測
對于以激光為熱源的3D打印技術來說,首先要監測的設備狀態參數是激光功率、設備溫度,更復雜的監控涉及到監控束斑的位置和聚焦,當偏差超過極限時系統將關閉。另外,激光3D打印設備都采用惰性氣體保護來確保金屬熔化時不發生氧化,因此也會對打印環境中氧含量進行在線監測。
電子束打印機需要監測的參數有真空度、電子槍的電壓、束流、設備溫度等。
?。?)粉床鋪粉的一致性監測
其原理是采用CCD攝像機,拍攝每一層鋪粉后的粉床照片,通過對比標準的照片數據,檢測粉床的平整度、有無凸起的高點、有無夾雜物等,如果發現問題可以通過一些技術措施糾正修補。
不同鋪粉狀態下的信號反饋
?。?)工藝過程監控
工藝過程的的監測是最為復雜的。主要有熔池溫度的監測、熔池形狀參數的監測、掃描軌跡以及粉床溫度的檢測等。同時,工藝監控模塊還需要測量熔化過程的熱量排放,始終控制材料的掃描過程和熔化特性,識別出每種可能的缺陷類型,包括孔洞、孔隙、固體夾雜物或不完全熔合等。電子束選區熔化對粉床溫度的監測尤為重要,這種工藝要對每一層粉末進行預熱,預熱的溫度是決定成敗的關鍵因素。
3D systems DMP Inspection自動執行數據分析
當前打印機中的過程監控措施有哪些?
過程監控技術是通過各種傳感器進行信息采集的,常用的傳感方法包括:聲學、電學、光學、熱學傳感等,多種方法綜合的監測方式也經常被采用來提高檢測精度。
?。?)光學傳感器
光學傳感技術在3D打印過程檢測中應用最多,相對于其他幾種傳感方式,光學傳感具有不與工件接觸,不影響成型過程,獲取信息量大等優點。而且由它獲取的圖像經處理后,可以得到熔凝過程動態熔池的二維或三維信息。
光學檢測的單層圖像與三維可視化圖像(來源見后注)
光學傳感技術可用來檢測熔池尺寸和熔池溫度的變化等,能夠直接反應熔化過程金屬的動態行為,以及激光的位置和聚焦性能,粉末床表面的特性等。
?。?)聲學傳感器
聲學監測是使用聲學傳感器來測量構建過程中的聲學信號,以監測那些可以反映打印缺陷的不規則性信號。聲學監測可以實時進行,也可以在打印完成后再進行。它會使用一個完好的工件作為對比,即將該工件的聲音波形與傳感器產生的波形做對比。如果打印質量較好,那么熔融過程就會十分順利,期間產生的聲學能量變化也會非常小。反之,如果打印質量較差,即打印件存在缺陷(如裂紋或空隙),那么聲學信號就會出現變化。
GE聲學監測原理:在缺陷處出現波形變化
2017年5月,GE獲得了基于粉末床熔融技術的聲學監測專利,GE希望通過一種使用聲波現場監測的方法來簡化打印件的驗證,同時改進3D打印功能性金屬零件的工作流程。2019年,雷尼紹也推出了 InfiniAM Sonic聲波過程監控軟件,使工程師能夠檢測和記錄增材制造過程中的聲波信號。
發展難點及中外差距
從以上可知,金屬3D打印過程質量檢測目前是使用一系列的傳感器和成像技術來分析金屬3D打印背后的物理學過程,并力求在每一次制造金屬零件時打造出更高的品質。
通常情況下,收集數據容易,但如何處理和分析數據卻有很高的門檻。目前,國內設備商對打印過程的監控實際上多停留在設備狀態的監控上,對材料成型過程雖進行了數據采集,但在反饋機制上還不盡如人意,面對后續極大體量的數據,更是缺乏分析能力。
EOS監測模塊可呈現信息
國外品牌設備商在此方面則領先于國內很多。EOS的模塊化監測產品EOSTATE ExposureOT可以完整分析、監測材料在增材制造過程中的熔化狀態,并定義多種可能的錯誤來源,而且它還是一個自主學習系統,能夠隨著數據量的增長變得更加智能;雷尼紹的LaserVIEW和MeltVIEW模塊可以實時監控打印過程并最終將數據以3D形式呈現,面對龐大的數據量,雷尼紹InfiniAM Spectral軟件可以對其解讀并確定打印質量。GE旗下Concept Laser的QMmeltpool 3D 質量監控系統則可以通過監測和控制打印過程來發現和糾正過程誤差,避免產品缺陷。
軟件可解讀監測數據
除了設備商推出的系列解決方案外,國外研究機構也在該領域走在前沿。美國勞倫斯利弗莫爾國家實驗室的工程師正在利用機器學習算法來監測預防金屬3D打印部件的缺陷;卡內基梅隆大學工程學院的研究人員也在將計算機視覺算法用于激光粉末床增材制造過程,并實現了工藝的實時控制。
縱觀國內外,在該領域的研究和商業化方面,國內確實落后,而且國外廠商也正在將該技術應用于替代傳統的無損檢測技術。國內高端應用領域,如航空航天業,對質量的要求是最高的,過程監控技術無疑會增強該領域的應用信心。在一次研討會上,中國航發商用航空發動機公司的代表提到,質量監控是限制航空應用的一項關鍵因素;國防科工局經濟技術發展中心的專家也總結到,對整套工藝過程的信任機制極大影響了金屬3D打印工藝在高端領域的應用。
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