CN111504980A - 一种金属增材制造过程的libs在线监测装置及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于金属增材制造技术领域，公开了一种金属增材制造过程的LIBS在线监测装置及方法，包括激光辐射模块、参数配置模块、信号采集模块、位置调节模块、主控模块、光谱数据分析模块、图像数据分析模块和结果输出模块。本发明通过利用LIBS技术对增材制造过程中的样品进行监测，对监测参数进行选取以及对监测数据进行定量分析，使得监测过程更加准确，使采集的数据能够更好的反应监测的缺陷情况，保证对增材制造过程的实时监测，进而保证零件的质量；通过延时发生器对激光器的激发脉冲信号进行延时控制，对采集光谱之间的延时进行调整，从而避开连续辐射下的噪声干扰，提高光谱采集质量，便于对光谱数据进行分析。

Description

一种金属增材制造过程的LIBS在线监测装置及方法
技术领域
本发明属于金属增材制造技术领域，尤其涉及一种金属增材制造过程的LIBS在线监测装置及方法。
背景技术
目前，激光金属增材制造的过程是激光与粉末流相互作用的过程，该过程易受外界环境变化影响，比如：熔池温度的不稳定、激光功率的波动性、金属粉末烧蚀不充分导致的含量的不稳定性等因素，这些因素都会导致成品出现一些尺寸不规范、表面开裂、内部气孔等缺陷。这些缺陷或直接造成零件的报废，或在使用过程中寿命降低，甚至引发极其严重的断裂事故。
为了提升增材制造的精度，国内外主要通过控制增材制造过程和分析材料特性两方面进行增材制造过程的监测与优化。其中对增材制造过程控制的监测主要通过控制熔池温度及宽度等方面稳定性、激光功率精确控制的提升、送粉过程中速度和厚度的高精度要求，从而减少缺陷的出现等方式实现；而对材料特性分析主要通过研究各种缺陷的形成机理，发现材料自身特性和缺陷的产生关系密切，可以通过研究增材制造材料，对缺陷的产生进行判别等方式实现。因此对金属增材制造材料成分含量进行监测，不仅能够帮助缺陷的检测判断，也可以借此研究材料的特性，从而降低成形零件缺陷的出现。但是现有的对金属增材制造过程中材料的检测精度低，无法保证对增材制造过程的实时监测。而且现有的激光诱导击穿光谱技术中采用激光诱导烧蚀样品产生等离子体辐射，此时主要的光谱是连续光谱；由于现有的 LIBS 分析的是分立的线状谱信息，对于连续背景干扰会影响光谱采集质量。
通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：（1）现有的对金属增材制造过程中材料的检测精度低，无法保证对增材制造过程的实时监测。
（2）现有的 LIBS 分析的是分立的线状谱信息，对于连续背景干扰会影响光谱采集质量。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种金属增材制造过程的LIBS在线监测装置及方法。
本发明是这样实现的，一种金属增材制造过程的LIBS在线监测装置，所述金属增材制造过程的LIBS在线监测装置包括：
数据采集模块，与主控模块连接，包括温度数据采集单元、电信号采集单元、电流电压信号采集单元；用于采集相关温度、电信号以及电流电压信号数据；
激光辐射模块，与主控模块连接，用于通过激光器发出激光脉冲对采集样品进行照射；
参数配置模块，与主控模块连接，用于通过对延时发生器进行参数设置，对激光器的激发脉冲信号进行延时控制；同时用于预设设定熔池温度阈值与激光功率阈值；
