一种选区激光熔融过程熔池尺寸的实时预测方法技术

本发明专利技术公开了一种选区激光熔融过程熔池尺寸实时预测方法，其步骤包括：1、构建熔池图像数据集；2、通过对熔池图像进行处理，提取熔池的长度、宽度和面积；3、提取与激光功率、扫描速度、功率密度和扫描策略相关的工艺特征；4、构建基于CNN和informer的熔池尺寸预测模型；5、对模型进行训练。本发明专利技术能克服现有模型只能用于单道或多道平均熔池尺寸预测的缺陷，可对具有不同热历史的复杂扫描策略下的未来多个时刻的熔池尺寸进行较为准确的实时预测。时刻的熔池尺寸进行较为准确的实时预测。时刻的熔池尺寸进行较为准确的实时预测。

【技术实现步骤摘要】
一种选区激光熔融过程熔池尺寸的实时预测方法


[0001]本专利技术涉及激光增材制造过程监测
，具体涉及一种选区激光熔融过程熔池尺寸实时预测方法。

技术介绍

[0002]选区激光熔融技术由于其在制造高性能复杂结构件方面的优势，已成为发展最快的金属增材制造工艺之一。由于制造过程中缺乏稳定性和可重复性，难以保证产品质量，限制了其广泛应用，尤其是在航空航天、医疗等对成形精度和性能要求较高的行业。熔池是在增材制造最基本的子过程中形成的，其动态变化不仅反映了制造过程的稳定性，也是产生气孔、球化等缺陷的底层原因。因此，如果可以实时准确预测熔池的尺寸，就可以在形成异常熔池之前调整工艺参数，从而保持相对稳定的熔融状态，这样可以减少成形过程缺陷，并显著提高零件的最终质量。
[0003]针对选区激光熔融过程熔池尺寸预测的问题，目前有基于物理的建模方法，如有限元分析和计算流体动力学等方法，但是这些物理模型具有固有的假设、简化与近似，降低了其准确性，而且需要大量的计算时间，很难应用于实时监控过程。另外也有采用高斯过程、多层感知机等机器学习模型来预测成形过程的熔池尺寸，但是主要是以工艺参数作为输入，对单道或多道的平均熔池尺寸进行预测。一般来说，根据三维模型自动生成的扫描策略可能非常复杂。改变扫描策略、激光功率和扫描速度等制造条件将导致不同的热历史，而选区激光熔融过程中的熔池尺寸直接受到热历史的影响。另外，选区激光熔融过程具有内在的随机性。例如，同一组输入(工艺参数)可能会导致不同的结果，这可能与环境因素、长时间制造引起的系统漂移、飞溅产生等有关。因此，需要研究一种可以根据历史扫描情况来实时捕捉选区激光熔融过程熔池尺寸变化的方法。

