激光增材制造过程监测与控制研究进展及展望

Electric Welding Machine
Vol.53 No.9Sept. 2023第 53 卷 第 9 期
2023 年9 月激光增材制造过程监测与控制研究进展及展望
蔡玉华， 熊俊， 陈辉
西南交通大学，四川 成都 610031
摘　要：激光增材制造（Laser additive manufacturing ， LAM ）以激光为载能束逐层熔化堆积金属材料的方式成形构件，因其兼顾制造效率与成形精度，在国防工程、航空航天领域受到广泛关注。

提高制造过程稳定性、改善成形精度、消除内部缺陷是推进LAM 高效、高质量发展与应用必须解决的关键科学与技术难题，对LAM 过程实施在线监测与控制是解决这些难题的必经之路。

分析了LAM 成形缺陷的产生机制及相应的抑制措施，阐述了LAM 过程信号的监测方法与研究现状，讨论了LAM 成形质量的闭环控制策略，指出了未来LAM 过程监测与控制的主要研究方向。

关键词：激光增材制造； 在线监测； 过程控制； 成形质量； 缺陷
中图分类号：TG456.7 文献标识码：A 文章编号：1001-2303（2023）09-0001-13
Research Progress and Prospect of Process Sensing and Control in Laser
Additive Manufacturing
CAI Yuhua, XIONG Jun, CHEN Hui
Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, China
Abstract: Laser additive manufacturing (LAM) uses the laser as the energy beam to melt and deposit metal layer by layer to form components, considering both manufacturing efficiency and forming accuracy. It has received widespread attention in the fields of national defense engineering and aerospace. Improving the stability of the manufacturing process, optimizing forming accuracy, and eliminating internal defects are key scientific and technological challenges that must be addressed to promote the efficient and high-quality development and application of LAM. Implementing online monitoring and control in LAM is necessary to address these challenges. The generation mechanism and corresponding suppression measures of LAM forming defects are analyzed, the monitoring methods and research status of LAM process signals are elaborated, and the closed-loop control strategies of LAM quality are discussed. The main research directions of process monitoring and control for LAM in the future are advised.
Keywords: laser additive manufacturing; online monitoring; process control; forming quality; defect
引用格式：蔡玉华，熊俊，陈辉.激光增材制造过程监测与控制研究进展及展望［J ］.电焊机，2023，53（9）：1-13.
Citation:CAI Yuhua, XIONG Jun, CHEN Hui.Research Progress and Prospect of Process Sensing and Control in Laser Additive Manufacturing[J].Electric Welding Machine, 2023, 53(9): 1-13.
收稿日期： 2023-08-11
基金项目： 国家自然科学基金资助项目（62173280，51975491）；四川省科技计划资助（2023NSFSC1956）；中央高校基本科研业务费（2682023ZTPY023）作者简介： 蔡玉华（1996—），男，博士研究生，主要从事激光增材制造领域的研究工作。

通讯作者： 熊　俊（1986—），
男，教授，博导，主要从事增材制造及焊接过程传感与控制的研究工作。

E-mail ：******************* 。

DOI ：10.7512/j.issn.1001-2303.2023.09.01
2023 年0 引言
金属增材制造作为一种革命性制造技术，为航
空航天及国防军工等领域的现代化高端装备中的
金属构件制造提供了高效、绿色、短周期、低成本的
解决方案［1］。

作为第三次工业革命的核心技术之
一，金属增材制造技术引起了世界各国学者的广泛
关注，已经被世界制造业强国视为未来产业发展的
重要增长点。

为提高我国高端制造业的国际竞争
力，抢占未来产业的战略制高点，我国政府在2015
年颁布的《中国制造2025》中将增材制造工艺与装
备明确为重点发展的关键技术领域之一［2］。

可见，推进增材制造产业的快速可持续发展已迫在眉睫。

增材制造技术可以根据三维几何模型逐层熔化与堆叠金属材料直接制造金属构件。

近年来增
材制造技术受到工业界和学术界的广泛关注，相关
研究也逐年增多（见图1）。

目前，金属增材制造中
使用的热源主要包括激光束、电子束和电弧［3-5］。

其
中，激光增材制造（Laser Additive Manufacturing ，
LAM ）技术因同时兼顾构件的成形精度、制造效率
及尺寸适应性，被视为最有发展前景的增材制造技
术之一［6-7］。

