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一种基于图像的激光粉末床熔融羽流特征监测统计学习方法

DOI：10.1016/j.rcim.2018.11.007 期刊：Robotics and Computer-Integrated Manufacturing 出版年份：2019 更新时间：2025-11-28 14:24:20
摘要： 金属增材制造工艺的工业突破主要集中于航空航天和医疗等高度监管领域，这些领域对零部件及工艺认证具有极高要求。因此，业界日益关注能在加工过程中实时监测缺陷与不稳定状态的工具——这类工具能从工艺初始阶段就捕捉异常。实时测量数据可视为工艺行为的"特征签名"和最终零件质量的间接指标。本研究基于这样的理念：激光粉末床熔融（LPBF）工艺的副产物可作为过程特征来设计统计监测方法。具体而言，本文提出通过原位红外（IR）视频成像监测材料蒸发及周围气体加热形成的羽流，以此监控LPBF工艺。随着工艺自然动态变化，羽流的形态会在连续帧间自然改变，这种羽流描述符的多模态模式限制了传统统计监测技术的有效性。为此，我们提出名为K图的非参数控制图方案，该方案能根据监测数据的动态变化模式自适应调整报警阈值。通过锌粉LPBF的实际案例研究，验证了该方法在检测不稳定状态初期的能力——尽管锌因生物医学应用潜力巨大，但其低熔沸点特性给LPBF工艺带来特殊质量挑战。对比分析突显了本方法相较于其他竞争技术的优势。
作者： M. Grasso，B.M. Colosimo
机构： Dipartimento di Meccanica, Politecnico di Milano
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

研究利用原位红外视频成像技术监测激光粉末床熔融（LPBF）过程中材料蒸发形成的羽流及周围气体受热情况，以识别工艺缺陷与不稳定状态。

研究成果

所提出的K图方法通过适应羽流的自然动态特性，有效监测激光粉末床熔融（LPBF）过程。与传统方法相比，该方法能更快检测出工艺不稳定性，适用于早期发现LPBF中的缺陷和不稳定状态，尤其对锌等存在质量挑战的材料效果显著。

研究不足

该研究仅限于锌粉的激光粉末床熔融工艺，所提方法在不同实验设置和材料中的有效性有待进一步验证。红外相机的采样频率可能会限制其对快速瞬态现象的检测能力。

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