技术实现思路

[0004]本专利技术是为了解决上述现有技术存在的不足之处，提出一种选区激光熔融过程熔池尺寸实时预测方法，以期能实现复杂扫描策略下的选区激光熔融整个过程中熔池尺寸的实时准确预测，从而为熔池尺寸的控制并保持熔融过程的稳定提供基础，进而能减少甚至消除成形过程缺陷，并能提高制造零部件的几何精度、表面质量和力学性能，保证最终产品的质量。
[0005]本专利技术为达到上述专利技术目的，采用如下技术方案：
[0006]本专利技术一种选区激光熔融过程中熔池尺寸的实时预测方法的特点在于，包括以下步骤：
[0007]步骤1：利用近红外高速摄像机以固定频率采集选区激光熔融过程中的熔池图像，并构建熔池图像数据集I＝{I1,I2,
…
,I
i
,
…
I
N0
}；其中，I
i
∈R
L
×
H
表示第i时刻的熔池图像，N0为熔池图像样本数量；L和H分别为图像的长度和高度；
[0008]步骤2：通过对熔池图像进行处理，提取熔池的长度、宽度和面积；
[0009]步骤2.1：设置一个初始阈值，并对第i时刻熔池图像I
i
进行二值化处理，得到图像I
i
中的熔池边界；
[0010]根据熔池边界得到熔池图像I
i
中的熔池宽度，并与实际扫描轨道的宽度进行对比，从而确定熔池边界的最优阈值；
[0011]根据所述最优阈值对所有熔池图像进行二值化处理，得到每个熔池图像的最优熔池边界；
[0012]步骤2.2：利用最小二乘法将所有最优熔池边界拟合成椭圆，并根据近红外高速摄像机的瞬时视场角，对椭圆的长轴长、短轴长、椭圆面积进行换算后，分别得到熔池的长度、宽度和面积，并作为熔池的尺寸；
[0013]将第i时刻熔池图像I
i
到第i+k
‑
1时刻熔池图像I
i+k
‑1作为一个样本，将第i时刻熔池图像I
i
到第i+k
‑
1时刻熔池图像I
i+k
‑1的熔池尺寸序列作为样本的标签Y
i,i+k
‑1；
[0014]步骤3：提取激光功率、扫描速度、功率密度和扫描策略相关的工艺特征；
[0015]步骤3.1：分别利用式(1)～式(3)计算标签Y
i,i+k
‑1对应的第i
‑
1时刻下的激光功率p
i
‑1、第i
‑
1时刻下的扫描速度v
i
‑1、第i
‑
1时刻下的功率密度E
i
‑1：
[0016][0017][0018][0019]式(1)
‑
式(3)中，n为第i
‑
1时刻与第i时刻之间激光扫描点数量，和分别为第i
‑
1时刻下第j个扫描点的激光功率和激光入射角，和分别为第i
‑
1时刻下第j
‑
1到第j+1个扫描点之间的距离和扫描时间；
[0020]步骤3.2：利用式(4)
‑
式(9)计算标签Y
i,i+k
‑1对应的第i
‑
1时刻下的激光移动方向第i
‑
1时刻下的X方向距离第i
‑
1时刻下的Y方向距离第i
‑
1时刻下的欧式距离第i
‑
1时刻下的加入扫描距离权重的激光功率特征第i
‑
1时刻下的加入扫描距离权重的激光功率密度特征
[0021][0022][0023][0024][0025][0026][0027]式(4)
‑
式(9)中，为第i
‑
1时刻下第j个扫描点的激光移动单位方向向量，e0为工作坐标系的X轴单位方向向量，g为计算夹角的函数，为第i
‑
1时刻下第j个扫描点在工作坐标系X轴方向的位置，为第i
‑
1时刻下第j个扫描点在工作坐标系Y轴方向的位置；为第i时刻下第1个扫描点在工作坐标系X轴方向的位置，为第i时刻下第1个扫描点在工作坐标系Y轴方向的位置；
[0028]步骤3.3：令标签Y
i,i+k
‑1对应的第i
‑
1时刻下的所有工艺特征为按照步骤3.1～步骤3.2的过程计算第i
‑
N时刻到第i
‑
2时刻的工艺特征，从而得到标签Y
i,i+k
‑1对应的第i
‑
N时刻到第i
‑
1时刻的工艺特征序列为
[0029]步骤4：构建熔池尺寸预测模型，包括：熔池感兴趣区域的提取模块、提取熔池图像特征的CNN模块、融合工艺特征与熔池特征的informer模块；
[0030]步骤4.1：所述提取模块计算标签Y
i,i+k
‑1对应的第i
‑
N时刻到第i
‑
1时刻的熔池图像序列I
i
‑
N,i
‑1＝{I
i
‑
N
,I
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种选区激光熔融过程中熔池尺寸的实时预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：利用近红外高速摄像机以固定频率采集选区激光熔融过程中的熔池图像，并构建熔池图像数据集其中，I
i
∈R
L
×
H
表示第i时刻的熔池图像，N0为熔池图像样本数量；L和H分别为图像的长度和高度；步骤2：通过对熔池图像进行处理，提取熔池的长度、宽度和面积，并作为熔池的尺寸；将第i时刻熔池图像I
i
到第i+k
‑
1时刻熔池图像I
i+k
‑1作为一个样本，将第i时刻熔池图像I
i
到第i+k
‑
1时刻熔池图像I
i+k
‑1的熔池尺寸序列作为样本的标签Y
i,i+k
‑1；步骤3：提取激光功率、扫描速度、功率密度和扫描策略相关的工艺特征；步骤3.1：分别利用式(1)～式(3)计算标签Y
i,i+k
‑1对应的第i
‑
1时刻下的激光功率p
i
‑1、第i
‑
1时刻下的扫描速度v
i
‑1、第i
‑
1时刻下的功率密度E
i
‑1：：：式(1)
‑
式(3)中，n为第i
‑
1时刻与第i时刻之间激光扫描点数量，和分别为第i
‑
1时刻下第j个扫描点的激光功率和激光入射角，和分别为第i
‑
1时刻下第j
‑
1到第j+1个扫描点之间的距离和扫描时间；步骤3.2：利用式(4)
‑
式(9)计算标签Y
i,i+k
‑1对应的第i
‑
1时刻下的激光移动方向第i
‑
1时刻下的X方向距离第i
‑
1时刻下的Y方向距离第i
‑
1时刻下的欧式距离第i
‑
1时刻下的加入扫描距离权重的激光功率特征第i
‑
1时刻下的加入扫描距离权重的激光功率密度特征权重的激光功率密度特征权重的激光功率密度特征权重的激光功率密度特征权重的激光功率密度特征权重的激光功率密度特征
式(4)
‑
式(9)中，为第i
‑
1时刻下第j个扫描点的激光移动单位方向向量，e0为工作坐标系的X轴单位方向向量，g为计算夹角的函数，为第i
‑
1时刻下第j个扫描点在工作坐标系X轴方向的位置，为第i
‑
1时刻下第j个扫描点在工作坐标系Y轴方向的位置；为第i时刻下第1个扫描点在工作坐标系X轴方向的位置，为第i时刻下第1个扫描点在工作坐标系Y轴方向的位置；步骤3.3：令标签Y
i,i+k
‑1对应的第i
‑
1时刻下的所有工艺特征为按照步骤3.1～步骤3.2的过程计算第i
‑
N时刻到第i
‑
2时刻的工艺特征，从而得到标签Y
i,i+k
‑1对应的第i
‑
N时刻到第i
‑
1时刻的工艺特征序列为步骤4：构建熔池尺寸预测模型，包括：熔池感兴趣区域的提取模块、提取熔池图像特征的CNN模块、融合工艺特征与熔池特征的informer模块；步骤4.1：所述提取模块计算标签Y
i,i+k
‑1对应的第i
‑
N时刻到第i
‑
1时刻的熔池图像序列I
i
‑
N,i
‑1＝{I
i
‑
N
,I
i
...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱锟鹏，王齐胜，施云高，陈红，
申请(专利权)人：中国科学院合肥物质科学研究院，
类型：发明
国别省市：