信号采集模块，与主控模块连接，用于对产生的等离子体图像和光谱数据进行采集；
位置调节模块，与主控模块连接，用于通过三维移动平台对采集样品的位置进行移动控制；
主控模块，与数据采集模块、激光辐射模块、参数配置模块、信号采集模块、位置调节模块、光谱数据分析模块、图像数据分析模块、缺陷识别模块、结果输出模块连接，用于通过控制系统对采集数据进行处理分析，并对各个模块间的相互工作进行协调控制；
光谱数据分析模块，与主控模块连接，用于对采集的光谱数据进行自动平滑，识别谱线谱峰，同时利用预设的光谱信息数据库查询光谱信息，准确识别原子离子谱线；
图像数据分析模块，与主控模块连接，用于对采集的等离子体图像中的图片数据进行分析整理；
缺陷识别模块，与主控模块连接，用于对金属增材制作过程中的不连续缺陷、塌陷缺陷以及气孔缺陷进行识别；
结果输出模块，与主控模块连接，用于将金属增材制造过程中的监测分析结果以及缺陷识别结果输出到显示装置进行查看。
进一步，所述数据采集模块包括：
温度数据采集单元，用于通过多色高温计测量熔池的温度；
电信号采集单元，用于利用光电二极管与CCD相机采集探测热辐射信号，并将探测到的热辐射信号转换为电信号；
电流电压信号采集单元，用于利用电流传感器与电压传感器采集电流、电压数据。
进一步，所述激光辐射模块包括：
激光产生单元，包括由工作物质、泵浦源和谐振腔三部分组成的固体激光器，用于通过固体激光器产生激光脉冲；
激光传输单元，包括由聚焦透镜和传输透镜构成的光路，用于通过光路对激光脉冲进行传输；
激光控制单元，用于通过激光控制器调节激光的能量、频率，对激光器工作中的时序参数进行设置。
进一步，所述参数配置模块包括：
数值输入单元，用于通过外部输入设备对设定数值进行输入调整；
模式设定单元，用于将多组不同的设定数值划分为不同的工作模式；
模式选择单元，用于通过交互界面显示多个不同的工作模式，根据所需参数选择与设定参数相应的工作模式；
指令生成单元，用与产生对应生产程序指令的模式设定信号，并将设定信号传递到主控模块。
本发明的另一目的在于提供一种金属增材制造过程的LIBS在线监测方法，所述金属增材制造过程的LIBS在线监测方法具体包括：
步骤一，通过激光控制器调节激光器的输出能量、频率，给激光器提供脉冲信号，激光器利用获得的脉冲信号发出激光，激光通过透镜的多次反射和聚焦到达样品表面；
步骤二，通过多色高温计测量熔池的温度；利用光电二极管与CCD相机采集探测热辐射信号，并将探测到的热辐射信号转换为电信号；利用电流传感器与电压传感器采集电流、电压数据；
步骤三，将探测到的相关温度数据以及电信号与预设温度、电信号阈值进行比对，当监测到的数值与预设阈值不符时，则返回步骤一；若相符，则转向步骤四；
步骤四，激光击打样品产生等离子体以后，通过准直镜对辐射光子进行收集然后经过光纤将信号传输至光谱仪获得等离子体的光谱信号，通过高速相机拍摄微秒量级的等离子体，获得等离子体图像；
步骤五，对采集的光谱数据和图像数据进行分析，根据分析结果调整三维移动平台位置，然后进行下一次的监测；
步骤六，根据多次监测结果，将监测获得的数据进行存储，并对监测数据进行分析；同时对金属增材制作过程中的不连续缺陷、塌陷缺陷以及气孔缺陷进行识别；
步骤七，利用显示器显示金属增材制造过程中的监测分析结果以及缺陷识别结果。
进一步，步骤一中，所述激光器的发光方法包括：
泵浦源将离子从基态激发至激发态，然后离子从激发态自发辐射跃迁至亚稳态，此时处于亚稳态的离子和基态的离子形成粒子反转分布，当外界射入较弱的光信号，刺激亚稳态的离子受激辐射，回到稳态，从而产生较强的光信号。
