金属增材制造过程的高速红外成像检测

2026-08-06
 

材制造(又称3D打印)被业内视作继互联网之后的又一重大的工业变革技术。该工艺可快速制备不同成分、外形与尺寸的金属构件,但成形过程中极强的温度梯度会在材料内部产生应力与形变。

为更清晰地观测、解析热传导行为,魁北克工业研究中心(CRIQ)采用Exosens FAST M2KUDx红外相机,以2800帧/秒(fps)的高速采集不锈钢直接金属激光烧结(DMLS)全过程红外图像。试验结果证实,高速红外成像能够完整捕捉增材制造金属件内部的热传递细节。

EXOSENS FAST M2K高速红外相机

 

 

01
 金属3D打印的测温难题,传统设备无力解决
 

直接金属激光烧结(DMLS依靠高能激光逐层熔化金属粉末成型,工艺存在多重测温痛点:

1. 热场复杂多变:激光高速扫描(最高7m/s)、零件厚薄不均、边缘效应、多层累积热量,不同位置温升、散热规律差异巨大,极易产生未熔合、翘曲缺陷;

2. 传统测温手段局限性强:

·热电偶:仅能测基板温度,无法捕捉打印层内部实时温度;

·单点高温计:缺少空间成像能力,看不到全域温度分布;

·普通红外热像仪(50Hz)帧率过低,激光毫秒级扫描动作会丢失关键温度峰值,无法区分连续两道激光的热信号;

3. 工况观测壁垒:打印需惰性气氛保护,常规石英观测窗不透中红外光,很难实现内部实时成像。

 

02
 整套高速红外成像试验方案落地
 
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增材制造红外成像试验装置与FAST M2k相机实拍红外热成像图

1. 核心观测设备:Exosens FAST M2KUDx高速红外相机

·探测器:320×256像素锑化铟(InSb),中波红外3–5.5μm波段;

·采集性能:截取局部像素实现2800帧/秒超高速采集,内置多档位滤光片轮;

·光路优化:替换2mm厚蓝宝石观测窗,搭配45°镀金反射镜,解决中红外透光难题。

2. 打印试样与工艺参数

·设备:EOS-M290 DMLS金属打印机,400W镱光纤激光器;

·材料:316L不锈钢,单层铺粉厚度40μm

·工艺:锚固底座功率290W、网格扫描功率100W,激光扫描速度675mm/s,基板恒温150℃

·观测对象:雨伞支架支撑结构(实心锚固底座+细密网格+轮廓封边)。

 

03
 试验核心发现:不同结构热行为天差地别
 

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(A) 雨伞支架打印布局;(B) 打印实心锚固底座;(C)(D) 打印金属网格;(E) 轮廓边缘烧结

研究选取零件5处典型特征点位,完整记录打印全周期温度变化,清晰揭示结构形态对热累积的影响:

1. 实心锚固底座(A点):热量高度集中、长时间持续放热

底座一次性大功率激光熔融,瞬间高温让探测器饱和350ms;后续网格打印时,每60~80ms就会出现热量脉冲,厚实体持续储存热量,散热速度远慢于薄壁网格。

2. 拐角窄结构(B/E点):存在热量传导叠加效应

邻近锚固底座会持续向窄薄壁传导余热,形成基础温升;靠近零件边缘散热路径短,激光扫描产生的温度峰值明显低于网格中心,轮廓封边阶段会出现瞬时高温饱和。

3. 网格中心(C点):激光反复扫描,热脉冲密集

网格区域激光来回扫描,温度尖峰随激光靠近持续升高、远离后逐步衰减;激光溅射的高温金属颗粒会产生无规律瞬时热点,是孔隙缺陷的重要诱因;远离零件边缘,轮廓烧结几乎无温升干扰。

4. 圆形薄壁段(D/E点):超高帧率是分辨热信号的关键

零件内外轮廓分两次激光烧结,两道工序间隔仅40~70ms50Hz普通热像仪完全无法区分两组温升峰,2800fps高速相机才能清晰分离两次烧结的温度曲线,精准捕捉毫秒级热变化。

A–E 五点打印全过程温度变化曲线

 

04
 高速红外成像的行业价值
 

1. 提前预判缺陷实时捕捉热累积、局部过热、飞溅颗粒等异常,在打印早期识别缺陷,大幅减少粉末、工时浪费;

2. 指导工艺优化:根据不同结构的热演化规律,针对性调整激光功率、扫描速度、扫描路径,降低残余应力与零件变形;

3. 完善热处理方案:完整记录零件全流程热历史,精准匹配后续去应力退火等热处理工艺;

4. 适配极限打印工况:DMLS激光最高扫描速度可达7m/s,只有千帧级高速红外相机,才能完整还原高速扫描下的瞬态热场。

 

总结

金属增材制造的缺陷根源大多藏在看不见的热传递过程中,传统测温设备只能获取碎片化温度数据。Exosens FAST M2KUDx为代表的高速中波红外成像系统,兼顾超高帧率与高空间分辨率,既能捕捉宏观全域温度分布,又能分辨毫秒级瞬态熔池热信号。

这套监测方案可广泛用于不锈钢、钛合金等金属粉末床打印工艺研发、在线质量检测,为优化零件设计、迭代打印策略、抑制残余应力变形提供可视化、量化的数据支撑,是推动金属3D打印走向高精度、规模化生产的关键表征工具。

 
 

 

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