金属3D打印质量的有力保障——过程监控技术
过程监控技术是当前金属3D打印设备发展的一个热点方向,众多3D设备生产商都把过程监测和质量控制的最新技术增加到自己最新开发的设备中,目前已成为重要用户能否信赖设备品牌的重要影响因素。例如,EOS开发的EOSTATE模块,Arcam开发的LayerQam,Sciaky开发的Sciaky’s IRISS?等。
过程监测技术对金属3D打印的重要性
近年来,金属3D打印技术无论从工艺进步还是应用拓展,发展速度都很快,但应用越是广泛,人们对这项技术的认知就越深入,零件的安全性就越发被看重。
然而,金属3D打印至今仍未能成功解决零件内部出现微小气孔、未熔缺陷以及力学性能各向异性等问题。造成这些问题的原因很多,如3D打印复杂的热过程、金属粉末特性的不均匀、设备状态参数的不稳定(比如激光功率波动、温度变化、保护气浓度变化等)、零件形状结构复杂以及工艺设计不匹配等等。
金属打印计算机断层扫描检测内部缺陷
这样一个复杂的过程,普通的技术手段很难确保在零件内部不同区域、零件与零件之间、同一台设备不同生产批次之间以及不同设备生产的同一零件之间的性能一致,即工艺的可重复性难以保证。工艺可重复性和质量一致性是3D打印技术普及和应用的关键,尤其在航空航天领域和医疗领域尤为重要。借助现代科学技术手段,严密监控过程状态变化,创建闭环控制系统,实时调节工艺参数是最好的解决办法。
过程监控技术具体能发挥哪些作用?
第一,可以获得过程信息,用来更好的理解3D打印工艺过程;
第二,可代替无损检测提供整个制造过程的质量分析方法,并为高端用户建立信任机制。
第三,可以帮助建立3D打印过程的闭环控制,实现工艺控制智能化,制造零缺陷零件。
3D打印过程需要监测哪些数据?
目前,过程监控技术主要针对粉末床激光和电子束熔融技术,其影响3D打印质量的参数达50多个,每个参数都会影响最终零件的质量。总体可分为三类:
(1)设备状态和环境状态的监测
对于以激光为热源的3D打印技术来说,首先要监测的设备状态参数是激光功率、设备温度,更复杂的监控涉及到监控束斑的位置和聚焦,当偏差超过极限时系统将关闭。另外,激光3D打印设备都采用惰性气体保护来确保金属熔化时不发生氧化,因此也会对打印环境中氧含量进行在线监测。
电子束打印机需要监测的参数有真空度、电子枪的电压、束流、设备温度等。
(2)粉床铺粉的一致性监测
其原理是采用CCD摄像机,拍摄每一层铺粉后的粉床照片,通过对比标准的照片数据,检测粉床的平整度、有无凸起的高点、有无夹杂物等,如果发现问题可以通过一些技术措施纠正修补。
不同铺粉状态下的信号反馈
(3)工艺过程监控
工艺过程的的监测是最为复杂的。主要有熔池温度的监测、熔池形状参数的监测、扫描轨迹以及粉床温度的检测等。同时,工艺监控模块还需要测量熔化过程的热量排放,始终控制材料的扫描过程和熔化特性,识别出每种可能的缺陷类型,包括孔洞、孔隙、固体夹杂物或不完全熔合等。电子束选区熔化对粉床温度的监测尤为重要,这种工艺要对每一层粉末进行预热,预热的温度是决定成败的关键因素。
3D systems DMP Inspection自动执行数据分析
当前打印机中的过程监控措施有哪些?
过程监控技术是通过各种传感器进行信息采集的,常用的传感方法包括:声学、电学、光学、热学传感等,多种方法综合的监测方式也经常被采用来提高检测精度。
(1)光学传感器
光学传感技术在3D打印过程检测中应用最多,相对于其他几种传感方式,光学传感具有不与工件接触,不影响成型过程,获取信息量大等优点。而且由它获取的图像经处理后,可以得到熔凝过程动态熔池的二维或三维信息。
光学检测的单层图像与三维可视化图像(来源见后注)
光学传感技术可用来检测熔池尺寸和熔池温度的变化等,能够直接反应熔化过程金属的动态行为,以及激光的位置和聚焦性能,粉末床表面的特性等。
(2)声学传感器
声学监测是使用声学传感器来测量构建过程中的声学信号,以监测那些可以反映打印缺陷的不规则性信号。声学监测可以实时进行,也可以在打印完成后再进行。它会使用一个完好的工件作为对比,即将该工件的声音波形与传感器产生的波形做对比。如果打印质量较好,那么熔融过程就会十分顺利,期间产生的声学能量变化也会非常小。反之,如果打印质量较差,即打印件存在缺陷(如裂纹或空隙),那么声学信号就会出现变化。
GE声学监测原理:在缺陷处出现波形变化
2017年5月,GE获得了基于粉末床熔融技术的声学监测专利,GE希望通过一种使用声波现场监测的方法来简化打印件的验证,同时改进3D打印功能性金属零件的工作流程。2019年,雷尼绍也推出了 InfiniAM Sonic声波过程监控软件,使工程师能够检测和记录增材制造过程中的声波信号。
发展难点及中外差距
从以上可知,金属3D打印过程质量检测目前是使用一系列的传感器和成像技术来分析金属3D打印背后的物理学过程,并力求在每一次制造金属零件时打造出更高的品质。
通常情况下,收集数据容易,但如何处理和分析数据却有很高的门槛。目前,国内设备商对打印过程的监控实际上多停留在设备状态的监控上,对材料成型过程虽进行了数据采集,但在反馈机制上还不尽如人意,面对后续极大体量的数据,更是缺乏分析能力。
EOS监测模块可呈现信息
国外品牌设备商在此方面则领先于国内很多。EOS的模块化监测产品EOSTATE ExposureOT可以完整分析、监测材料在增材制造过程中的熔化状态,并定义多种可能的错误来源,而且它还是一个自主学习系统,能够随着数据量的增长变得更加智能;雷尼绍的LaserVIEW和MeltVIEW模块可以实时监控打印过程并最终将数据以3D形式呈现,面对庞大的数据量,雷尼绍InfiniAM Spectral软件可以对其解读并确定打印质量。GE旗下Concept Laser的QMmeltpool 3D 质量监控系统则可以通过监测和控制打印过程来发现和纠正过程误差,避免产品缺陷。
软件可解读监测数据
除了设备商推出的系列解决方案外,国外研究机构也在该领域走在前沿。美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室的工程师正在利用机器学习算法来监测预防金属3D打印部件的缺陷;卡内基梅隆大学工程学院的研究人员也在将计算机视觉算法用于激光粉末床增材制造过程,并实现了工艺的实时控制。
纵观国内外,在该领域的研究和商业化方面,国内确实落后,而且国外厂商也正在将该技术应用于替代传统的无损检测技术。国内高端应用领域,如航空航天业,对质量的要求是最高的,过程监控技术无疑会增强该领域的应用信心。在一次研讨会上,中国航发商用航空发动机公司的代表提到,质量监控是限制航空应用的一项关键因素;国防科工局经济技术发展中心的专家也总结到,对整套工艺过程的信任机制极大影响了金属3D打印工艺在高端领域的应用。
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