CN113172240A - 基于选择性激光熔化的3d打印系统及方法 - Google Patents

基于选择性激光熔化的3d打印系统及方法 Download PDF

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CN113172240A CN202110443068.7A CN202110443068A CN113172240A CN 113172240 A CN113172240 A CN 113172240A CN 202110443068 A CN202110443068 A CN 202110443068A CN 113172240 A CN113172240 A CN 113172240A
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Abstract

本发明提供一种基于选择性激光熔化的3D打印系统及方法,其中铺粉运动模块对成型缸熔池模块进行铺粉;激光扫描模块对成型缸熔池模块中的金属粉末进行激光熔化;气流保护模块在进行3D打印时提供惰性保护气体;在线监控模块实时监测成型缸熔池模块中的产品数据和粉床数据以及气流保护模块中的气体压力、流量等数据,并根据监测的数据控制铺粉运动模块、激光扫描模块和气流保护模块的工作。通过在线监控模块对产品和粉床进行实时监控,并根据监控的结果对下一层的3D打印进行参数的调整,使得在产品3D打印过程中出现异常时能够被及时发觉并能够对异常进行及时处理,从而提高了产品SLM3D打印的性能,解决了如何提升SLM 3D打印的质量的问题。

Description

基于选择性激光熔化的3D打印系统及方法
技术领域
本发明涉及3D打印技术领域,特别涉及一种基于选择性激光熔化的3D打印系统及方法。
背景技术
3D打印(3DP)是一种快速成型技术,是一种以数字模型文件为基础,运用粉末状金属或塑料等可粘合材料,通过逐层打印的方式来构造物体的技术。3D打印常在模具制造、工业设计等领域被用于制造模型,后逐渐用于一些产品的直接制造,已经有使用这种技术打印而成的零部件。目前,3D打印技术在珠宝、鞋类、工业设计、建筑、工程和施工(AEC)、汽车,航空航天、牙科和医疗产业、教育、地理信息系统、土木工程、枪支以及其他领域都有所应用。
依据打印技术的不同,3D打印分为SLA(立体平板印刷)、SLS(有选择性激光烧结成型)、FDM(熔融沉积式成型)、DLP(数字光处理)、DED(聚合物定向能量沉积)和LOM(薄片分层堆层),其中,目前被广泛应用的SLM(Selective lasermelting,选择性激光熔化)技术是SLS技术的延伸,SLM技术是金属材料增材制造中的一种主要技术途径。SLM技术选用激光作为能量源,按照三维CAD切片模型中规划好的路径在金属粉末床层进行逐层扫描,扫描过的金属粉末通过熔化、凝固从而达到冶金结合的效果,最终获得模型所设计的金属零件。
SLM技术最有代表性的有德国EOS,Realizer,SLM Solutions,美国的OPTOMEC、瑞典的ARCAM、英国的Renishaw PLC等。国内以铂力特、鑫精合、华曙为代表,华南理工大学、华中科技大学等高校也开展了大量研究。然而目前主流的SLM设备存在以下技术瓶颈:
1.由于光学聚焦系统的限制使得成型幅面较小,无法满足大型复杂精密构件的制造要求;
2.由于SLM成型过程中的粉末飞溅、粘附和台阶效应等因素,使得表面粗糙度往往难以保证;
3.由于熔池极快的冷却速率,热应力导致的变形也不容忽视,加之软件分层切片误差与装备误差,SLM成型构件的尺寸精度并不理想。