进一步，步骤三中，对采集的光谱数据和图像数据进行分析前，需要对采集的信息进行筛选处理，所述筛选处理方法具体包括：
从待筛选数据中提取多个噪声数据作为样本数据；
对各所述样本数据进行变换处理，得到各所述样本数据的变换数据；
通过预先训练好的图像分类模型，对各所述样本数据及各所述变换数据进行标签预测，确定各所述样本数据的目标标签和目标标签概率；
根据各所述样本数据的目标标签及目标标签概率，对各所述样本数据进行筛选，获得目标数据库。
进一步，步骤六中，所述金属增材制作过程中的不连续缺陷识别方法包括：
（1）获取金属增材制作过程的堆焊组织红外图像；并采用通道分割方法将蓝色通道分离出来，提取感兴趣区域；
（2）采用最大类间方差法计算图像阈值，提取高温区域，并进行图像的二值化处理；
（3）对二值化图像按一定顺序逐列扫描，计算正常包含灰度值为0的像素宽度行的平均宽度，在逐行扫描过程中当连续出现宽度值小于计算得到的平均宽度时，则判定为不连续缺陷。
进一步，步骤六中，所述金属增材制作过程中的塌陷缺陷识别方法包括：
1）获取金属增材制作过程的堆焊焊缝红外图像；采用最大类间方差法计算图像阈值，并进行图像的二值化处理；
2）提取焊缝轮廓，
3）在轮廓图像上逐列的计算焊缝轮廓上下两个边界点的平均值，并计算中点的坐标，所有求得平均值的点连线即为焊缝轮廓的中心线；若取出的中心线中有明显的下榻，则判定焊缝有塌陷；
4）利用二值化方法对红外图像的高温区域进行提取，得到高温区域二值化的图像，但图像具备长距离高温区域的间断，同时焊缝中心线一阶导数急剧下降，则判定为塌陷缺陷。
进一步，步骤六中，所述金属增材制作过程中的气孔缺陷识别方法包括：
首先，获取金属增材制作过程的堆焊组织红外图像；并采用通道分割方法将绿色通道分离出来；
其次，采用最大类间方差法计算图像阈值，将图像的高温区域与背景分割开，得到感兴趣区域；
再者，采用canny边缘检测算法进行感兴趣区域的初步轮廓提取；
最后，判断初步提取到轮廓面积，排除面积小于10个像素点或大于50个像素点面积的轮廓；即可得气孔缺陷轮廓。
结合上述的所有技术方案，本发明所具备的优点及积极效果为： 本发明通过利用LIBS 技术对增材制造过程中的样品进行监测，对监测参数进行选取以及对获得的监测数据进行合理的定量分析，使得监测过程更加准确，使采集的数据能够更好的反应监测的缺陷情况，保证对增材制造过程的实时监测，进而保证零件的质量，优化增材制造程序；通过延时发生器对激光器的激发脉冲信号进行延时控制，对采集光谱之间的延时进行调整，从而避开连续辐射下的噪声干扰，提高光谱采集质量，便于对光谱数据进行分析。
鉴于增材的尺寸与光电二极管探测到的电信号变化趋势相同，本发明通过检测熔池的温度以及相关产生电信号，从而实现对于金属增材制造过程的温度与尺寸监测，同时基于与预设温度、尺寸电信号数据进行比对，即使调整激光功率，实现了金属增材制造过程的智能化调节与控制。
同时本发明还能够对金属增材制造过程的缺陷进行在线识别。
附图说明
图1是本发明实施例提供的金属增材制造过程的LIBS在线监测装置结构示意图。
图中：1、数据采集模块；2、激光辐射模块；3、参数配置模块；4、信号采集模块；5、位置调节模块；6、主控模块；7、光谱数据分析模块；8、图像数据分析模块；9、缺陷识别模块；10、结果输出模块。
图2是本发明实施例提供的数据采集模块结构示意图。
图中：11、温度数据采集单元；12、电信号采集单元；13、电流电压信号采集单元。
