激光金属成形中材质缺陷红外热成像检测及靶向消除方法

摘要

本发明公开了一种激光金属成形中材质缺陷红外热成像检测及靶向消除方法，在激光金属成形中，每制作完固定间隔的层数时，通过计算机控制工作台在水平方向匀速移动，使红外热成像检测镜头在成形平面上方利用金属零件的余温沿水平方向进行非接触式扫描并拍照，对红外热成像检测图像进行在线分析，计算出缺陷在金属成形平面的坐标方位。通过计算机控制激光束对检测出的缺陷进行靶向重熔以消除缺陷，激光重熔结束后再通过红外热成像检测仪对金属成形表面进行复检以确认缺陷消除效果。本发明解决了现有技术无法对微小材质缺陷进行在线检测和消除的问题，有效提高激光成形金属零件的使用性能和服役安全性，降低疲劳断裂的风险。

说明书

技术领域

本发明属于激光金属增材制造技术领域，具体涉及一种激光金属成形中材质缺陷红外热成像检测及靶向消除方法。

背景技术

激光金属增材制造俗称激光金属3D打印，又称激光金属成形。由于激光金属增材制造过程是一个多物理场耦合的过程，成形过程中温度变化剧烈，成形零件中易出现裂纹、气泡、夹渣、层间孔隙、球化等微小材质缺陷，材质缺陷的尺寸范围通常从几十微米至几百微米。金属零件中的材质缺陷一方面将可能影响零件的使用性能；另一方面，在零件服役初期即使不影响使用性能，但在交变载荷的长期作用下裂纹等微小缺陷会逐渐扩展，最终有可能引发疲劳断裂事故。特别是在航空航天领域，一旦发生重要金属部件的疲劳断裂事故，将引发灾难性的后果。目前国内外金属增材制造缺陷检测与控制技术的研究，仍主要集中在对熔池物理参数进行在线检测和反馈控制以减少零件的外形尺寸缺陷上。对于裂纹、气泡等微小材质缺陷，目前还没有有效的在线检测和消除方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种激光金属成形中材质缺陷红外热成像检测及靶向消除方法，在激光金属成形中利用红外热成像检测技术，在线检出金属成形中表面及近表面的材质缺陷，并采用激光靶向重熔的方法消除缺陷，解决了现有技术无法对微小材质缺陷进行在线检测和消除的问题。

本发明采取的技术方案是，一种激光金属成形中材质缺陷红外热成像检测及靶向消除方法，按照以下步骤实施：

步骤1，在激光成型机送粉喷嘴的一侧设置红外热成像检测仪，在激光金属成形中，每制作完固定间隔的层数时，暂停制作，通过计算机控制工作台沿水平方向匀速移动，使固定在送粉喷嘴旁边的红外热成像检测仪的镜头利用金属零件的余温，在成形平面上方沿水平方向对金属成形表面进行非接触式扫描，并对金属成形表面拍照；对拍到的红外热成像检测图像进行在线分析，并结合镜头中心相对工作台的移动轨迹计算出缺陷的平面坐标方位，并将该平面坐标方位反馈给计算机；

步骤2，计算机根据缺陷处的平面坐标方位，控制激光束对检测出的缺陷进行靶向重熔以消除缺陷；靶向重熔结束后再次通过红外热成像检测仪对金属成形表面进行复检，如果还有缺陷继续进行激光靶向重熔，如果没有缺陷则继续下一层的制作。

步骤1对拍到的红外热成像检测图像进行在线分析，具体按照以下步骤实施：在红外热成像检测仪的镜头拍照时由计算机实时反馈的镜头中心在成形平面中的坐标为(m，n)，金属成形表面坐标原点位于工作台左下角，红外热成像检测图像的像素原点位于图像左上角，像素原点距离镜头中心的水平距离分别为x和y，每个像素在成形平面中代表的长度尺寸为PL；

每次拍照所获取的s×t像素的BMP图像的各像素可用一个s×t的矩阵RG代表。用vc++2010提供的GetPixel函数依照BMP图像中的像素顺序依次获取各像素的RGB值并进行判断，如果图像中第i行j列的像素的RGB值的G值和B值均高于220，即判断该像素点为缺陷点，则将矩阵RG的第(i，j)个元素的值赋1，否则矩阵RG的第(i，j)个元素的值赋0。矩阵RG中的所有元素赋值完成后，再查找出矩阵RG中所有值为1的元素，根据以下公式计算缺陷在金属成形表面的坐标方位(X，Y)：

