增材制造(additive manufacturing，AM)包含3D打印[1]以及近年来的研究热点4D打印[2]等，是一种将材料层层堆叠，从而成形实体零件的先进制造技术．与传统的减材制造或等材制造相比，增材制造具有工艺流程短、材料利用率高、易于成形复杂结构零件、支持个性化设计等鲜明的制造特点，因此被认为是一种变革型的技术，并广泛应用于医疗[3-4]、造船[5]、航空航天[6]等方面．如2021年的沃勒斯报告所示[7]，2019年全球由产品和服务组成的增材制造行业增长了21.2%，2020年受疫情影响仍增长7.5%，达到127.58亿美元．这表明增材制造行业，包括装备、产品及其配套服务，依然有着巨大的增长潜力．激光粉末床熔融(laser powder bed fusion，LPBF)技术的一个鲜明特点是易于成形复杂结构的功能性部件(包括金属、合金及金属基复合材料等)，是金属增材制造中最具代表性、使用最为广泛的技术之一[8]．激光粉末床熔融技术以激光作为热源，光斑较小，有利于成形精细的零件，同时对工作环境的要求低，成形及测试实验更容易开展，因此研究人员针对这项技术的研究较为广泛和深入．由于激光粉末床熔融中材料的热物理和非平衡冶金过程十分复杂[9]，成形过程通常伴有飞溅[10-11]、裂纹[12]、表面质量差[13-14]等宏观缺陷，以及球化[15]、气孔[16]等冶金缺陷．这些缺陷限制了激光粉末床熔融工艺的进一步应用，因此如何及时监测到这些缺陷的产生、甚至对可能出现的缺陷提前做出预测，从而改善零部件的成形质量、提高激光粉末床熔融工艺的稳定性和可重复性，是各研究团队的关注焦点．本研究从激光粉末床熔融的粉末床、熔池和成形层三个方面，总结了不同光学原位监测方法的优点与不足，并探索未来的研究方向，为相关领域的研究提供参考．1 粉末床的原位监测铺粉指通过漏斗、刮刀、铺粉辊等装置将金属粉末均匀地铺展在成形基板上，是激光粉末床熔融技术成形过程的第一步[17]．粉末床的厚度和密度会直接影响粉末的流动性能及热力学性能，进而影响激光的熔化率和熔池的稳定性．平整、均匀的粉末床是激光束熔化粉末形成稳定熔池的基础，也是每一层零件的成形过程能够平稳、高质量运行的先决条件．影响铺粉质量的原因很多，主要有以下几点：a. 铺粉装置的磨损；b. 铺粉时由于某些原因(如零件表面高度不均匀)产生的振动；c.铺粉速度过快；d. 粉末量不足．目前大多数研究中针对粉末床质量的监测方法有三种：a. 对粉末床的光学图像进行灰度分析或其他处理；b. 结合条纹投影的方法，重建粉末床的三维形貌；c. 利用其他集成在铺粉装置上的传感器进行监测．大多数激光粉末床熔融系统为了观察装备内部的成形状况内置了工业相机，因此基于工业相机的原位测量和监测方法具有易于实现工业化应用的优势．Kleszczynski等[18-20]根据已成形区域镜面反射的特点，准确识别出由零件凸起所引起的铺粉不均匀的位置，其研究证明了利用这种传感器监测粉末床不均匀和不平整的可行性．Foster等[21]通过改变成形腔内部的照明方案增强不同特征(如粉末床不同方向的划痕、零件的边缘轮廓等)的对比度，指出了照明条件的改变对于视觉系统分辨不同缺陷的重要性．与使用激光粉末床熔融系统内现有的工业相机不同，有些研究者提出使用条纹投影的方法对粉末床进行原位监测，这种方法在监测系统中加入了投影仪甚至更多相机，可以重建出粉末床的三维形貌而不再是二维图像．Land等[22]的研究指出，视觉系统所测量的三维数据的空间分辨率很大程度上是由投影条纹的空间分辨率(投影仪的像素密度)及相机和投影仪的空间位置决定的，而在激光粉末床熔融的应用中，这会受到成形腔大小及视窗位置的限制．Zhang等[13]使用一台高分辨率相机和一台小范围投影仪，实现了粉末床平整度、表面纹理的高精度测量，其空间分辨率达到6.8 μm/像素，但当测量表面粗糙多孔时，测量数据会有所丢失．此外，还有一些研究者将传感器安装在铺粉装置上，以获取粉末床表面的一维或二维扫描数据．Reinarz等[23]在激光粉末床熔融的铺粉装置上集成了压电式加速度计，通过记录在铺粉机构运动过程中加速度的变化来监测铺粉过程的平稳性，可以在一定程度上反映粉末床甚至成形层的平整度，但是测量数据只有一维，无法仅凭加速度信号确定缺陷发生的具体位置．