为解决上述技术问题,研发人员尝试将拓扑优化设计与轻量化技术应用于SLM增材制造中,然而目前的研究方向大多是对材料及相应的工艺参数的改变。虽然理论上将材料与工艺参数相对应能够取得较好的打印效果,但应用于实际生产后发现打印的金属产品仍旧存在球化、裂纹、变形、翘曲和脱层等不良。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于选择性激光熔化的3D打印系统及方法,以至少解决现有SLM 3D打印过程中不能反馈打印情况,不能根据反馈结果优化打印参数设置的问题,有助于减少成型产品内部残余应力,防止变形与开裂现象发生,提高成型产品的综合力学性能与表面成型质量,提升成型产品的综合性能。
为解决上述技术问题,本发明提供一种基于选择性激光熔化的3D打印系统,所述3D打印系统包括成型缸熔池模块、铺粉运动模块、激光扫描模块、气流保护模块和在线监控模块;所述铺粉运动模块用于逐层3D打印后对所述成型缸熔池模块进行铺粉以形成粉床;所述激光扫描模块用于对所述成型缸熔池模块中的金属粉末进行激光熔化以实现3D打印;所述气流保护模块用于在进行3D打印时提供惰性保护气体;所述在线监控模块用于实时监测所述成型缸熔池模块中的产品数据和粉床数据以及所述气流保护模块中的气体数据,并根据所述产品数据、所述粉床数据和所述气体数据控制所述铺粉运动模块、所述激光扫描模块和所述气流保护模块的工作。
可选的,在所述的基于选择性激光熔化的3D打印系统中,所述在线监控模块包括TOF监测仪、高清工业摄像机、红外热像仪、气流压差传感器和中央处理器;
所述TOF监测仪设于所述铺粉运动模块,用于在所述铺粉运动模块铺粉时监测粉床的平整度并形成当前层的粉床平整度数据;
所述高清工业摄像机位于所述成型缸熔池模块上部,用于在所述铺粉运动模块铺粉后测量所述粉床的三维数据,以及在所述激光扫描模块3D打印后测量所述产品的三维数据和识别所述产品的外观缺陷,进而形成当前层的粉床三维数据、产品三维数据和产品缺陷数据;
所述红外热像仪位于所述成型缸熔池模块上部,用于在所述激光扫描模块3D打印后测量所述产品的温度分布情况,以形成当前层的产品温度梯度分布数据;
所述气流压差传感器位于所述成型缸熔池模块的上表面,用于实时监测所述气流保护模块提供的惰性保护气体的气流大小;
所述中央处理器用于接收所述TOF监测仪、所述高清工业摄像机、所述红外热像仪和所述气流压差传感器的数据并根据接收的数据控制所述激光扫描模块、所述铺粉运动模块和所述气流保护模块的工作。
可选的,在所述的基于选择性激光熔化的3D打印系统中,所述气流保护模块包括变频驱动器、烟尘抽吸器、过滤器和气泵风口;所述变频驱动器与所述气泵风口相连用于提供惰性保护气体;所述烟尘抽吸器与所述过滤器相连用于将气体通过所述过滤器抽吸至外部;所述气泵风口的出风口呈喇叭状,且表面具有阵列排布的细孔。
为解决上述技术问题,本发明还提供一种基于选择性激光熔化的3D打印方法,应用于如上任一项所述的基于选择性激光熔化的3D打印系统中,所述3D打印方法包括:
步骤一,对成型缸熔池进行铺粉以形成粉床,同时监测铺粉平面是否存在异常凸起,若存在异常凸起,则暂停铺粉并报警;
步骤二,对形成的粉床进行几何特征提取,得到当前层的粉床三维数据;
步骤三,对成型缸熔池内的粉床进行3D打印;
步骤四,在当前层的粉床3D打印后,对产品进行几何特征提取,得到当前层的产品三维数据和产品缺陷数据;同时测量产品的温度分布,得到当前层的产品温度梯度分布数据;
步骤五,根据所述产品三维数据、所述产品缺陷数据和所述产品温度梯度分布数据调节3D打印参数;同时根据所述产品三维数据和所述产品缺陷数据判断产品是否出现缺陷,若出现缺陷则自动调整3D打印参数或中止3D打印;
步骤六,重复步骤一至步骤五,直至产品3D打印结束。
可选的,在所述的基于选择性激光熔化的3D打印方法中,所述步骤一包括:
在铺粉运动时,利用TOF监测仪在铺粉刮刀运动方向前侧发射光束穿过成型缸熔池表面;
若光束被粉末或产品遮挡,则会被反射,此时判定为存在异常凸起,同时暂停铺粉并报警。
可选的,在所述的基于选择性激光熔化的3D打印方法中,所述步骤二包括:
对高清工业摄像机进行标定,建立成像模型,以确定空间坐标系中物点与像点之间的对应关系;
利用标定后的高清工业摄像机对粉床进行图像数据提取和三维测定,得到当前层的粉床三维数据;
将当前层的粉床数据保存至对应层的监测数据中。
可选的,在所述的基于选择性激光熔化的3D打印方法中,所述步骤四包括:
利用标定后的高清工业摄像机对产品进行图像数据提取和三维测定,得到当前层的产品图片数据和产品三维数据;
利用卷积神经网络对所述产品图片数据进行特征提取,以得到产品缺陷数据;
将当前层的产品三维数据和产品缺陷数据保存至对应层的监测数据中。
可选的,在所述的基于选择性激光熔化的3D打印方法中,所述步骤二还包括:
对红外热像仪进行标定,以使红外热像仪获取所在位置处感测成型缸熔池表面的准确温度;
利用标定后的红外热像仪对产品的表面进行温度测量,以形成产品的温度梯度分布,产品表面的温度Tobj表达为:
Figure BDA0003035879010000041
其中,ε为产品的发射率,τα为大气的光谱透射率,Tr为标定黑体的辐射温度,α为产品表面对环境温度的吸收率,Tsur为环境温度,εα为大气发射率,Tatm为大气温度;
将当前层的产品温度梯度分布数据保存至对应层的监测数据中。
可选的,在所述的基于选择性激光熔化的3D打印方法中,所述步骤五中的3D打印参数包括激光扫描模块提供的激光输出功率,气流保护模块提供的保护气流速度、保护气体中的氧气量,成型缸熔池模块的成型舱体压力和环境温度。
可选的,在所述的基于选择性激光熔化的3D打印方法中,所述3D打印方法还包括:
步骤七,统计3D打印过程中每层的粉床三维数据、产品三维数据、产品缺陷数据和产品温度梯度分布数据,并根据统计的数据进行强化学习。
本发明提供的基于选择性激光熔化的3D打印系统及方法,包括成型缸熔池模块、铺粉运动模块、激光扫描模块、气流保护模块和在线监控模块;所述铺粉运动模块用于逐层3D打印后对所述成型缸熔池模块进行铺粉以形成粉床;所述激光扫描模块用于对所述成型缸熔池模块中的金属粉末进行激光熔化以实现3D打印;所述气流保护模块用于在进行3D打印时提供惰性保护气体;所述在线监控模块用于实时监测所述成型缸熔池模块中的产品数据和粉床数据以及所述气流保护模块中的气体数据,并根据所述产品数据、所述粉床数据和所述气体数据控制所述铺粉运动模块、所述激光扫描模块和所述气流保护模块的工作。通过在线监控模块对产品和粉床进行实时监控,并根据监控的结果对下一层的3D打印进行参数的调整,使得在产品3D打印过程中出现异常时能够被及时发觉并能够对异常进行及时处理,从而提高了打印产品的性能,解决了现有SLM3D打印过程中不能反馈打印情况,不能根据反馈结果优化打印参数设置的问题,有助于减少成型产品的内部残余应力,防止变形与开裂现象发生,提高成型产品的综合力学性能与表面成型质量,提升成型产品的综合性能。
附图说明
图1为本实施例提供的基于选择性激光熔化的3D打印系统的结构示意图;
图2为本实施例提供的基于选择性激光熔化的3D打印系统中在线监控模块的局部示意图;
图3为本实施例提供的基于选择性激光熔化的3D打印系统中气流保护模块的局部示意图;
图4为本实施例提供的基于选择性激光熔化的3D打印方法的流程图;
其中,各附图标记说明如下:
100-成型缸熔池模块;200-铺粉运动模块;300-激光扫描模块;400-气流保护模块;410-烟尘抽吸器;420-气泵风口;500-在线监控模块;510-TOF监测仪;520-高清工业摄像机;530-红外热像仪;540-气流压差传感器。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明提出的基于选择性激光熔化的3D打印系统及方法作进一步详细说明。需说明的是,附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例,仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施例的目的。此外,附图所展示的结构往往是实际结构的一部分。特别的,各附图需要展示的侧重点不同,有时会采用不同的比例。