X＝m-x+i×PL，Y＝n-y-j×PL。

本发明还具有以下特点：

优选地，固定间隔的层数为1-10层。

优选地，激光金属增材制造中的层厚为0.02-0.2mm。

优选地，红外热成像检测仪的分辨率是384×288像素，采用的镜头为0.5倍微距镜头。

优选地，红外热成像检测镜头与金属成形表面的距离为5-10cm。

优选地，对金属成形表面拍照为红外热成像检测仪的镜头每扫过2-10cm²拍照一次。

优选地，激光靶向重熔的激光功率为激光金属成形功率的1-1.5倍。

本发明的有益效果是：本发明的方法是在激光金属成形中利用了红外热成像检测技术，自动在线检出金属成形表面及近表面的材质缺陷，并采用激光靶向重熔的方法消除缺陷，解决了现有技术无法对微小材质缺陷进行在线检测和消除的问题。本发明的方法能够有效提高激光成形金属零件的疲劳强度等关键力学性能，对于提高激光成形金属零件的使用性能和服役安全性，降低疲劳断裂的风险具有重要的意义，在航空航天、精密制造、汽车制造等产业领域，具有广阔的应用前景。

附图说明

图1为本发明激光金属成形中材质缺陷红外热成像检测及靶向消除方法的流程示意图；

图2为本发明中激光金属成形中材质缺陷红外热成像检测的示意图；

图3为本发明中激光金属成形中材质缺陷靶向消除的示意图。

图中，1.计算机，2.数据线，3.材质缺陷，4.红外热成像检测仪，5.送粉喷嘴，6.金属零件，7.工作台，8.激光束。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步的详细说明。

本发明提供了一种激光金属成形中材质缺陷红外热成像检测及靶向消除方法，参照图1，为具体流程示意图。

步骤1，在激光金属成形中，每制作完固定间隔的层数时，暂停制作，通过计算机1控制工作台7沿水平方向匀速移动，使固定在送粉喷嘴5旁边的红外热成像检测仪4的镜头在金属零件6的成形平面上方沿X、Y水平方向进行非接触式扫描，检测成形表面及近表面的材质缺陷3。通过红外热成像检测镜头对金属成形表面拍照，并对红外热成像检测图像进行在线分析，检测图像中RGB值的R值以及G值均高于220的像素点即判定为缺陷，计算机1的运算系统根据红外热成像检测仪4的镜头相对于工作台7的移动轨迹以及红外热成像检测图像中缺陷像素点在整幅图中的坐标方位计算出缺陷3在成形平面的坐标方位，并通过数据线2将该平面坐标方位反馈给计算机1的控制系统。红外检测时各工作部件的结构见图2。

步骤2，通过计算机1的控制系统控制激光束8对检测出的缺陷3进行靶向重熔以消除缺陷。靶向重熔结束后再次通过红外热成像检测仪的镜头4对金属零件6的成形平面进行复检，如果还有缺陷则继续进行靶向消除，如果没有缺陷则继续下一层的制作。靶向消除缺陷时各工作部件的结构见图3。

步骤1对拍到的红外热成像检测图像进行在线分析，具体按照以下步骤实施：在红外热成像检测仪的镜头拍照时由计算机实时反馈的镜头中心在成形平面中的坐标为(m，n)，金属成形表面坐标原点位于工作台左下角，红外热成像检测图像的像素原点位于图像左上角，像素原点距离镜头中心的水平距离分别为x和y，每个像素在成形平面中代表的长度尺寸为PL；

每次拍照所获取的s×t像素的BMP图像的各像素是否为缺陷可用一个s×t的矩阵RG代表。用vc++2010提供的GetPixel函数依照BMP图像中的像素顺序依次获取各像素的RGB值并进行判断，如果图像中第i行j列的像素的RGB值的G值和B值均高于220，即判断该像素点为缺陷点，则将矩阵RG的第(i，j)个元素的值赋1，否则矩阵RG的第(i，j)个元素的值赋0。矩阵RG中的所有元素赋值完成后，再查找出矩阵RG中所有值为1的元素，根据以下公式计算缺陷在金属成形表面的坐标方位(X，Y)：

X＝m-x+i×PL，Y＝n-y-j×PL。

上述固定间隔的层数可以为1-10层。

上述激光金属增材制造的层厚可以为0.02-0.2mm。

优选地，红外热成像检测仪的分辨率是384×288像素，即s＝384，t＝288，采用的镜头为0.5倍微距镜头。红外热成像检测镜头与金属成形表面的距离可以为5-10cm。