LAM 主要包括激光粉末床熔化（Laser
powder bed fusion ，LPBF ）和激光直接能量沉积（La ‐
ser directed energy deposition ，LDED ）两种工艺（见图2）。

LPBF 使用功率较低的激光束根据堆积层几
何形状选择性地逐层熔化粉末来制造构件。

与其
他增材制造工艺相比，LPBF 工艺的层厚和熔池尺
寸相对较小，因此LPBF 成形构件的尺寸精度能够
得到很好的控制［8］。

然而，LPBF 的大规模应用受到
生产效率和制造成本的制约。

相比之下，LDED 具
有更大的工艺参数窗口、更高的制造效率以及优异
的冶金结合性能［9］，因此LDED 能够满足更多的应用需求，如涂层制备、构件损伤修复等。

LDED 技术制造中大型结构件时，使用金属丝代替金属粉末作为原料可以显著降低制造成本［10］。

然而，由于热输入的增加，LDED 易出现熔池坍塌、尺寸精度低和晶粒粗大等缺陷［11］。

LAM 成形过程中激光束与金属材料强相互作用引起的复杂物理现象对过程稳定性产生严重的干扰，导致构件的成形精度和冶金质量相对较差［12-14］。

成形精度及内部缺陷控制是长期阻碍金属构件LAM 高可靠、高质量发展的关键科学与技术难题。

目前，研究学者主要从工艺调控、热积累控
制、增减材复合等角度改善构件成形质量［15-17］，然而，上述策略均是基于无反馈的离线制造模式。

事实上，实施过程监测与控制是实现LAM
高自动化、
图1　激光增材制造研究成果随年份变化柱状图Fig.1　Histogram of research results for laser additive manufacturing
over the years
（a ）粉末床熔化工艺［8
］
（b ）直接能量沉积工艺［9］
图2　激光增材制造方法
Fig.2　
Methods of laser additive manufacturing 2
第9期蔡玉华， 等： 激光增材制造过程监测与控制研究进展及展望高可靠和高质量发展的一种卓有成效的方法。

LAM 构件经历了快速变化的热物理冶金过程，表现为强耦合的复杂物理信号，包括极端温度梯度、声波、可见光、紫外光和红外线辐射。

这些物理信号的异常与LAM 缺陷的产生直接相关。

过程信号传感可以获得与构件质量状态相关的丰富数据，为构件质量的实时识别和在线优化奠定了基础。

在传感技术和数据处理能力的快速发展的背景下，过程控制作
为LAM 自动化的关键步骤，同时面临着机遇和挑战。

在LAM 闭环控制过程中，传感设备实时反馈
与成形质量相关的瞬态信号或特征，控制器可根据反馈信号的偏差状态对制造过程参量进行稳态调控。

目前LAM 反馈控制中常用的控制策略主要包括PID 控制、模糊控制和自适应学习控制等。

在LAM 系统中集成智能闭环控制模块对保证产品质量具有重要意义。

近年来，为了推动LAM 过程监测与控制的发展，国内外学者进行了大量的研究工作。

然而，这些研究主要关注离散或单一的检测目标与控制策略，亟须将这些分散的研究工作进行系统的整合深化，为后续的研究提供借鉴，并指导其他增材制造技术自动化系统的开发。

因此，本文主要介绍了LAM 中容易出现的缺陷类型及其科学的抑制措施，阐述了LAM 过程传感与控制技术的发展水平和局限性，总结了LAM 过程监测与控制存在的问题，并对未来的发展方向提出了建议。

1 主要难题
LAM 成形构件在制造过程中经历激光与材料的强相互作用、熔池在强约束下的快速凝固、极端温度梯度下的晶粒生长和高周热应力［18］，上述任意过程出现异常都会引发各种质量问题，甚至导致构件无法使用［19］。