Tan Phuc和Seita[24]在激光粉末床熔融系统的铺粉机构上安装了接触式图像传感器(contact image sensor，CIS)，并为激光粉末床熔融设备配备微控制器以保持铺粉速度和图像采集保持同步，表征了整个粉末床的二维表面，其空间分辨率可以达到5.3 μm/像素．同时，由于接触式图像传感器的景深很小，粉末的不同高度会导致图像产生不同程度的模糊，Tan Phuc和Seita通过计算图像的失焦程度，推算出粉末的高度变化．2 熔池的原位监测在激光粉末床熔融的铺粉过程完成后，激光束按照预定路线扫描粉末床表面，金属粉末吸收激光的能量熔化，形成具有一定几何形状的液态金属区域即为熔池，而熔化的金属又会迅速凝固形成实体零件．熔池是金属从粉末到最终实体零件的中间状态，其物理化学性质可以反映当前区域材料的熔融质量，因此熔池的状态(包括形状、面积、温度等)直接决定了成形层的质量．考虑到金属材料较高的熔点、激光束较小的光斑直径及较快的扫描速度，激光粉末床熔融的熔池一般具有尺寸小、移动速度快、温度梯度高的特点，这对原位监测设备提出了很高的时间和空间分辨率要求．目前关于熔池原位监测的方案包括两种，即传感器的同轴与离轴布置．由于目前的图像采集设备很难跟上激光扫描的速度，因此激光粉末床熔融的熔池原位监测通常采用同轴方案，即测量光路与激光束的光路重叠，根据光路可逆原理，无论激光束扫描到哪一个区域，熔池辐射的信号总是可以沿着扫描光路返回，再通过半反射镜和滤光片传递到光学传感器的感光芯片上．Craeghs等[25-28]采用同轴布局，滤波得到780～950 nm波段的熔池辐射，分别用高速相机和光电二极管采集．虽然高速相机不是热敏相机，但Craeghs等利用光学显微镜和相机采集图像灰度值与温度的相关性，标定出熔池的长度、宽度及面积等信息，并与光电二极管的测量采集结果对比．该研究证明光电二极管输出的电压与熔池的面积基本成正比，不过由于二极管的采集范围是熔池及周围一小部分区域，因此其峰值更加平坦．随后以二极管的输出电压为控制量对熔池面积实现闭环控制，提升了零件的成形质量．在此基础上，Clijsters等[29]依据激光的扫描路径，将光电二极管按时间顺序采集的信号映射到熔池的实际位置上，通过实验设置参数的合理变化阈值，以此识别熔池的缺陷或异常行为，并通过光学显微镜观察样品的截面、X射线扫描样品内部等方法，证明了原位监测熔池数据与零件内部孔隙的关联性．Pavlov等[30]使用一个平面聚焦透镜作为聚焦单元，使用两个光电二极管采集1 200～1 400 nm波段的熔池辐射信号，建立了输出信号与层厚和扫描间距之间的联系，并分析了不同扫描策略对输出信号的影响及其与熔池稳定性的关系．Alberts等[31]使用两个光电二极管，同轴采集两组不同近红外波段的熔池辐射，其研究表明成形零件的密度与光电二极管的输出电压存在关联性，同时两个二极管的输出电压的比值可以作为一种新的有效的响应信号，结合这种新的响应甚至还可以通过激光功率、扫描速度、扫描间距来确定层厚，证明了两个二极管输出电压的比值信号作为质量保证参数的有效性．此外Okaro等[32]、Jayasinghe等[33]也在700～1 050 nm和1 080～1 700 nm使用双波长对熔池进行原位监测．一些研究者提出使用离轴安装光电二极管、高速相机等仪器的熔池原位测量方法．Nadipalli等[34]以同轴和离轴方式各布置了一个光电二极管，以分别探测可见光波段和红外波段的熔池辐射信号，研究表明同轴布局二极管对位置及光学滤波具有高度敏感性，而离轴方案的位置依赖性较低，同时具有更大的视场，当识别较大缺陷时更有优势．Bruna- Rosso等[35]、Scime和Beuth[36]使用离轴安装的高速相机研究了熔池的形态．Lane等[37]在不影响激光扫描的情况下，离轴架设了高速相机，近距离观察熔池，并测量了熔池的长度和几何形状等信息．Heigel等[38-39]采用类似的方案，使用离轴红外相机测量了熔池的长度和冷却速率．