需要说明的是,本发明的说明书和权利要求书中的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
本实施例提供一种基于选择性激光熔化的3D打印系统,如图1所示,所述3D打印系统包括成型缸熔池模块100、铺粉运动模块200、激光扫描模块300、气流保护模块400和在线监控模块500;所述铺粉运动模块200用于逐层3D打印后对所述成型缸熔池模块100进行铺粉以形成粉床;所述激光扫描模块300用于对所述成型缸熔池模块100中的金属粉末进行激光熔化以实现3D打印;所述气流保护模块400用于在进行3D打印时提供惰性保护气体;所述在线监控模块500用于实时监测所述成型缸熔池模块100中的产品数据和粉床数据以及所述气流保护模块400中的气体数据,并根据所述产品数据、所述粉床数据和所述气体数据控制所述铺粉运动模块200、所述激光扫描模块300和所述气流保护模块400的工作。
本实施例提供的基于选择性激光熔化的3D打印系统,通过在线监控模块对产品和粉床进行实时监控,并根据监控的结果对下一层的3D打印进行参数的调整,使得在产品3D打印过程中出现异常时能够被及时发觉并能够对异常进行及时处理,从而提高了打印产品的性能,解决了现有SLM 3D打印过程中不能反馈打印情况,不能根据反馈结果优化打印参数设置的问题,有助于减少成型产品的内部残余应力,防止变形与开裂现象发生,提高成型产品的综合力学性能与表面成型质量,提升成型产品的综合性能。
具体的,本实施例提供的基于选择性激光熔化的3D打印系统中,其中成型缸熔池模块100、铺粉运动模块200、激光扫描模块300和气流保护模块400均可以为现有技术中3D打印机中的结构。成型缸熔池模块100包括成型缸熔池;铺粉运动模块200包括刮板,用于将粉料缸中的金属粉末推送至成型缸熔池中;激光扫描模块300包括激光器、光束分离器、光束扩展器和振镜组等;气流保护模块400包括送气口和出气口。
进一步的,在本实施例中,如图2和图3所示,所述在线监控模块500包括TOF监测仪510、高清工业摄像机520、红外热像仪530、气流压差传感器540和中央处理器(图中未示出)。
具体的,如图2所示,所述TOF监测仪510设于所述铺粉运动模块200,用于在所述铺粉运动模块200铺粉时监测粉床的平整度并形成当前层的粉床平整度数据;所述高清工业摄像机520位于所述成型缸熔池模块100上部,用于在所述铺粉运动模块200铺粉后测量所述粉床的三维数据,以及在所述激光扫描模块3003D打印后测量所述产品的三维数据和识别所述产品的外观缺陷,进而形成当前层的粉床三维数据、产品三维数据和产品缺陷数据;所述红外热像仪530位于所述成型缸熔池模块100上部,用于在所述激光扫描模块3003D打印后测量所述产品的温度分布情况,以形成当前层的产品温度梯度分布数据。
以及,如图3所示,所述气流压差传感器540位于所述成型缸熔池模块100的上表面,用于实时监测所述气流保护模块400提供的惰性保护气体的气流大小。
所述中央处理器用于接收所述TOF监测仪510、所述高清工业摄像机520、所述红外热像仪530和所述气流压差传感器540的数据并根据接收的数据控制所述激光扫描模块、所述铺粉运动模块和所述气流保护模块的工作。
需要说明的是,本说明书中为了清楚展示各类在线监测仪器的布置,分别通过图2和图3展示不同在线监测仪器。本领域技术人员可以理解的,为了在同一3D打印机上实现本实施例提供的在线监测模块的功能,图2和图3所展示的结构应当共同位于同一3D打印机中。
还需要说明的是,本实施例提供的各类在线监测仪器的数量可以为一个或多个,其放置的具体位置可以按照实际情况进行调整,以避免与其他部件干涉影响功能的实现。
