作者：吴世彪; 窦文豪; 杨永强; 王迪; 陈晓君; ...激光选区熔化金属增材制造在线检测离线检测过程监控机器学习
摘要：激光选区熔化技术(简称SLM)近些年来发展迅速,已应用于航空航天、医疗、模具等诸多领域。首先综述了近几年SLM领域的在线检测、离线检测技术的进展,重点介绍了SLM的在线检测手段,如利用同轴/旁轴原位架构的高速CCD及红外成像装置获取SLM过程中丰富的可见光和红外信息,介绍了相关描述子提取方法,并研究描述子与SLM成形质量的相关性,另外,少部分学者基于声信号信息源、光电二极管进行了单熔道成形质量的分类识别检测。此外,还介绍了SLM的离线检测手段,除传统的材料测试分析方法外,显微CT和激光诱导击穿光谱学为SLM的缺陷三维表征和成分分析提供了高效新型的工具;在此基础上,进而重点综述了SLM的过程监测及反馈控制策略。其中,介绍了常见的机器学习模型(K均值聚类分析、支持向量机、深度置信网络、卷积神经网络等)及其在SLM过程统计描述子提取中的研究进展。还介绍了统计过程控制方法在SLM的特征量间和特征量与SLM成形质量间的关系分析及控制图生成方面的应用;最后,对SLM在线和离线检测研究进展进行了总结,并对其主要发展方向进行了展望。
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