西安交通大学机械工程学院航空发动机研究所的张志芬、张林杰等研究人员在《航空制造技术》2019年第62卷第23/24期发表了一项关于航空航天用铝合金机器人焊接内部气孔缺陷在线检测的研究。该研究聚焦于铝合金机器人脉冲GTAW（Gas Tungsten Arc Welding，气体保护钨极电弧焊）过程中的内部气孔缺陷在线检测问题，通过微观表征、光谱分析与数据挖掘技术建立了一种新型气孔在线监测方法。

研究背景与目标

铝合金机器人GTAW是航空航天关键零部件的主要成形制造技术，但内部气孔缺陷是其典型质量问题。气孔缺陷的形成与熔池动态行为、氢元素富集及镁元素蒸发等因素相关，且由于气孔与传感信息的弱相关性，传统方法难以实现精确的在线检测。研究团队旨在通过微观表征手段（如SEM扫描电镜和EDS能谱分析）揭示气孔的形成机理，并基于电弧光谱挖掘气孔与氢谱线的强相关性，开发一种可实时检测气孔缺陷的方法，最终通过可视化技术实现缺陷分类。

研究流程与方法

1. 试验系统搭建与多信息采集
   研究设计了机器人焊接系统，集成了多源传感信息采集模块，包括电弧光谱、熔池图像、电流、电压和声音信号。光谱采集通过光纤光谱仪（AVASpec-1350F-USB2）实现，波长范围覆盖350–1100 nm，采样率为70 Hz。试验采用5A06铝合金进行Y型坡口填丝对接焊，通过保留或清理表面氧化膜模拟不同气孔缺陷状态，共设计了4组试验（表2），包括氧化膜保留组（OFNR）和清理组（OFR）。

2. 气孔微观表征

   • 无损检测与宏观分布分析：通过X射线探伤发现，未清理氧化膜的焊缝中气孔呈链状分布（图2），主要集中在焊缝顶部和底部（图3–4）。熔合线附近的分散气孔与熔池快速冷却相关，而底部气孔则与保护气体不足有关。
     
   • SEM与EDS成分分析：拉伸断口观察显示，气孔内壁镁含量（5.14%）显著高于外缘（2.5%），证实镁蒸气在气孔形成中的作用（表4）。此外，还发现氢气孔（内壁光滑）和镁蒸气孔（含镁富集）两类缺陷（图7–8）。
     

3. 光谱数据深度挖掘

   • 主成分分析（PCA）：对1322维光谱数据降维，提取前20维主分量，发现氢谱线（656.28 nm）与气孔存在强相关性。通过PCA系数（PcoefHs）量化氢谱线对气孔的敏感度（图11）。
     
   • 特征参数构建：提出氢-氩谱线强度比（Hi/ArI）和PCA统计特征（VarPC1s），用于区分不同程度气孔。结果表明，Hi 656.28 nm/ArI 763.3 nm比值对中度气孔更敏感（图12）。
     
   • 可视化技术：集成PCA与t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）非线性降维方法，将高维光谱数据映射至二维空间，实现了无气孔、中度气孔和严重链状气孔的可视化区分（图16）。
     

主要研究结果

1. 气孔形成机理

   • 确认了氢气孔和镁蒸气孔两类缺陷，后者内壁镁含量为母材的2倍（表5），表明镁元素的蒸发是气孔长大的关键因素。
     
   • 氧化膜残留显著增加气孔密度和尺寸（图6），验证了表面处理对气孔抑制的重要性。
     

2. 在线检测方法验证

   • PCA系数PcoefHs可有效表征气孔严重程度，其统计特征（如方差）在严重气孔焊缝中显著升高（表7）。
     
   • t-SNE可视化显示，三类气孔缺陷在二维空间中具有明确的分界（图16c），为实时质量控制提供了直观工具。
     

结论与价值

该研究通过微观表征阐明了铝合金GTAW中气孔的多机制形成机理，首次提出基于氢谱线PCA系数的在线检测方法，并集成非线性降维技术实现缺陷分类。其科学价值在于：
1. 理论层面：揭示了镁元素在气孔动态行为中的作用，补充了传统氢气孔理论。
2. 技术层面：开发的PcoefHs特征和PCA-t-SNE流程为焊接质量监测提供了高鲁棒性方案，适用于航空航天高精度制造。

研究亮点

1. 多学科方法融合：结合材料科学（SEM/EDS）、光谱分析和机器学习（PCA/t-SNE），建立了气孔与光谱的强关联模型。
   
2. 创新特征参数：PcoefHs突破了传统氢谱比值法的局限性，显著提升了检测精度。
   
3. 工程应用潜力：提出的在线检测系统可直接集成至工业机器人，实现实时工艺调整，提升航空结构件合格率。
   

其他发现

试验中发现熔池冷却速度与气孔分布密切相关，未来可通过优化冷却参数进一步抑制气孔。此外，光谱探头位置对信号稳定性影响显著（需固定10%减光片），提示设备标准化在工业推广中的必要性。