AI监控激光焊接工艺

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激光焊接是适合于连接金属和热塑性塑料的过程。它在高度自动化的生产中(例如在汽车工业中)已变得特殊成熟，因为激光几乎没有磨损，运行速度非常快且具有很高的精度。但是直到现在，焊缝的质量只能通过X射线，磁性分析方法或从生产中分离出的单个样品进行追溯记录。焊接质量的实时监控将是一个主要优势。
在传导焊接中，仅材料的表面是熔融的，而在深熔焊中，激光束迅速而深入地渗透到材料中，并形成一个充满金属和蔼体蒸气的细孔，称为“锁孔” 。如果锁孔太深，则金属蒸气的蒸气压降低，而熔融金属的表面张力增加。锁孔变得不稳定，最终会塌陷，从而在焊缝中留下孔洞，这是材料中不希翼的缺陷。因此，对于激光焊缝的质量而言，重要的是检测钥匙孔变得不稳定的时刻。到目前为止，这还没有达到足够的程度。只能使用光学方法从顶部观察钥匙孔。

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由Kilian Wasmer领导的Empa研究人员小组现在已经成功地精确检测并记录了激光深熔焊中的不稳定性瞬间。为此，他们一方面使用便宜的声学传感器，另一方面使用激光束在金属表面上的反射进行测量。借助人工智能(卷积神经网络)，仅需70毫秒即可对合并后的数据进行分析。这同意实时监控激光焊接过程的质量。
Empa研究人员最近在格勒诺布尔的欧洲同步加速器ESRF上证明了其监测方法的准确性。他们使用激光将钥匙孔融化成一块小的铝板，然后通过硬X射线辐射对其进行扫描。整个过程耗时不到百分之一秒，是用高速X射线照相机记录下来的。结果是：可以以90%以上的确定性正确识别焊接过程的各个阶段。

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一旦激光束撞击金属，热传导焊接过程的第一阶段即开始-仅表面处于熔融状态。随后，形成一个稳定的锁眼，它会以较长的曝光时间“摆动”(不稳定的锁眼) 。有时，锁孔会喷出液态金属，类似于火山喷发(井喷) 。如果它以不受操纵的方式塌陷，就会形成孔。所有这些阶段都可以借助Empa技术进行实时检测。
在某些实验中，研究人员成功地在焊缝中形成了孔，然后用第二个激光脉冲再次将其封闭。可以87%的确定性检测到孔的形成，成功去除率高达73% 。这种纠错方法对于激光焊接极有前途。到目前为止，焊缝中的气孔只能在工作完成后才干检测到。借助Empa技术，在此过程中已经知道了孔的位置。激光的后处理可以立即开始。
Empa开辟的监视过程不仅可以用于激光焊接，还可以用于3D打印金属零件的质量操纵。在粉末床工艺中(3-D金属打印中最常用的方法之一)，激光束穿过一层金属珠并将其焊接在一起。如果浮现孔，则可以第二次将激光指向缺陷区域，以随后去除每个孔。但是，这只能借助实时监控来完成，因为已经产生的任何孔隙都必须在被其他金属层覆盖之前立即消除。

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“我们的监测方法的一个优势是，我们使用的声学和光学传感器价格廉价，牢固耐用，并且可以轻松地在现有的工业工厂中进行改装，”协调这项工作的Kilian Wasmer说。他的同事谢尔盖·谢夫奇克(Sergey Shevchik)开辟了用于信号处理的人工智能，他对以适中的硬件成本获得的高速计算感到中意。“我们使用可以并行计算多个任务的图形处理器。此类处理器还用于现代游戏机中，并且价格合理。因此，Playstation和Co.的快速技术进步为我们的工作提供了很大帮助