图3是本发明实施例提供的激光辐射模块结构示意图。
图中：21、激光产生单元；22、激光传输单元；23、激光控制单元。
图4是本发明实施例提供的参数配置模块结构示意图。
图中：31、数值输入单元；32、模式设定单元；33、模式选择单元；34、指令生成单元。
图5是本发明实施例提供的金属增材制造过程的LIBS在线监测方法流程图。
图6是本发明实施例提供的激光器的发光原理图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种金属增材制造过程的LIBS在线监测装置，下面结合附图对本发明作详细的描述。
如图1所示，本发明实施例提供的金属增材制造过程的LIBS在线监测装置包括：
数据采集模块1，与主控模块连接，用于采集相关温度、电信号以及电流电压信号数据。
激光辐射模块2，与主控模块6连接，用于通过激光器发出激光脉冲对采集样品进行照射；
参数配置模块3，与主控模块6连接，用于通过对延时发生器进行参数设置，对激光器的激发脉冲信号进行延时控制。
信号采集模块4，与主控模块6连接，用于对产生的等离子体图像和光谱数据进行采集。
位置调节模块5，与主控模块6连接，用于通过三维移动平台对采集样品的位置进行移动控制。
主控模块6，与数据采集模块1、激光辐射模块2、参数配置模块3、信号采集模块4、位置调节模块5、光谱数据分析模块7、图像数据分析模块8、缺陷识别模块9、结果输出模块10连接，用于通过控制系统对采集数据进行处理分析，并对各个模块间的相互工作进行协调控制。
光谱数据分析模块7，与主控模块6连接，用于对采集的光谱数据进行自动平滑，识别谱线谱峰，同时利用预设的光谱信息数据库查询光谱信息，准确识别原子离子谱线。
图像数据分析模块8，与主控模块6连接，用于对采集的等离子体图像中的图片数据进行分析整理。
缺陷识别模块9，与主控模块连接，用于对金属增材制作过程中的不连续缺陷、塌陷缺陷以及气孔缺陷进行识别。
结果输出模块10，与主控模块6连接，用于将金属增材制造过程中的监测分析结果输出到显示装置进行查看。
如图2所示，本发明实施例提供的数据采集模块1包括：
温度数据采集单元11，用于通过多色高温计测量熔池的温度。
电信号采集单元12，用于利用光电二极管与CCD相机采集探测热辐射信号，并将探测到的热辐射信号转换为电信号。
电流电压信号采集单元13，用于利用电流传感器与电压传感器采集电流、电压数据。
如图3所示，本发明实施例提供的激光辐射模块2包括：
激光产生单元21，包括由工作物质、泵浦源和谐振腔三部分组成的固体激光器，用于通过固体激光器产生激光脉冲。
激光传输单元22，包括由聚焦透镜和传输透镜构成的光路，用于通过光路对激光脉冲进行传输。
激光控制单元23，用于通过激光控制器调节激光的能量、频率，对激光器工作中的时序参数进行设置。
如图4所示，本发明实施例提供的参数配置模块3包括：
数值输入单元31，用于通过外部输入设备对设定数值进行输入调整。
模式设定单元32，用于将多组不同的设定数值划分为不同的工作模式。
模式选择单元33，用于通过交互界面显示多个不同的工作模式，根据所需参数选择与设定参数相应的工作模式。
指令生成单元34，用与产生对应生产程序指令的模式设定信号，并将设定信号传递到主控模块。
如图5所示，本发明实施例提供的金属增材制造过程的LIBS在线监测方法具体包括：
S101，通过激光控制器调节激光器的输出能量、频率，给激光器提供脉冲信号，激光器利用获得的脉冲信号发出激光，激光通过透镜的多次反射和聚焦到达样品表面。