Montazeriet等[40-41]则介绍了光电二极管的不同用途，同样采用离轴布置，在350～1 100 nm波段探测羽流的辐射强度，结合光谱图理论，实现了材料交叉污染的原位监测，构建了光谱图傅里叶系数T2的颜色编码以代表材料交叉污染的情况，并与X射线和CT扫描结果对比，证明了该方法在检测材料污染方面的有效性．随后Montazeriet等[42]又采用相似方法，实现了激光粉末床熔融过程实时孔隙率的原位监测．Zhang等[43]采用同轴与离轴相结合的监测方法，同轴高速相机监测熔池形貌，离轴高速相机监控激光的扫描路径，利用测量数据生成熔池特征的时空分辨剖面，绘制熔池特征图，并使用机器学习方法建立了融合的熔池特征与零件属性之间的局部关联．3 成形层的原位监测成形层是指粉末床经激光束熔融后形成的单层实体零件，是叠加成最终零件的基本组成单元．每一层的成形质量都取决于当前层和前几层的粉末床及熔池状态，同时又深刻影响着后续的铺粉、熔融等过程，最终决定了整个零件的成形质量．对于成形层的原位监测内容一般包括表面缺陷、三维形貌及截面轮廓．相比于熔池测量对时间和空间分辨率的超高需求，成形层的原位监测更容易实现；相比于粉末床质量的间接影响，每一层的成形质量对整体零件成形质量的影响更加直接，因此在每一层的打印过程结束后，针对成形层的原位监测是近年来的研究热点之一．目前大多数研究中针对成形层质量的原位监测方法有以下几种：a. 利用可见光或红外相机采集图像并进行处理，分析零件表面的缺陷；b. 结合条纹投影的方法，测量零件表面的三维形貌或切片的三维轮廓；c. 利用集成在铺粉机构上的激光三角测量系统，测量零件表面的高度分布；d. 利用低相干干涉检测技术测量零件表面的粗糙度．激光粉末床熔融光学原位监测技术总结如表1所示，依据监测阶段进行分类，列举了不同监测方式利用的传感器类型，以及能够监测的特征或缺陷种类．10.13245/j.hust.221201.T001表1激光粉末床熔融光学原位监测技术总结监测阶段传感器类型监测的特征/缺陷种类文献编号粉末床CCD相机铺粉不均匀[18-20]单反相机粉末床划痕[21]单目条纹投影系统粉末床平整度、表面形貌[13]接触式图像传感器粉末床划痕[24]熔池同轴光电二极管、高速相机熔池长度、宽度、面积[25-28]同轴光电二极管零件内部孔隙[29]同轴光电二极管零件密度[31]离轴高速相机熔池长度、宽度/粉末未熔合[35-36]离轴红外相机熔池长度、冷却速率[38-39]离轴光电二极管材料交叉污染/零件内部孔隙[40-42]成形层低分辨率工业相机零件尺寸[44-45]单反相机零件尺寸/粉末未熔合[46-47，50，53]单反相机零件密度、屈服强度[51]光学层析成像激光能量密度/零件内部孔隙[59-60]双波长热相机温度异常[61]单目条纹投影系统零件表面形貌[13，22，68]双目条纹投影系统零件表面形貌、三维轮廓[69-70]多视角条纹投影系统零件表面缺陷、形貌[71]三角测量系统铺粉厚度、零件表面高度[72-73]相干测量系统零件表面形貌[74-75]3.1　单相机分层成像在大多数的研究中，研究者将高分辨率的相机架设在激光粉末床熔融设备外，通过观察窗采集成形区域的图像，但少数研究者直接使用设备已有的内置于成形腔的工业相机和照明系统或加以少量修改．常用的相机工作波段包括可见光波段和红外波段．最近的研究集中于从相机采集到的粉末床或成形区域图像中自动提取特征，并对出现的缺陷进行分类．Scime和Beuth[44-45]使用机器中原有的较低分辨率的相机采集图像，开发了一种多尺度卷积神经网络算法(MsCNN)，与已有的方法相比，该算法能够从捕获的分层图像中以更高的保真度识别并突出显示粉末不均匀的区域，并将这些缺陷信息映射到已构建的零件三维模型中．Imani等[46-47]开发了一种新的图像引导的深度学习方法，能够实时检测预先设置的缺陷，准确性达到90%以上．Angelone等[48]提出了一种基于卷积神经网络的机器学习方法，实现了自动图像处理及成形过程中的缺陷识别，该方法关于铺粉缺陷的识别率达到97%，但对于影响零件表面质量的条纹识别率只有不到80%．Chen等[49]结合主动搜索和神经形态计算框架对单反相机采集到的成形层数据进行高效处理，实现了未融合缺陷的定位及高准确度(89.58%)监测．