激光监测系统为3D打印增添全新维度

在航空航天和医疗器械等领域，复杂零部件的生产往往面临巨大挑战，但3D打印技术的出现提供了有效解决方案。与传统零件制造方法相比，3D打印具有更高的设计自由度、更强的复杂形状制造能力以及更高的效率。当前，增材制造技术正被应用于多个领域，包括航空航天、医疗健康、汽车工业、消费品、建筑和教育等。

根据市场研究机构VoxelMatters的报告，2023年使用3D打印制造的消费品零件数量达到近3700万件，较2022年增长23%。仅2023年，聚合物3D打印就生产了1680万个零件，而金属3D打印则生产了36.4万个零件。例如，俄罗斯克里莫夫公司（Klimov）的VK-650V和VK-1600V直升机发动机中，包括壳体零件和喷油器在内的15%的零部件均由3D打印机制造。

然而，西安交通大学未来技术和学院的陈雪峰教授对3D打印提出了警示。他表示：在大规模生产中，增材制造技术面临着质量不稳定、缺陷难以实时检测等问题，这阻碍了其大规模应用。该校机械工程学院张兴武教授指出，制造质量的一致性是实现增材制造大规模应用的关键挑战。

目前大多数工艺仍处于“盲操作”状态，加工质量无法实时获知，只能通过CT扫描等离线方式在制造完成后进行评估。如果零件不达标，只能报废，造成重大经济损失并浪费数月时间，其中的一位研究员举例说，一个复杂的发动机零件可能价值数百万元。如果在一次3D打印后发现气孔等缺陷，整个零件就会失效，导致巨大浪费。

陈雪峰认为，要实现增材制造的大规模生产，需要在全国甚至全球范围内建立统一的质量体系。在国家重点研发计划支持下，陈雪峰团队过去几年开发了一套基于激光的增材制造监测系统。

据张兴武介绍，这些技术涉及快速测量、精准判断和稳定控制。由于金属增材制造过程中状态变化极快，需要快速获取实时信息。在大规模生产中，必须对几个关键步骤进行周期性监测。这套激光监测系统能在制造过程中实现实时监控。这意味着检测到错误时可以立即干预，从而最大限度降低成本。这项结合人工智能的技术将识别精度和可靠性提升至95%。

陈雪峰表示：人工智能驱动的图像识别技术稳定了算法，使系统能够快速从数据中归纳规律。目前该系统正逐步投入应用，主要面向航空航天领域，并已出口至奥地利等国家。现在企业采购增材制造设备时，通常会配套购置相应数量的激光监测系统。

张兴武强调，监测系统对提升质量一致性至关重要。包括美国国家标准与技术研究院（NIST）在内的多家机构，都在官方技术文件中持续强调其重要性。