LAM 成形构件的精度可由成形尺寸和表面光洁度进行描述，内部缺陷可由孔洞和裂
纹进行表征（见图3）。

在实际制造过程中，由于单个缺陷通常受到多个参量影响，所以LAM 成形构件的缺陷控制策略往往涉及复杂的多因素解耦。

1.1 成形精度成形精度是实际制造构件与三维几何模型之间的尺寸偏差，是定义成形质量最直观、基础的参量。

提高LAM 构件的成形精度可以有效提高原料利用率，降低制造成本。

LAM 构件的成形精度主要表现在成形层宽度、高度、表面光洁度以及变形等方面。

LAM 构件的表面光洁度表现为上表面和侧面的粗糙度水平。

由于构件局部粗糙表面的微观尖锐位置在应力加载过程易促进裂纹的产生和扩展，因此，改善构件的表面光洁度是提高疲劳性能的有
效方法［20］。

逐层堆积过程中的台阶效应对表面粗糙度的影响最为显著，LDED 成形层高度一般在0.2~2 mm 内变化，因此其表面粗糙度远高于LPBF 成形件。

表面球化和飞溅是影响成形件表面质量的重要因素［21］。

表面球化主要有三个诱导因素［22］，即金属熔体由于过大的表面张力而收缩成球体、熔
融颗粒的润湿性差而难以铺展和部分熔融的粉末在凝固过程中粘附在构件表面，该缺陷严重影响成形件的表面光洁度。

在LAM 过程中，
材料的剧烈
图3　激光增材制造构件中的典型缺陷
Fig.3　
Typical defects in components fabricated by laser additive manufacturing 3
2023 年蒸发形成等离子体羽流，熔池中的金属熔体在等离子体羽流反冲压力的作用下易形成飞溅，这些飞溅粘连到表面导致成形层的表面光洁度下降。

LAM 成形尺寸缺陷是成形层宽度和高度与设计尺寸的偏差，以及应力导致的翘曲变形等。

影响LAM 成形尺寸精度的因素众多，如成形路径、层间温度、堆积层厚度、热积累状态等。

LAM 技术制造一些独特结构时，如拐角件和交叉件，在路径交叉或拐角位置容易出现不均匀的材料沉积和热积聚，导致严重的成形尺寸缺陷［23］。

特别是对于熔丝LDED ，不合理的进料速度或角度会严重影响材料过渡的平稳性，金属丝可能在激光束的边缘熔化，形成弱连接液桥，从而降低零件的成形质量。

通常，激光熔池内的温度变化率可达102~104 K/s ，这种不均匀加热或冷却在构件中引起较大的残余应力［24］。

在逐层堆积过程中，由于残余应力的累积，成形件或基板将产生翘曲变形缺陷。

当局部残余应力超过材料的屈服强度时，会出现分层和开裂缺陷，这对构件服役的影响是致命的［25］。

目前，残余应力的控制策略包括优化堆积路径、控制层间停留时间及添加辅助热场等［26］。

1.2 内部缺陷
与成形精度缺陷不同，内部缺陷会显著降低构件的机械性能。

含有未识别的内部缺陷的LAM 成形构件在工程应用中存在巨大的风险［27］。

LAM 成形件的内部缺陷主要包括气孔和微裂纹。

气孔是激光加工中最常见的缺陷，有许多的诱发因素，如工艺参数不合理、原材料污染等。

根据气孔产生机理可分为工艺型气孔和冶金型气孔。

当激光能量密度较高时，熔池中会出现匙孔效应，不稳定的匙孔坍塌后在熔池中形成气泡。

由于熔池冷却速度较高，液态熔池中的气泡没有足够的时间逸出而导致气孔产生［28］。

而较低的热输入或过小的层间搭接率会导致相邻层金属材料熔合不良，致使孔洞出现［29］。

在LDED 中，熔融金属转移到熔池中会引起较强的湍流，这种熔池表面的湍流会将环境气体卷入到熔池中致使气孔产生［30］。

基板或成形原材料由于保存不当易被油渍、水渍等化合物污染，这些杂质进入熔池中会发生分解或挥发，从而产生气孔［31］。

裂纹的产生通常与材料特性和应力分布有关。

对于具有高开裂倾向的合金材料，如高碳钢、高温合金等，成形过程中的高温度梯度、高冷却速率以
及复杂热循环会导致其发生元素偏析、相变以及残余应力累积等问题，因此使用LAM 方法制备其结构件的难度较大。

