Gcs-Unet：激光粉末床熔融同轴熔池监测的轻量化注意力网络创新研究

本刊推荐：针对激光粉末床熔融(L-PBF)同轴熔池监测中自发辐射成像信息缺失及传统图像处理鲁棒性差的问题，研究团队开发了新型同轴监测系统，并提出注意力增强深度学习网络Gcs-Unet。该模型在保持高精度(99.5%准确率)的同时显著降低参数规模(42.91%)，实现6.75ms实时推理，并揭示扫描速度对熔池高温区中心波动影响达37.45%，为工艺优化提供重要技术支撑。

　　

在增材制造技术飞速发展的今天，激光粉末床熔融（L-PBF）技术凭借其高精度、高效率和卓越的设计自由度，在航空航天、医疗植入体和汽车制造等领域展现出巨大潜力。然而，这项技术面临着一个关键挑战：如何实时精确监测熔池动态行为。作为零件成型的最小单元，熔池的几何特征和温度分布直接决定着最终产品的机械性能和表面质量。传统监测方法主要依赖熔池自发辐射成像，但这种方式往往只能捕捉高辐射区域，而丢失了尾部等低辐射区域的关键信息。更棘手的是，在辅助光源造成的复杂背景下，传统阈值分割方法显得力不从心，缺乏鲁棒性且难以满足工业化实时监测的需求。

为解决这些技术瓶颈，来自广西大学的研究团队在《Smart Materials in Manufacturing》上发表了创新性研究成果。他们成功开发了一套新型同轴熔池监测系统，并提出了名为Gcs-Unet的注意力增强深度学习网络，为L-PBF过程监测提供了全新的解决方案。

研究团队采用的技术方法主要包括：首先自主搭建了集成808nm辅助激光照明的同轴监测系统，使用2000fps高速相机采集图像；其次通过区域裁剪获得160×160像素的感兴趣区域(ROI)图像；接着采用Labelme软件进行图像标注，定义背景、熔池主体和高温区三个类别；最后构建了融合门控通道空间注意力机制(GCSAM)和改进上采样方法的Gcs-Unet网络，使用Dice损失和交叉熵损失联合优化模型。

研究结果方面，在"评估模型分割结果"中，研究团队通过系统实验证实：与全局阈值、迭代阈值和Otsu算法相比，Gcs-Unet在复杂背景下仍能保持优异的分割性能；与FCN-Resnet50、DeepLabV3、Lraspp、O-net等主流语义分割模型相比，Gcs-Unet以最少的参数量(17.72M)实现了最佳性能(mIoU 86.2%，Dice 87.6%)；消融研究表明，单独使用GCSAM注意力模块可使mIoU提升至85.88%，而单独使用双线性插值上采样则能将参数减少44.39%，最终融合方案在精度和效率间取得最佳平衡。

在"熔池几何预测"方面，研究发现激光路径转折点处(第132帧)熔池特征参数呈现明显的"V型"突变特征：面积、长轴和短轴参数先持续增大后趋于稳定，在转折点处开始减小至最小值，离开后又快速增大至稳定区域。通过超景深显微镜观察发现，参数组8(350W/80mm/s)的转折点凸起高度达705.70μm并出现球化特征，而参数组4(350W/60mm/s)凸起高度降至476.01μm且形貌更平坦，证实了工艺参数对熔池稳定性的显著影响。

关于"工艺参数对熔池特性的影响"，研究揭示了扫描速度的关键作用：当扫描速度从60mm/s增加33%至80mm/s时，高温区中心位置波动系数(CV值)显著增加37.45%，被归类为"极高敏感性特征"；熔池面积和高温区长度的CV值变化分别达25.13%和26.17%，属于"高敏感性特征"；而高温区宽度稳定性最高，CV值变化仅4.94%，归为"低敏感性特征"。这种敏感性分级为工艺参数优化提供了明确指导。

该研究的结论部分强调，新建构的同轴监测系统能够有效捕获熔池的详细几何和纹理信息，为精确在线特征分析奠定基础。Gcs-Unet网络在挑战性条件下表现出色，实现了99.5%的全局精度、87.6%的Dice系数和86.2%的mIoU，同时参数量比基准减少42.91%，单帧推理时间仅6.75ms，显著增强了实时部署潜力。特征量化方面，整个熔池面积和高温区面积的相对误差分别为6.92%和13.88%，证明了可靠稳定的特征提取能力。

讨论部分深入分析了扫描速度影响熔池动态的机理：提高扫描速度导致激光停留时间缩短，熔池快速凝固破坏了马兰戈尼对流(Marangoni convection)，造成高温区能量分布不稳定从而引起几何中心显著漂移。这种过度偏移可能导致层间错位，在实际制造中需要优先监控。研究还指出，由于激光光斑尺寸的限制，高温区宽度变化不显著，保持了相对较高的稳定性。

这项研究的重要意义在于：一方面为解决L-PBF过程中熔池监测的难题提供了创新性的技术方案，将深度学习与注意力机制成功应用于工业检测场景；另一方面通过系统性的参数敏感性分析，为工艺优化提供了定量化的指导依据。所开发的轻量化网络架构不仅适用于熔池监测，也为其他工业视觉检测任务提供了有益借鉴。未来研究可进一步拓展到不同材料体系的熔池行为研究，以及熔池动力学与最终缺陷形成(如气孔或未熔合)相关性的深入探索，从而更全面地理解L-PBF过程中的工艺-结构-性能关系。