继续参见图3,在本实施例中,所述气流保护模块400包括变频驱动器(图中未显示)、烟尘抽吸器410、过滤器(图中未显示)和气泵风口420;所述变频驱动器与所述气泵风口相连用于提供惰性保护气体;所述烟尘抽吸器与所述过滤器相连用于将气体通过所述过滤器抽吸至外部;所述气泵风口的出风口呈喇叭状,且表面具有阵列排布的细孔。
通过将气泵风口420与变频驱动器相连,使得通入的惰性保护气体的流量可以随时改变,有利于气体参数的调节;通过将烟尘抽吸器与过滤器相连,能够保证排放至大环境中的气体没有毒害成分,保护人员健康。
本实施例还提供一种基于选择性激光熔化的3D打印方法,应用于本实施例提供的基于选择性激光熔化的3D打印系统中,如图4所示,所述3D打印方法包括:
步骤一,对成型缸熔池进行铺粉以形成粉床,同时监测铺粉平面是否存在异常凸起,若存在异常凸起,则暂停铺粉并报警;
步骤二,对形成的粉床进行几何特征提取,得到当前层的粉床三维数据;
步骤三,对成型缸熔池内的粉床进行3D打印;
步骤四,在当前层的粉床3D打印后,对产品进行几何特征提取,得到当前层的产品三维数据和产品缺陷数据;同时测量产品的温度分布,得到当前层的产品温度梯度分布数据;
步骤五,根据所述产品三维数据、所述产品缺陷数据和所述产品温度梯度分布数据调节3D打印参数;同时根据所述产品三维数据和所述产品缺陷数据判断产品是否出现缺陷,若出现缺陷则自动调整3D打印参数或中止3D打印;
步骤六,重复步骤一至步骤五,直至产品3D打印结束。
本实施例提供的基于选择性激光熔化的3D打印方法,通过在线监控模块对产品和粉床进行实时监控,并根据监控的结果对下一层的3D打印进行参数的调整,使得在产品3D打印过程中出现异常时能够被及时发觉并能够对异常进行及时处理,从而提高了打印产品的性能,解决了现有SLM 3D打印过程中不能反馈打印情况,不能根据反馈结果优化打印参数设置的问题,有助于减少成型产品的内部残余应力,防止变形与开裂现象发生,提高成型产品的综合力学性能与表面成型质量,提升成型产品的综合性能。
具体的,在本实施例中,所述步骤一包括:
在铺粉运动时,利用TOF监测仪在铺粉刮刀运动方向前侧发射光束穿过成型缸熔池表面;
若光束被粉末或产品遮挡,则会被反射,此时判定为存在异常凸起,同时暂停铺粉并报警。
利用TOF(飞行时间)监测仪对粉床进行监测,能够实现即时、直接的监测。当然,在其他实施例中,也可以选用光栅等光电检测仪器来判断粉床是否存在异常凸起。
进一步的,在本实施例中,所述步骤二包括:
对高清工业摄像机进行标定,建立成像模型,以确定空间坐标系中物点与像点之间的对应关系;
利用标定后的高清工业摄像机对粉床进行图像数据提取和三维测定,得到当前层的粉床三维数据;
将当前层的粉床数据保存至对应层的监测数据中。
以及,本实施例中的步骤四包括:
利用标定后的高清工业摄像机对产品进行图像数据提取和三维测定,得到当前层的产品图片数据和产品三维数据;
利用卷积神经网络对所述产品图片数据进行特征提取,以得到产品缺陷数据;
将当前层的产品三维数据和产品缺陷数据保存至对应层的监测数据中。
需要说明的是,标定摄像机的方式为相关领域技术人员所熟知的,例如可以是直接测量估算摄像机的位置、光轴方向、焦距等参数进行标定,也可以是通过最小二乘法拟合,确定三维空间点映射为二维图像点的变换矩阵。以及,利用卷积神经网络进行特征提取的方式也为相关技术领域人员所熟知的,此处不再赘述。
在本实施例中,所述步骤二还包括:
对红外热像仪进行标定,以使红外热像仪获取所在位置处感测成型缸熔池表面的准确温度;
利用标定后的红外热像仪对产品的表面进行温度测量,以形成产品的温度梯度分布,产品表面的温度Tobj表达为:
Figure BDA0003035879010000101