S102，通过多色高温计测量熔池的温度；利用光电二极管与CCD相机采集探测热辐射信号，并将探测到的热辐射信号转换为电信号；利用电流传感器与电压传感器采集电流、电压数据。
S103，将探测到的相关温度数据以及电信号与预设温度、电信号阈值进行比对，当监测到的数值与预设阈值不符时，则返回步骤S101；若相符，则转向步骤S104。
S104，激光击打样品产生等离子体以后，通过准直镜对辐射光子进行收集然后经过光纤将信号传输至光谱仪获得等离子体的光谱信号，通过高速相机拍摄微秒量级的等离子体，获得等离子体图像。
S105，对采集的光谱数据和图像数据进行分析，根据分析结果调整三维移动平台位置，然后进行下一次的监测。
S106，根据多次监测结果，将监测获得的数据进行存储，并对监测数据进行分析；同时对金属增材制作过程中的不连续缺陷、塌陷缺陷以及气孔缺陷进行识别。
S107，利用显示器显示金属增材制造过程中的监测分析结果以及缺陷识别结果。
步骤S101中，本发明实施例中的激光器的发光方法包括：
泵浦源将离子从基态激发至激发态，然后离子从激发态自发辐射跃迁至亚稳态，此时处于亚稳态的离子和基态的离子形成粒子反转分布，当外界射入较弱的光信号，刺激亚稳态的离子受激辐射，回到稳态，从而产生较强的光信号。 如图6所示，为激光器的发光原理图。
步骤S103中，本发明实施例中的对采集的光谱数据和图像数据进行分析前，需要对采集的信息进行筛选处理，所述筛选处理方法具体包括：
从待筛选数据中提取多个噪声数据作为样本数据。
对各所述样本数据进行变换处理，得到各所述样本数据的变换数据。
通过预先训练好的图像分类模型，对各所述样本数据及各所述变换数据进行标签预测，确定各所述样本数据的目标标签和目标标签概率。
根据各所述样本数据的目标标签及目标标签概率，对各所述样本数据进行筛选，获得目标数据库。
步骤S106中，本发明实施例中的金属增材制作过程中的不连续缺陷识别方法包括：
（1）获取金属增材制作过程的堆焊组织红外图像；并采用通道分割方法将蓝色通道分离出来，提取感兴趣区域。
（2）采用最大类间方差法计算图像阈值，提取高温区域，并进行图像的二值化处理。
（3）对二值化图像按一定顺序逐列扫描，计算正常包含灰度值为0的像素宽度行的平均宽度，在逐行扫描过程中当连续出现宽度值小于计算得到的平均宽度时，则判定为不连续缺陷。
步骤S106中，本发明实施例中的金属增材制作过程中的塌陷缺陷识别方法包括：
1）获取金属增材制作过程的堆焊焊缝红外图像；采用最大类间方差法计算图像阈值，并进行图像的二值化处理。
2）提取焊缝轮廓。
3）在轮廓图像上逐列的计算焊缝轮廓上下两个边界点的平均值，并计算中点的坐标，所有求得平均值的点连线即为焊缝轮廓的中心线；若取出的中心线中有明显的下榻，则判定焊缝有塌陷。
4）利用二值化方法对红外图像的高温区域进行提取，得到高温区域二值化的图像，但图像具备长距离高温区域的间断，同时焊缝中心线一阶导数急剧下降，则判定为塌陷缺陷。
步骤S106中，本发明实施例中的金属增材制作过程中的气孔缺陷识别方法包括：
首先，获取金属增材制作过程的堆焊组织红外图像；并采用通道分割方法将绿色通道分离出来。
其次，采用最大类间方差法计算图像阈值，将图像的高温区域与背景分割开，得到感兴趣区域。
再者，采用canny边缘检测算法进行感兴趣区域的初步轮廓提取。
最后，判断初步提取到轮廓面积，排除面积小于10个像素点或大于50个像素点面积的轮廓；即可得气孔缺陷轮廓。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种金属增材制造过程的LIBS在线监测装置，其特征在于，所述金属增材制造过程的LIBS在线监测装置包括：