从冶金角度来看，成形件中出现的裂纹类型主要包括凝固裂纹和液化裂纹［32］。

当LAM 熔池冷却过程的不均匀收缩超过临界值时，即沿晶界液相层开裂，致使凝固裂纹产生。

这种裂纹大多起源于树枝状晶的最终汇合处，并沿着晶界扩展。

在多层沉积过程中，复杂的热循环会熔化前一沉积层中的低熔点共晶物，成形件在残余应力作用下引发该区域开裂而形成液化裂纹。

残余应力通常集中分布在成形件的层间或尖锐结构区域，当残余应力峰值超过这些区域的强度极限时，将导致微裂纹的产生［33］。

因此，抑制甚至消除LAM 成形过程的残余应力至关重要。

目前，控制残余应力的产生与分布的措施主要包括降低热输入、延长层间停留时间、降低温度梯度等。

2 传感方法
LAM 成形的物理过程包括材料的快速熔化和凝固、等离子体喷发、熔池对流和热传导，表现为快速变化的温度场、声波、可见光和红外辐射。

这些特征物理信息的异常与LAM 成形件缺陷的产生直
接相关。

过程传感可以在线获取反映构件质量状态的特征信号，是成形质量在线识别和控制的基础。

本节主要讨论LAM 中常用的传感方法，包括热传感、视觉传感、声发射传感和光谱传感。

2.1 热传感LAM 成形过程中复杂的热动态行为是影响内部缺陷和成形精度的关键因素［34］。

LAM 熔池温度高、温度梯度大，不均匀的温度梯度会严重影响成形件微观结构和机械性能的均匀性。

目前，温度传感器可分为接触式温度传感器和非接触式温度传感器。

接触式温度传感器要求测温元件与被测对象有良好的热接触，通常用于监测固定位置的热演化。

相比之下，基于热辐射交换原理的红外传感器与被测元件互不接触，
具有更高的安装灵活性以及4
第9期蔡玉华， 等： 激光增材制造过程监测与控制研究进展及展望作用距离［35］，其在LAM 热监测领域受到更多的关注。

常用的温度传感器包括热电偶、高温计、热像仪等。

密西西比州立大学Marshall 等［36］使用高温计监测LDED 熔池温度，利用热成像仪监测成形过程构件整体的温度分布，研究了LDED 过程的热循环演变规律，探索了成形过程构件整体及局部的热状态量化方法。

热成像仪的测量范围大、应用对象广泛，且可以通过调整空间分辨率控制测量精度，已被广泛用于表征熔池尺寸以及诊断过程稳定性［37］。

重庆绿色智能技术研究院Zheng 等［38］利用热像仪来监测LPBF 熔池的温度分布（见图4），以金属熔点为温度阈值，在温度分布图中提取熔池轮廓以实时表征熔池的宽度与长度。

堆积过程的局部瞬态热异常与成形件缺陷的产生有较高相关性，因此部分学
者使用热成像仪表征构件的表面及内部缺陷。

米兰理工大学Dimer 等［39］构建了一个由近红外波长相机、可见波长相机和光电二极管组成的多传感器温度监测系统，分析LPBF 过程中激光吸收率和温度场演变特性，揭示了温度场分布特征与构件内部孔洞分布的关系规律。

美国桑迪亚国家实验室Mitch ‐ell 等［40］使用双色高温计监测LPBF 熔池的瞬态异常现象，并将机器学习算法和计算机断层扫描数据进行融合分析，成功实现了构件内部孔隙的识别。