Aminzadeh和Kurfess [50]、Lu等[51]、Gobert等[52]也提出了不同的自动提取缺陷特征的方法．在成形过程中进行分层成像为重建零件的切片三维模型提供了可能．Abdelrahman等[53]利用置于粉末床上方的单反相机采集成形区域的图像，并改变了照明方案以突出激光粉末床熔融成形过程中粉末未熔合的缺陷，并将每一层含有缺陷信息的图像叠加形成切片三维模型，映射到零件的计算机辅助设计(CAD)模型内．Caltanissetta等[54]和Gobert等[55]通过改进照明系统，得到了图像处理性能显著不同的图像，实现了与机器学习相结合的原位分层成像．Lu等[51]将单反相机架设在观察窗外，通过实验证明了使用原位监测采集到的光学图像推断成形零件的密度、屈服强度的可行性．Aminzadeh和Kurfess [50]、Gaikward等[56]、He等[57]、Zur Jacobsmuhlen等[58]也提出了不同的原位监测零件切片轮廓的方法．在关于成形层原位监测的研究中，也有一些研究者使用红外(近红外)波段的相机对零件表面的图案进行分层成像．Bamberg等[59]提出了一种光学层析成像的方法，使相机正对成形区域进行长曝光拍摄，在熔化阶段采集近红外波段的图像，可以清晰地区分零件的轮廓及激光能量密度的变化，重建出成形区域的表面图案．Feng等[60]使用这种光学层析成像的方法，将原位实时监测数据与X射线和CT数据进行了处理和融合，通过数据可视化方法和机器学习模型，研究了激光粉末床熔融制造In718合金的工艺参数与孔隙率之间的相关性．Mahmoudi等[61]使用双波长热相机采集成形区域的熔池图像，将这些图像分割、聚类、空间统计和分类，并生成了分层图像，可以监测成形过程中的温度异常．不过由于能量转化率、材料对能量的吸收率等原因，电子束粉末床熔融(electron beam powder bed fusion，EBPBF)的热性质更适合使用红外波段进行成形层原位监测，如在Schwerdtfeger等[62]、Rodriguez等[63]、Ridwan等[64] 、Mireles等[65]和Yoder等[66-67]的研究工作中，红外和近红外分层成像被用于监测零件表面的纹理和图案以检测表面缺陷，并在一些场景中实现了初步的闭环控制．3.2　条纹投影方法单相机的分层成像适用于激光粉末床熔融成形区域的二维重建，而这种方法识别零件切片轮廓和表面缺陷的唯一依据是采集图像中各个像素的灰度变化．为了获取零件表面更丰富的信息，一些研究者将条纹投影方法引入激光粉末床熔融成形层的原位监测中，使用一个或多个相机以及一个投影仪，重建出零件表面的三维形貌和三维轮廓信息．最简单的条纹投影系统由一台相机和一台投影仪组成，即单目条纹投影．Zhang等[13,22,68]证明了单目条纹投影系统适用于成形层的高度分布及表面图案，然而由于单目系统的局限性，当零件表面不理想时，难以获得完整的三维数据，同时也很难测得精确的三维轮廓数据．Li等[69]在单目相机的基础上添加了一台相机，搭建了双目条纹投影系统，并提出了增强的相位测量轮廓术和改进的水平集方法，实现了零件表面三维形貌和切片三维轮廓的快速准确测量．类似地，Kalms等[70]也使用双目条纹投影系统测量激光粉末床熔融的成形层高度分布，其z方向测量精度达到10 μm级，可以满足大多数激光粉末床熔融工艺的测量需求．而Dickins等[71]为了获得关于成形层表面更完整的信息，提出了一种多视角条纹投影系统，包括四台相机，能够在350 mm的视场下检测尺寸大于100 μm的表面缺陷或异常，目前这套系统已经商业化．3.3　激光三角测量与低相干干涉技术少数研究者将激光三角测量系统集成到铺粉机构上，激光以一定角度照射到粉末床和零件表面，发生反射和散射，成像到另一边的感光位移传感器上．当测量系统随着铺粉机构运动时，下方凸凹不平的表面会使位移传感器上的光斑产生移动，从而计算出零件表面的高度变化．Erler等[72]结合三角测量技术开发了一套新型机械装置，可以测量粉末床的厚度和零件的高度，并计算相应的标准偏差．