数据采集模块，与主控模块连接，包括温度数据采集单元、电信号采集单元、电流电压信号采集单元；用于采集相关温度、电信号以及电流电压信号数据；
激光辐射模块，与主控模块连接，用于通过激光器发出激光脉冲对采集样品进行照射；
参数配置模块，与主控模块连接，用于通过对延时发生器进行参数设置，对激光器的激发脉冲信号进行延时控制；同时用于预设设定熔池温度阈值与激光功率阈值；
信号采集模块，与主控模块连接，用于对产生的等离子体图像和光谱数据进行采集；
位置调节模块，与主控模块连接，用于通过三维移动平台对采集样品的位置进行移动控制；
主控模块，与数据采集模块、激光辐射模块、参数配置模块、信号采集模块、位置调节模块、光谱数据分析模块、图像数据分析模块、缺陷识别模块、结果输出模块连接，用于通过控制系统对采集数据进行处理分析，并对各个模块间的相互工作进行协调控制；
光谱数据分析模块，与主控模块连接，用于对采集的光谱数据进行自动平滑，识别谱线谱峰，同时利用预设的光谱信息数据库查询光谱信息，准确识别原子离子谱线；
图像数据分析模块，与主控模块连接，用于对采集的等离子体图像中的图片数据进行分析整理；
缺陷识别模块，与主控模块连接，用于对金属增材制作过程中的不连续缺陷、塌陷缺陷以及气孔缺陷进行识别；
结果输出模块，与主控模块连接，用于将金属增材制造过程中的监测分析结果以及缺陷识别结果输出到显示装置进行查看。
2.如权利要求1所述的金属增材制造过程的LIBS在线监测装置，其特征在于，所述数据采集模块包括：
温度数据采集单元，用于通过多色高温计测量熔池的温度；
电信号采集单元，用于利用光电二极管与CCD相机采集探测热辐射信号，并将探测到的热辐射信号转换为电信号；
电流电压信号采集单元，用于利用电流传感器与电压传感器采集电流、电压数据。
3.如权利要求1所述的金属增材制造过程的LIBS在线监测装置，其特征在于，所述激光辐射模块包括：
激光产生单元，包括由工作物质、泵浦源和谐振腔三部分组成的固体激光器，用于通过固体激光器产生激光脉冲；
激光传输单元，包括由聚焦透镜和传输透镜构成的光路，用于通过光路对激光脉冲进行传输；
激光控制单元，用于通过激光控制器调节激光的能量、频率，对激光器工作中的时序参数进行设置。
4.如权利要求1所述的金属增材制造过程的LIBS在线监测装置，其特征在于，所述参数配置模块包括：
数值输入单元，用于通过外部输入设备对设定数值进行输入调整；
模式设定单元，用于将多组不同的设定数值划分为不同的工作模式；
模式选择单元，用于通过交互界面显示多个不同的工作模式，根据所需参数选择与设定参数相应的工作模式；
指令生成单元，用与产生对应生产程序指令的模式设定信号，并将设定信号传递到主控模块。
5.一种用于如权利要求1-4任意一项所述的金属增材制造过程的LIBS在线监测装置的金属增材制造过程的LIBS在线监测方法，其特征在于，所述金属增材制造过程的LIBS在线监测方法包括：
步骤一，通过激光控制器调节激光器的输出能量、频率，给激光器提供脉冲信号，激光器利用获得的脉冲信号发出激光，激光通过透镜的多次反射和聚焦到达样品表面；
步骤二，通过多色高温计测量熔池的温度；利用光电二极管与CCD相机采集探测热辐射信号，并将探测到的热辐射信号转换为电信号；利用电流传感器与电压传感器采集电流、电压数据；
步骤三，将探测到的相关温度数据以及电信号与预设温度、电信号阈值进行比对，当监测到的数值与预设阈值不符时，则返回步骤一；若相符，则转向步骤四；