其中,ε为产品的发射率,τα为大气的光谱透射率,Tr为标定黑体的辐射温度,α为产品表面对环境温度的吸收率,Tsur为环境温度,εα为大气发射率,Tatm为大气温度;
将当前层的产品温度梯度分布数据保存至对应层的监测数据中。
对热成像数据进行计算分析,能够得到产品表面各区域的温度值,进而能够根据温度值判断产品的3D打印状况。
在本实施例中,所述步骤五中的3D打印参数包括但不限于激光扫描模块提供的激光输出功率,气流保护模块提供的保护气流速度、保护气体中的氧气量,成型缸熔池模块的成型舱体压力和环境温度等。
较佳的,在本实施例中,在3D打印结束后,统计3D打印过程中每层的粉床三维数据、产品三维数据、产品缺陷数据和产品温度梯度分布数据,并根据统计的数据进行强化学习。
通过数据的统计、学习,能够使SLM 3D打印机更好地适配与不同金属粉末的打印,从而提高其自动化和智能化。
以下,通过一具体实施例说明本发明提供的基于选择性激光熔化的3D打印系统及方法。
首先,在现有的SLM 3D打印机上安装本实施例提供的在线监测模块。具体的,包括在成型缸熔池上部安装高清摄像机,在本实施例中,在成型缸熔池上部左右两侧安装各安装有一光学变焦的4K工业摄像机,如此可以使测定的精度达到25~50μm,同时通过左右两个摄像机能够使得中央处理器对两个图像进行拟合,从而进一步减小测量误差。在成型缸熔池上部还安装有一红外热像仪,用于捕捉成型缸熔池中产品表面的温度梯度分布。在铺粉刮板一端固定有TOF监测仪,TOF监测仪能够随铺粉刮板的运动而运动从而实现对成型缸熔池表面的金属粉末平整度进行探测。此外,还在成型缸熔池的侧壁设置有三个气流压差传感器,这三个气流压差传感器沿气流流动方向布置,如此便可以测得距气泵风口不同垂直距离处的气流大小,进而可以获知对SLM 3D打印的影响。
接着,启动SLM 3D打印机,铺粉刮板对成型缸熔池进行铺粉,同时TOF监测仪在铺粉刮板运动方向的前侧发射光线穿过熔池面,若光线被粉末或产品遮挡,则TOF监测仪则会判断存在异常凸起,从而暂停铺粉刮板的运动并报警,便可以保护铺粉刮刀不会被撞坏。
在铺粉结束后,首先利用高清工业摄像机对粉床进行三维数据测定,确认形成的粉床的厚度、密度、平整度等,从而保证SLM 3D打印过程的顺利进行和打印出的产品质量。
之后,激光扫描模块对成型缸熔池内的金属粉末进行选择性熔化,从而形成该层的产品结构。在进行3D打印过程中,气流压差传感器实时监控气泵风口输出的气流大小,若监测到的气流大小差异较大时,可以通过PID调节控制使得成型缸熔池各处的气流大小一致且符合加工需求;在铺粉过程中或当前层的3D打印结束后,则可以将气流大小调节至最小,保证产品表面的温度不会受气流影响而骤降,进而避免产品出现翘曲、开裂等不良。
在激光烧结成型时,保护气流从左侧风口经过三个气流压差传感器到达右侧风口,然后通过气泵循环流动。保护气流左侧扇形风口与保护气泵连接,为了加快气流调节的及时性,保护气泵与左侧风口连接通道距离要短。三个气流压差传感器用来监测气流流动大小,通过插值计算可以获得某个位置更精确的气流大小。
在当前层的SLM 3D打印结束后,高清工业摄像机对形成的产品进行三维数据测定,同时红外热像仪对产品表面的温度分布情况进行测量。当监测到某个分区能量密度偏低时,可动态调节激光输出功率,以减小零件内部应力集中。为了实现成型零件内部能量密度的优化调节,在考虑CUDA加速计算能力满足的前提下,采用小面积的分区区域,调节效果会更明显。
通过目标识别技术,可以快速准确的检验产品的一致性,降低工人劳动强度,提高企业效益。OpenCV的DNN模块功能强大,提供广泛的支持,支持目前开发工作上流行的tensorflow、caffe、pytorch深度学习库,支持LSTM、CNN、RNN等网络层,也包含了Alexnet、Google Net、VGG等模型。
