材料挤出增材制造中面向零件认证的热过程监测

《Proceedings of the Design Society》：Thermal process monitoring for part certification in material extrusion additive manufacturing

　　

热历史对材料挤出增材制造(Material Extrusion Additive Manufacturing, MEX)中零件的性能和可靠性至关重要。研究人员利用编码器与红外相机开发了一种生成热云(thermal clouds)的方法，其中每个节点均具备独特的空间-热数据。通过滤波处理，可在保留相关热特征的前提下去除最多20.68%的数据。本研究实现了原位(in-situ)过程监测，为零件认证（尤其针对高性能聚合物）以及基于热云预测材料强度奠定了技术基础。

材料挤出增材制造(MEX)凭借设备成本低、成型速度快、材料选择广等优势，在原型制造及高性能零件制备中潜力显著，但工业界大规模应用仍受限于过程稳定性不足导致的力学性能不确定性，尤其是缺乏有效的过程监控与认证手段。现有金属增材制造已相对成熟，而聚合物增材制造中，粉末床熔融(PBF)与光固化(VAT)技术分别受限于材料种类少、强度低或依赖紫外固化树脂，MEX因可加工聚醚醚酮(PEEK)等高性能聚合物且具备规模化潜力，成为突破瓶颈的关键方向。热历史是影响MEX零件层间结合与最终强度的核心因素，其中预沉积层温度(Pre-Deposition layer Temperature, PDT)作为沉积前相邻层的温度指标，是调控工艺的核心参数。然而传统单点测温难以覆盖全区域，且空间坐标与温度数据的同步精度不足，限制了过程追溯与性能预测。为此，研究人员开发了基于编码器与红外热成像(Infrared Thermography, IRT)的热云构建方法，旨在实现空间-热数据的精准关联，支撑零件认证与强度预测。该研究成果发表于《Proceedings of the Design Society》。

研究采用的关键技术方法包括：硬件层面，选用Prusa XL型MEX设备，集成12位分辨率AS5600编码器采集步进电机转动角度，通过I2C多路复用器与Arduino平台实现位置数据采集；搭载256×192像素TC001 Plus红外相机（采样率25 Hz），固定于打印头侧方同步采集温度场；算法层面，基于Unix时间戳实现编码器与红外图像的空间-时间同步，通过自定义半径半圆形区域提取预沉积层温度(PDT)，并设计包含温度阈值过滤、移动速度过滤的多级滤波策略剔除无效数据；实验验证层面，采用立方体卫星（复杂几何）、3DBenchy模型（中等复杂几何）与狗骨试样（简单几何）三类测试件，对比不同提取半径（R5与R10）下的数据完整性与温度分布差异。

研究结果如下：

编码器校准结果显示，通过优化皮带传动常数R_c与丝杠导程常数P，X/Y轴平均误差可控制在±0.2 mm以内，Z轴最优P值≥8.0，满足MEX定位精度要求。

几何热效应分析表明，狗骨试样矩形与圆角区域的中心温度高于边缘，细长中段因散热面积大温度最低；提取半径显著影响测量值，R5的平均温度较R10高，且更易受喷嘴热噪声干扰。

零件认证相关数据验证显示，滤波策略可有效剔除异常值：狗骨试样因几何连续，数据损失仅5.63%~9.01%；立方体卫星因薄壁结构多，R10模式下最小温度过滤导致20.68%的数据丢失，R5模式损失降至10.08%；3DBenchy模型因几何过渡频繁，R5与R10模式数据损失分别为12.01%与10.02%。单相机视场限制导致背向区域数据缺失约50%，验证了多相机部署的必要性。

讨论部分指出，当前系统在高速打印场景（如600 mm/s速度与30,000 mm/s2加速度）下，25 Hz红外相机的采样频率可能不足，需匹配更高帧率传感器；固定温度阈值过滤可升级为基于截面与层级的自适应滤波，并结合边缘检测算法提升精度；未来需通过多相机布局实现全向温度场覆盖，同时完成红外相机发射率与偏移量校准。研究结论明确，编码器与红外热成像的融合可实现±0.2 mm定位精度下的原位热数据同步，热云构建为MEX零件强度预测与认证提供了基础框架；小半径提取虽灵敏度高但易受噪声影响，多级滤波可有效净化数据，而高速打印适配的高频传感与多视角监测是后续优化的核心方向。