步骤四，激光击打样品产生等离子体以后，通过准直镜对辐射光子进行收集然后经过光纤将信号传输至光谱仪获得等离子体的光谱信号，通过高速相机拍摄微秒量级的等离子体，获得等离子体图像；
步骤五，对采集的光谱数据和图像数据进行分析，根据分析结果调整三维移动平台位置，然后进行下一次的监测；
步骤六，根据多次监测结果，将监测获得的数据进行存储，并对监测数据进行分析；同时对金属增材制作过程中的不连续缺陷、塌陷缺陷以及气孔缺陷进行识别；
步骤七，利用显示器显示金属增材制造过程中的监测分析结果以及缺陷识别结果。
6.如权利要求5所述的金属增材制造过程的LIBS在线监测方法，其特征在于，步骤一中，所述激光器的发光方法包括：
泵浦源将离子从基态激发至激发态，然后离子从激发态自发辐射跃迁至亚稳态，此时处于亚稳态的离子和基态的离子形成粒子反转分布，当外界射入较弱的光信号，刺激亚稳态的离子受激辐射，回到稳态，从而产生较强的光信号。
7.如权利要求5所述的金属增材制造过程的LIBS在线监测方法，其特征在于，对采集的光谱数据和图像数据进行分析前，需要对采集的信息进行筛选处理，所述筛选处理方法具体包括：
从待筛选数据中提取多个噪声数据作为样本数据；
对各所述样本数据进行变换处理，得到各所述样本数据的变换数据；
通过预先训练好的图像分类模型，对各所述样本数据及各所述变换数据进行标签预测，确定各所述样本数据的目标标签和目标标签概率；
根据各所述样本数据的目标标签及目标标签概率，对各所述样本数据进行筛选，获得目标数据库。
8.如权利要求5所述的金属增材制造过程的LIBS在线监测方法，其特征在于，步骤六中，所述金属增材制作过程中的不连续缺陷识别方法包括：
（1）获取金属增材制作过程的堆焊组织红外图像；并采用通道分割方法将蓝色通道分离出来，提取感兴趣区域；
（2）采用最大类间方差法计算图像阈值，提取高温区域，并进行图像的二值化处理；
（3）对二值化图像按一定顺序逐列扫描，计算正常包含灰度值为0的像素宽度行的平均宽度，在逐行扫描过程中当连续出现宽度值小于计算得到的平均宽度时，则判定为不连续缺陷。
9.如权利要求5所述的金属增材制造过程的LIBS在线监测方法，其特征在于，步骤六中，所述金属增材制作过程中的塌陷缺陷识别方法包括：
1）获取金属增材制作过程的堆焊焊缝红外图像；采用最大类间方差法计算图像阈值，并进行图像的二值化处理；
2）提取焊缝轮廓，
3）在轮廓图像上逐列的计算焊缝轮廓上下两个边界点的平均值，并计算中点的坐标，所有求得平均值的点连线即为焊缝轮廓的中心线；若取出的中心线中有明显的下榻，则判定焊缝有塌陷；
4）利用二值化方法对红外图像的高温区域进行提取，得到高温区域二值化的图像，但图像具备长距离高温区域的间断，同时焊缝中心线一阶导数急剧下降，则判定为塌陷缺陷。
10.如权利要求5所述的金属增材制造过程的LIBS在线监测方法，其特征在于，步骤六中，所述金属增材制作过程中的气孔缺陷识别方法包括：
首先，获取金属增材制作过程的堆焊组织红外图像；并采用通道分割方法将绿色通道分离出来；
其次，采用最大类间方差法计算图像阈值，将图像的高温区域与背景分割开，得到感兴趣区域；
再者，采用canny边缘检测算法进行感兴趣区域的初步轮廓提取；
最后，判断初步提取到轮廓面积，排除面积小于10个像素点或大于50个像素点面积的轮廓；即可得气孔缺陷轮廓。
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