使用适当的温度传感器才能保证测量的准确性。

接触式传感器无法实现熔池温度的在线表征；广泛使用的红外传感可监测处于运动状态或快速变化的对象，是闭环控制系统中理想的温度传感方法。

相关研究表明红外传感能够很好实现熔池热状态以及熔池尺寸的反馈，对LAM 过程保持成形层的热状态及几何形状一致性具有重要的意义。

此外，部分学者通过建立高效的算法来提取熔池热状态的瞬态异常特征，并将这些特征与熔池内部缺陷的产生相联系，成功实现了内部缺陷的在线监测。

然而，红外传感设备受环境（光照、烟尘）的影响较大，其测量精度与系统参数的选取相关（材料发射率、探测距离）。

进行大范围温度场分布监测时，红外传感系统的计算量较大，因此，采样频率相对较低，存在一定的时滞性。

2.2 视觉传感因具有设备成本低、特征信息直观、鲁棒性强和信息量丰富等特点，视觉传感在监测LAM 成形件几何特征方面有不可替代的地位。

视觉传感系统的核心元件为电荷耦合器件（Charge coupled de ‐vice ，CCD ）相机或互补金属氧化物半导体（Comple ‐mentary metal oxide semiconductor ，CMOS ）相机，视觉传感系统如图5所示［41-43］。

实际上，视觉传感器仅需要采集正确条件下的图像，传感数据中关键信息的提取依赖于后续的数据处理方法。

目前，许多研究使用图像处理算法直接从图像信息中提取熔池尺寸特征［44］。

此外，机器学习算法如支持向量机、卷积神经网络（Convolutional neural network ，CNN ）等，可以从图像信息中快速提取深层次特征，有力地推进了视觉传感技术的发展。

传统LAM 成形件内部缺陷的检测高度依赖后处理方法，如X -射线和超声检测［41］。

目前，许多研
究致力于开发基于视觉传感的自动缺陷定位及量
化系统。

弗劳因霍夫激光技术研究所Fischer 等［42
］
图4　热传感系统及监测［38］
Fig.4　Thermal sensing system and monitoring ［38
］5
2023 年
将线阵相机和三维测量系统相结合，构建了一个高分辨率的光学监测系统用于识别LPBF 成形层的尺寸偏差缺陷，揭示了图像特征与成形质量之间的关系，实现了成形层内部缺陷的快速定位。

巴博尔理工大学Ahmad 等［43］利用CCD 相机实时采集LDED 成形过程的熔池图像，使用图像处理算法直接提取熔池的高度及熔化深度特征，建立了工艺参数和几何特征之间的映射模型，并开发了两个自适应神经模糊推断系统分别预测成形层高度及熔化深度。

瑞士大学Perani 等［45］在LDED 系统中集成了一个同轴CMOS 相机对熔池进行实时监测，开发了一个深度学习网络回归模型，将熔池图像和工艺参量作为深度学习网络的输入，实现了沉积层宽度及高度的快速预测。

滑铁卢大学Naiel 等［46］使用一个基于CCD 相机的视觉传感系统监测LDED 中沉积材料的熔化模式，包括熔化不足模式、热传导模式和匙孔熔化三种材料熔化模式，开发了一种基于熔池图像数据的融合模型，将熔池图像作为模型的输入，材料熔化模式作为模型的预测输出，实现了材料熔化模式的快速在线识别。

浦项科技大学Kim 等［47］使用一个同轴CCD 相机实时监测LPBF 过程中的熔池状态，将熔池图像作为CNN 模型的输入实现了光束扫描方向的在线预测。

上述研究表明视觉传感常用于提取LAM 构件局部/整体的几何特征，如成形层高度、宽度和结构失真变形等。

此外，视觉传感较强的鲁棒性和高的空间分辨率使其在监测成形层缺陷的产生方面具有独特优势，许多学者将视觉信息与深度学习算法进行结合以实现内部缺陷的高效识别。

尽管为监测视觉信号开发的传感方法具有较高的精度和较大的测量范围，但由于图像数据的处理时间相对较长，可能会导致一定的时滞性。

2.3 声发射传感热传感和视觉传感在监测成形层表面特征方面具有独特的优势。

然而，这些传感方法难以获得
反映构件内部状态的信息。

在激光束和金属材料的热机械作用过程中，熔池中会激发出丰富的瞬态弹性波。

这些声波信号携带了许多与内部特征相关的信息，如气孔和裂纹（见图6）。

作为与时间相关的低维度数据，声发射信号具有处理速度高、传感设备成本低的特点［48］。

因此，开发声发射传感技术对LAM 成形件内部缺陷检测具有重要意义。

常用的声发射信号传感方法主要包括结构负载声发射传感和空气负载声发射传感。

接触式压电传感器通常被用于监测金属构件中传导的声发射信号。

南洋理工大学Chen 等［49］使用一套声发射传感系统实时监测LDED 成形过程的声发射信号，并利用CNN 模型从声发射信号中提取与裂纹缺陷相关的特征向量，实现了裂纹缺陷的识
别及质量分类。