当高清摄像头获取了产品的图片数据后,利用卷积神经网络对图像进行缺陷的特征提取。选取数据集中标注好的图像微调并添加三维测定的深度数据特征,再使用深度学习框架进行训练得到数据集,最后在OpenCV中通过训练得到数据集识别出SLM成型过程中出现的缺陷。当识别到存在缺陷时,可以通过自动或人工提醒的方式对成型过程进行干预,比如重新铺粉,或及时调节某个区域的激光功率、扫描速度、或保护气流的大小,或中止此次成型过程。
如此往复,直至产品打印完成。
较佳的,还可以利用打印过程中获取的各类数据、工艺参数进行强化学习。根据产品打印状态自适应地学习最优的控制策略,改善成型产品质量。本实施例选择的策略的输入是所有成型工艺参数S,输出为产品异常或缺陷出现的概率P,将策略网络实现为一个2层的全连接网络,第一层将长度为工艺参数数量的向量转换为隐藏的向量,第二层将隐藏的向量转换为输出的向量,即特征输出的概率分布。在成型时,选择输出缺陷概率最小的作为决策结果,作用于成型过程中,并得到新的特征输出的概率分布和反馈激励,如此循环往复,不断优化零件成型制作质量。
综上所述,本实施例提供的基于选择性激光熔化的3D打印系统及方法,包括成型缸熔池模块、铺粉运动模块、激光扫描模块、气流保护模块和在线监控模块;所述铺粉运动模块用于逐层3D打印后对所述成型缸熔池模块进行铺粉以形成粉床;所述激光扫描模块用于对所述成型缸熔池模块中的金属粉末进行激光熔化以实现3D打印;所述气流保护模块用于在进行3D打印时提供惰性保护气体;所述在线监控模块用于实时监测所述成型缸熔池模块中的产品数据和粉床数据以及所述气流保护模块中的气体数据,并根据所述产品数据、所述粉床数据和所述气体数据控制所述铺粉运动模块、所述激光扫描模块和所述气流保护模块的工作。通过在线监控模块对产品和粉床进行实时监控,并根据监控的结果对下一层的3D打印进行参数的调整,使得在产品3D打印过程中出现异常时能够被及时发觉并能够对异常进行及时处理,从而提高了打印产品的性能,解决了现有SLM 3D打印过程中不能反馈打印情况,不能根据反馈结果优化打印参数设置的问题,有助于减少成型产品的内部残余应力,防止变形与开裂现象发生,提高成型产品的综合力学性能与表面成型质量,提升成型产品的综合性能。
上述描述仅是对本发明较佳实施例的描述,并非对本发明范围的任何限定,本发明领域的普通技术人员根据上述揭示内容做的任何变更、修饰,均属于权利要求书的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于选择性激光熔化的3D打印系统,其特征在于,所述3D打印系统包括成型缸熔池模块、铺粉运动模块、激光扫描模块、气流保护模块和在线监控模块;所述铺粉运动模块用于逐层3D打印后对所述成型缸熔池模块进行铺粉以形成粉床;所述激光扫描模块用于对所述成型缸熔池模块中的金属粉末进行激光熔化以实现3D打印;所述气流保护模块用于在进行3D打印时提供惰性保护气体;所述在线监控模块用于实时监测所述成型缸熔池模块中的产品数据和粉床数据以及所述气流保护模块中的气体数据,并根据所述产品数据、所述粉床数据和所述气体数据控制所述铺粉运动模块、所述激光扫描模块和所述气流保护模块的工作。
2.根据权利要求1所述的基于选择性激光熔化的3D打印系统,其特征在于,所述在线监控模块包括TOF监测仪、高清工业摄像机、红外热像仪、气流压差传感器和中央处理器;
所述TOF监测仪设于所述铺粉运动模块,用于在所述铺粉运动模块铺粉时监测粉床的平整度并形成当前层的粉床平整度数据;
所述高清工业摄像机位于所述成型缸熔池模块上部,用于在所述铺粉运动模块铺粉后测量所述粉床的三维数据,以及在所述激光扫描模块3D打印后测量所述产品的三维数据和识别所述产品的外观缺陷,进而形成当前层的粉床三维数据、产品三维数据和产品缺陷数据;
所述红外热像仪位于所述成型缸熔池模块上部,用于在所述激光扫描模块3D打印后测量所述产品的温度分布情况,以形成当前层的产品温度梯度分布数据;
所述气流压差传感器位于所述成型缸熔池模块的上表面,用于实时监测所述气流保护模块提供的惰性保护气体的气流大小;