Barrett等[73]也使用了类似的方法，利用安装在铺粉机构上的高精度激光三角测量线扫描系统，在熔化前后对粉末床和零件表面进行测量．与Tan Phuc和Seita[24]的接触式图像传感器相比，三角测量在高度方向的测量结果具有更高的可信度，但水平方向的空间分辨率会略低一些．一些研究者提出使用低相干干涉测量(low coherence interferometry，LCI)或在线相干成像(in-line coherent imaging，ICI)的技术重建成形层的表面形貌，该方法利用测量激光束扫描粉末床与零件表面，并计算反射光束与参考光束的光程差，从而实现零件表面高度分布的测量．与前述方法不同的是，低相干干涉技术中的测量光束与熔融过程的激光光路相同，属于同轴测量．Neef等[74]的研究证明了该方法在成形层原位监测中的可行性，可以在3 mm×3 mm的范围内以4 μm的间隔进行采样，如此高的水平空间分辨率使这种方法可以检测到尺寸小于50 μm的缺陷和异常．Depond等[75]利用低相干干涉技术测量了44 mm×44 mm的区域，竖直方向的空间分辨率为25 μm，水平方向的空间分辨率为100 μm，其研究指出竖直方向的分辨率受相干光源波长的限制，水平方向的分辨率受采样策略的限制，而要提高水平方向的分辨率就要减小采样间隔，进行更加精细的扫描，这必然会导致整个测量时间的延长．Fleming等[76]搭建了一套竖直方向分辨率达到7 μm、水平分辨率达到30 μm的传感装置，同时针对局部过度凸起或凹陷的区域，通过控制成形激光光束实现了表面形貌的校正．值得注意的是，由于零件的一些变化(如热应力导致的变形)发生在分层测量之后，因此针对成形层的原位监测结果并不能完全代表零件的成形精度或用于最终的公差比对．然而成形过程中产生的缺陷很难在最终的零件质量检测环节被再次捕捉到[77]，即便有些缺陷会被后续的加工覆盖，但目前并不能确定其是否会对零件的最终性能产生深远的影响，因此针对成形层分层成像原位监测的结果依旧是有重要意义的．4 总结与展望本文总结了激光粉末床熔融各阶段的常用原位监测方法，简要介绍了各种监测方法的基本原理，详细列举了近十年来在相关领域的研究成果，并分析了各种监测方法的优点与不足．在整理激光粉末床熔融原位监测技术相关文献的基础上，主要结果归纳如下．a. 目前商业化激光粉末床熔融设备在出厂时几乎都配备了工业相机，可以让研究人员清楚地观察到零件的成形情况，同时只要对采集到的图像稍做处理，就可以基本满足针对粉末床原位监测中关于探测铺粉缺陷的需求．但如何快速获取粉末床表面的三维形貌，准确定位铺粉缺陷发生的位置，还须要深入研究．b. 激光粉末床熔融的熔池尺寸与移动速度是长久以来困扰研究人员的头号难题，近年来的研究还是以光电二极管为主，其极高的采样频率、响应速度及良好的稳定性都十分适合原位监测与反馈控制，在国外的一些商业化激光粉末床熔融设备上已经实现了预装．但在高速相机方面，想要稳定地拍摄熔池清晰的图像还是面临着较大的挑战．c. 针对成形层的原位监测方面，研究人员不满足于拍摄零件切片的二维图像，为了获取零件表面的三维形貌及三维轮廓，提出了多种测量方法并取得了良好的结果，不过在采集速度和测量精度方面还有较大的提升空间．未来激光粉末床熔融原位监测技术将有以下几个发展方向．a. 多传感器融合．近年来不少研究表明，在原位监测过程中使用单一的测量手段犹如盲人摸象，难以全面了解成形过程．随着研究的深入，单种传感器以多种方式、多个视角测量，或多种传感器融合测量，将帮助研究者进一步理解激光粉末床熔融中缺陷和异常的形成机理．b. 反馈控制．在本文分析的诸多测量方法中，除了光电二极管输出的电压信号和加速度计输出的加速度信号，其他测量数据几乎都须要进行后处理，才能指导工艺参数的优化．随着研究的深入，逐步实现数据的在线分析和实时反馈，提高零件的成形质量和成形稳定性，激光粉末床熔融工艺将得到进一步的发展和应用．c. 从表面到内部．目前大多数研究无论是粉末床、熔池还是成形层，依旧是针对零件表面的测量．随着原位监测技术的不断发展，利用X射线、超声等方式测量和分析零件的内部信息，将为激光粉末床熔融的实时孔隙检测、密度测量、性能预测，甚至组织控制打下基础．