日本国家材料科学研究所Ito 等［50］设计了一套由两个压电式声发射传感器组成的传感系统对LPBF 成形件的内部缺陷进行监测，
根据
图5　视觉传感系统及监测［41-43］
Fig.5　Visual sensing system and monitoring ［41-43
］6
第9期蔡玉华， 等： 激光增材制造过程监测与控制研究进展及展望两组声发射信号的时域和振幅特征实现了裂纹和孔隙缺陷快速定位，测量的空间误差在2~3 mm 以内。

空气负载声发射传感器可以最大限度地抑制结构噪声，同时具有较高的安装自由度。

新加坡国立大学Ye 等［51］利用麦克风采集LPBF 成形过程的声发射信号，揭示了声发射信号频率特征与激光扫描状态的关系规律，使用深度置信网络模型建立了声发射信号与成形层表面缺陷之间的映射。

瑞士联邦材料科学和技术实验室Pandiyan 等［52］使用一个空气负载声发射传感器监测LPBF 过程的声发射信号，研究了成形层在球化、熔化不足、无孔洞和匙孔四种熔化模式下的声发射信号特性，揭示了激光能量密度与材料熔化模式和声发射特性的关系规律，建立了激光功率和扫描速度的合理匹配范围。

目前，对LAM 过程的声发射传感技术已开展了较多研究。

其中，结构负载声发射传感收集的声信号与构件内部的质量状态具有较强的相关性，常用于裂纹以及气孔等内部缺陷的表征。

而空气负载声发射传感主要监测在空气中传播的声信号，其常用于熔池状态的监测及成形过程稳定性的评价。

然而，实际制造环境中存在大量机器或人工作业的干扰噪声，对声发射传感系统的精度及鲁棒性提出更高的要求。

此外，声发射信号表现出非线性及复杂性，难以建立声发射信号与过程动态之间的精确模型。

因此，基于声发射传感的过程监测与控制技术有待进一步研究。

2.4 光谱传感处于激发态的金属元素在受激原子返回基态
时会释放具有独特波长的特征谱线。

因此，发射光谱被认为是分析金属熔池成分的一种优异工具。

光谱仪因其具有监测范围广、抗干扰能力强、较高的分析速度和灵敏度等优势，已被广泛应用于诊断LAM 成形过程稳定性及理解过程变化机制。

光谱传感的系统框架及监测过程如图7所示［53-54］。

通常，LAM 熔池光谱图中特征谱线的强度峰高与熔池内相应元素的含量成正相关。

密苏里科技大学Lough 等［53］使用光谱仪收集了304不锈钢LPBF 成形过程的光谱信息，分析了工艺参数与受激物质的化学性质和相对谱线强度之间的关系规律，结果表明，铬元素的特征谱线强度随着激光功率及环境
压力的增加而上升。

南卫理公会大学Liu 等［54］使用光谱仪监测电阻热丝LDED 成形过程的光谱信号，研究了沉积过程稳定性和光谱特性之间的关系，发现当热丝电压超过12 V 时，会产生电弧等离子体和严重的飞溅，并且光谱特征会随着沉积过程发生显著变化。

作为一种原位过程信号，元素特征光谱的变化还可以反映LAM 成形件内部缺陷的发生。

内布拉斯加州大学Montazeri 等［55］使用多光谱传感器采集LPBF 过程中的光发射特征信号，并对这些光谱信号进行傅里叶变换，使用断层扫描技术来量化成形件的孔隙率，
将傅里叶变换系数及对应条件下
图6　声发射传感系统及监测［48-49］
Fig.6　Acoustic emission sensing system and monitoring ［48-49
］7。