对金属成形表面拍照为红外热成像检测镜头每扫过2-10cm²拍照一次。

优选地，激光靶向重熔的激光功率为激光金属成形功率的1-1.5倍。

实施例

通过激光熔化沉积成形工艺制作长宽高为100×30×50mm的TA15钛合金长方体，工件左下角在成形平面中的(x，y)坐标方位为(100mm，100mm)。所采用的成形工艺参数为：激光功率300W，扫描速度10mm/s,送粉率4.9g/min,激光光斑直径0.5mm，层厚为0.1mm，搭接率40％，扫描方式为往复式扫描。在制作该材质时，采用本发明的方法进行材质缺陷在线检测和靶向消除，具体步骤如下：

步骤1，每制作完5层，暂停制作，通过计算机1控制工作台7以20mm/s的速度沿水平方向匀速移动，使固定在送粉喷嘴5旁边的红外热成像检测仪4的镜头在成形平面上方沿如图所示的X、Y水平方向进行非接触往复式扫描，检测成形表面及近表面的材质缺陷。本实施例使用的红外热成像检测仪的工作参数为：分辨率384×288像素，热灵敏度≤±0.05℃，最大帧频80hz，采用0.5倍微距镜头，红外热成像检测仪4的镜头距离金属零件6成形表面的距离为5cm。红外热成像检测仪4的镜头每扫过2cm²暂停移动并拍照一次，在线分析拍摄到的红外热成像检测图像，像素的RGB值的R值以及G值均高于220的地方判定为材质缺陷。本实施例在制作完第10层后对红外热成像检测图像进行在线分析，并结合红外热成像检测仪4的镜头中心相对工作台7的移动轨迹计算出缺陷的平面坐标方位，并将该平面坐标方位反馈给计算机1。

坐标方位的具体计算方法如下：成形平面坐标原点位于工作台左下角，红外热成像拍照生成的BMP图像的像素原点位于图像左上角，红外热成像拍照区域左上角(该点对应像素原点)距离镜头中心的水平距离为：x向10mm，y向5mm。每个像素在成形平面中代表的长度尺寸为0.0425mm。每次拍照所获取的384×288像素的BMP图像的各像素是否为缺陷可用一个384×288的矩阵RG代表。利用vc++2010提供的GetPixel函数依照BMP图像中的像素顺序依次获取各像素的RGB值并进行判断，如果图像中第i行j列的像素的RGB值的G值和B值均高于220，即判断该像素点为缺陷点，则将矩阵RG的第(i，j)个元素的值赋1，否则矩阵RG的第(i，j)个元素的值赋0。矩阵RG中的所有元素赋值完成后，再查找出矩阵RG中所有值为1的元素，根据这些元素在矩阵中的位置计算出缺陷在成形平面中的坐标方位。例如，在本实施例中查到RG(87，99)、RG(88，99)、RG(265，147)的值为1，表明检出了3个缺陷点。此时计算机反馈的红外热成像检测仪4的镜头中心在成形平面中的坐标为(120.00mm，115.00mm)，RG(87，99)对应的缺陷的实际坐标值为的x坐标为120.00mm–10mm+87×0.0425，y坐标为115.00–5mm-99×0.0425(每个像素相当于0.0425mm的实际距离；计算x坐标时减去的10mm和计算y坐标时减去的5mm为红外热成像检测仪4的镜头中心与拍照区域左上角的坐标差)，计算结果为RG(87，99)代表的缺陷点的实际坐标为(113.70mm，120.79mm)。同理可计算出另外两个缺陷点的坐标值分别为(113.74mm，120.79mm)、(121.26mm，103.75mm)。在矩阵中RG(87，99)、RG(88，99)两个元素的行号相邻而列号相同，因此这两个点实际上构成了一个较大的缺陷。通过数据线将3个缺陷点的平面坐标方位反馈给计算机1。

步骤2，通过计算机1控制激光束8依次移动至各个缺陷处，对各缺陷分别进行靶向重熔。重熔时的激光功率300W，激光光斑直径0.5mm，缺陷修复时光斑停留重熔时间为0.1s。3个缺陷点全部靶向重熔结束后再次通过红外热成像检测仪4的镜头对金属成形表面进行复检，未发现缺陷，继续下一层的制作。