本发明专利属于无损检测领域，特别涉及一种用于大型金属构件激光增材制造过程的在线无损检测方法。
背景技术：
增材制造技术也被称为3d打印，与传统“减材制造”不同，增材制造在制造过程中接收cad模型的数据，通过材料一层一层的叠加进行三维构件的制造，解决了复杂精细零部件的设计和制造难题。大型金属构件激光增材制造应用在航空件的制造上，如国产客机中，如制造中央翼缘条构件，高达3070mm。
但由于大型金属构件在激光增材制造中，一直处于循环热冲击状态，使得构件内部出现残余热应力，且由于熔池的温度梯度大，易产生的收缩应力，使得构件产生开裂、气孔、翘曲变形等表面缺陷，严重影响了大型增材制造金属构件的质量。
为了提高大型金属构件激光增材制造的质量，开展对大型金属构件激光增材制造无损检测非常重要。现有增材制造检测都以制造后的离线检测为主，不能及时检测构件制造过程中的质量。如公布号为cn2016140927u，授权公布日为2016年9月29日的专利文献公开了一种3d打印机的自动检测装备，通过电动伸缩杆的轴阵排列、各伸缩杆的伸缩来控制检测平台，以调整检测角度，但该装备只能对已成型工件进行检测，且并不适应高温的加工环境。另外，申请公布号为cn107402044a，申请公布日为2017年11月28日，提供了一种金属增材制造构件质量在线无损检测系统及方法。通过检测车携带检测探头，并在激光喷头上安装探头实现不同层面的无损检测，但该方法安装复杂，且对制造过程造成干扰。现有增材制造无损检测技术，在自动化水平以及检测的效率放方面都存在很大不足，且对缺陷检测的精准率较低，都不能适应大型金属构件的检测需求。
技术实现要素：
本发明的目的是提供一种用于大型金属构件激光增材制造过程的在线无损检测方法，利用锁相红外技术与最小包围矩形算法对大型金属构件制造过程中疑似缺陷区域实现最小矩形划分，再使用激光超声对已划分的疑似缺陷区域矩形进行扫查检测，大大地提高缺陷检测的精确性。
本发明采用的技术方案：一种用于大型金属构件激光增材制造过程的在线无损检测方法，包括运动模块：六轴机器人、六轴机器人控制柜、探头夹紧装置；检测模块：光源、红外热像仪、数字锁相器、调制信号发生器、激光超声探头、激光超声激励/接收模块；信息处理模块：控制器、计算机。
探头夹紧装置上装有激光超声探头、光源、红外热像仪；控制器连接六轴机器人控制柜与计算机，并与增材制造的控制柜建立通讯。在检测开始之前，通过调制信号发生器对其光源设置强度参数，红外热像仪连接数字锁相器和调制信号发生器，激光超声探头连接激光超声激励/接收模块。
在增材制造开始生产之前，在控制器中设置检测开始所需要达到的金属构件打印的层数n。设置完成后，增材制造开始，当达到控制器所预设的打印层数n，打印暂停；控制器将发出信号到六轴机器人控制柜使得六轴机器人移动到待检测位置，当达到检测预定位置时，六轴机器人在预定位置停留，并且六轴机器人控制柜将反馈信号到控制器；控制器接收到信号后，与此同时，调制信号发生器控制光源按正弦规律变化，由数字锁相器激励红外热像仪对被测物体的热波动幅值进行探测，并采集多幅热图像和进行热图像信号的重构，再判定缺陷的存在。
把红外热像仪所获得的缺陷信息传输到带有信号处理算法的计算机，计算机运用最小包围矩形算法对缺陷区域进行最小面积外接矩形划分，其中若存在两块缺陷区域各划分的最小面积外接矩形的中心点间相距d小于设定阈值d，则重新把其两块缺陷区域划分为同一个最小面积外接矩形。当最小包围矩形算法完成划分后，发送信号到控制器；控制器则发送信号到六轴机器人控制柜和激光超声激励/接收模块，使得激励/接收模块激励激光超声探头；同时六轴机器人控制柜控制携带激光超声探头的六轴机器手对大型金属构件缺陷区域划分的最小面积外接矩形进行c扫。
激励/接收模块把接收到大型金属构件的表面缺陷信息保存到控制器的储存模块。
完成扫查后，六轴机器人控制柜发送信号到控制器，六轴机器人完成检测，自动返回待测位置；控制器则控制激光超声激励/接收模块停止激励；同时地，控制器储存模块的缺陷信息发送到计算机，并在大型金属构件的数字模型上显示出具体缺陷特征，提供数据参考以改进制造工艺。
附图说明
图1为本发明的检测系统示意图
图2为本发明检测方法实施流程图
图3为本发明最小包围矩形算法判断原理
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步说明。
如图1所示，一种用于大型金属构件激光增材制造过程的在线无损检测方法，包括运动模块：六轴机器人2、六轴机器人控制柜1、探头夹紧装置3；检测模块：光源5、红外热像仪6、数字锁相器9、调制信号发生器8、激光超声探头4、激光超声激励/接收模块7；信息处理模块:控制器10、计算机11.
步骤1：探头夹紧装置3上装有激光超声探头4、光源5、红外热像仪6；控制器10连接六轴机器人控制柜1与计算机11，并与增材制造的控制柜建立通讯。在检测开始之前，通过调制信号发生器8连接光源5，红外热像仪6连接数字锁相器9和调制信号发生器8。激光超声探头4连接激光超声激励/接收模块7。
步骤2：在增材制造开始生产之前，大型金属构件总打印层数为50000，在控制器11中设置检测开始所需要达到的金属构件打印的层数为100。
步骤3：设置完成后，增材制造设备7开始，当达到控制器11所预设的打印层数100；控制器11将发出信号到六轴机器人控制柜1使得六轴机器人2开始检测，当达到检测预定位置时，六轴机器人2在预定位置停留，并且六轴机器人控制柜1将反馈信号到控制器11；控制器11接收到信号后，与此同时，调制信号发生器10控制光源5按正弦规律变化，由数字锁相器9激励红外热像仪6对被测物体的热波动幅值进行探测，并采集多幅热图像和进行热图像信号的重构，再判定缺陷的存在。
步骤4：将红外热像仪6所获得的缺陷信息传输到计算机12，计算机12运用最小包围矩形算法对缺陷区域进行最小面积外界矩形划分，其中若存在两块缺陷区域各划分的最小面积外接矩形的中心点间相距d≤10mm,则重新把其两块缺陷区域划分为同一个最小面积外接矩形。当最小包围矩形算法完成划分后，发送信号到控制器10；控制器10则发送信号到六轴机器人控制柜1和激光超声激励/接收模块7，使得激光超声激励/接收模块8激励激光超声探头4；同时六轴机器人控制柜1控制携带激光超生探头的六轴机器人2对大型金属构件缺陷区域划分的最小面积外接矩形进行c扫。
步骤5：激励/接收模块7把接收到大型金属构件的表面缺陷信息保存到控制器10的储存模块。
步骤6：完成扫查后，六轴机器人控制柜1传送信号到控制器10，告知六轴机器人2已完成检测；控制器10控制激光超声激励/接收模块7停止激励；同时控制器10储存模块的缺陷信息发送到计算机11，并在大型金属构件的数字模型上显示出具体缺陷特征，提供数据参考，改进制造工艺。六轴机器手2自动返回待检测位置，下一阶段的制造开始。
步骤7：进一步的，重复步骤3-步骤6，直至检测完成。