所述中央处理器用于接收所述TOF监测仪、所述高清工业摄像机、所述红外热像仪和所述气流压差传感器的数据并根据接收的数据控制所述激光扫描模块、所述铺粉运动模块和所述气流保护模块的工作。
3.根据权利要求1所述的基于选择性激光熔化的3D打印系统,其特征在于,所述气流保护模块包括变频驱动器、烟尘抽吸器、过滤器和气泵风口;所述变频驱动器与所述气泵风口相连用于提供惰性保护气体;所述烟尘抽吸器与所述过滤器相连用于将气体通过所述过滤器抽吸至外部;所述气泵风口的出风口呈喇叭状,且表面具有阵列排布的细孔。
4.一种基于选择性激光熔化的3D打印方法,应用于如权利要求1~3任一项所述的基于选择性激光熔化的3D打印系统中,其特征在于,所述3D打印方法包括:
步骤一,对成型缸熔池进行铺粉以形成粉床,同时监测铺粉平面是否存在异常凸起,若存在异常凸起,则暂停铺粉并报警;
步骤二,对形成的粉床进行几何特征提取,得到当前层的粉床三维数据;
步骤三,对成型缸熔池内的粉床进行3D打印;
步骤四,在当前层的粉床3D打印后,对产品进行几何特征提取,得到当前层的产品三维数据和产品缺陷数据;同时测量产品的温度分布,得到当前层的产品温度梯度分布数据;
步骤五,根据所述产品三维数据、所述产品缺陷数据和所述产品温度梯度分布数据调节3D打印参数;同时根据所述产品三维数据和所述产品缺陷数据判断产品是否出现缺陷,若出现缺陷则自动调整3D打印参数或中止3D打印;
步骤六,重复步骤一至步骤五,直至产品3D打印结束。
5.根据权利要求4所述的基于选择性激光熔化的3D打印方法,其特征在于,所述步骤一包括:
在铺粉运动时,利用TOF监测仪在铺粉刮刀运动方向前侧发射光束穿过成型缸熔池表面;
若光束被粉末或产品遮挡,则会被反射,此时判定为存在异常凸起,同时暂停铺粉并报警。
6.根据权利要求4所述的基于选择性激光熔化的3D打印方法,其特征在于,所述步骤二包括:
对高清工业摄像机进行标定,建立成像模型,以确定空间坐标系中物点与像点之间的对应关系;
利用标定后的高清工业摄像机对粉床进行图像数据提取和三维测定,得到当前层的粉床三维数据;
将当前层的粉床数据保存至对应层的监测数据中。
7.根据权利要求6所述的基于选择性激光熔化的3D打印方法,其特征在于,所述步骤四包括:
利用标定后的高清工业摄像机对产品进行图像数据提取和三维测定,得到当前层的产品图片数据和产品三维数据;
利用卷积神经网络对所述产品图片数据进行特征提取,以得到产品缺陷数据;
将当前层的产品三维数据和产品缺陷数据保存至对应层的监测数据中。
8.根据权利要求4所述的基于选择性激光熔化的3D打印方法,其特征在于,所述步骤二还包括:
对红外热像仪进行标定,以使红外热像仪获取所在位置处感测成型缸熔池表面的准确温度;
利用标定后的红外热像仪对产品的表面进行温度测量,以形成产品的温度梯度分布,产品表面的温度Tobj表达为:
Figure FDA0003035878000000031
其中,ε为产品的发射率,τα为大气的光谱透射率,Tr为标定黑体的辐射温度,α为产品表面对环境温度的吸收率,Tsur为环境温度,εα为大气发射率,Tatm为大气温度;
将当前层的产品温度梯度分布数据保存至对应层的监测数据中。
9.根据权利要求4所述的基于选择性激光熔化的3D打印方法,其特征在于,所述步骤五中的3D打印参数包括激光扫描模块提供的激光输出功率,气流保护模块提供的保护气流速度、保护气体中的氧气量,成型缸熔池模块的成型舱体压力和环境温度。
10.根据权利要求4所述的基于选择性激光熔化的3D打印方法,其特征在于,所述3D打印方法还包括:
步骤七,统计3D打印过程中每层的粉床三维数据、产品三维数据、产品缺陷数据和产品温度梯度分布数据,并根据统计的数据进行强化学习。
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