高反合金激光深熔焊熔深监测的OCT算法优化研究学术报告

一、作者及发表信息

本研究由任元昊（上海工程技术大学材料科学与工程学院）、吴頔（通讯作者，上海市激光先进制造技术协同创新中心）、侯泽恺（通快（中国）有限公司）等合作完成，发表于《中国激光》2025年第52卷第12期（6月刊），论文标题为《高反合金激光深熔焊熔深监测的OCT算法优化研究》。

二、学术背景

科学领域：本研究属于激光加工与光学检测交叉领域，聚焦高反射率合金（如铝、铜）的激光深熔焊接（LDPW）质量监测。
研究动机：铝、铜等高反合金在激光焊接中因高反射率、高导热性易导致熔深波动及气孔、虚焊等缺陷，传统监测手段难以满足实时性需求。光学相干层析成像（OCT, Optical Coherence Tomography）技术虽具备微米级分辨率和抗光辐射干扰优势，但现有算法受噪声、重影等因素影响，测量误差较大。
研究目标：开发一种基于数据有效性判定的OCT熔深优化算法，提升高反合金焊接熔深的实时监测精度，为工艺调控提供可靠依据。

三、研究流程与方法

1. 实验系统搭建

研究团队构建了OCT熔深在线监测系统，核心组件包括：
- 超辐射发光二极管（SLD）光源（波长840 nm）、光纤耦合器、光谱仪及CCD相机；
- 点环激光器（中心/外环芯径50 μm/200 μm）与高速振镜，支持直线/螺旋线摆动焊接；
- 实验材料为新能源汽车用1060铝合金和C90500铜合金（尺寸100 mm×100 mm×2 mm）。

2. 工艺实验设计

通过多变量参数实验（表1、表2）探究工艺参数对熔深的影响：
- 变量：内环功率（1000–1800 W）、外环功率（600–2600 W）、焊接速度（200–400 mm/s）、离焦量（±2 mm）、摆动参数（振幅、频率）；
- 样本处理：每组参数重复焊接两次，分别进行横截面金相分析（取3点均值）和纵切面熔深趋势验证。

3. OCT算法优化流程

提出四阶段优化算法：
（1）信号降噪
- 问题：CCD相机底噪干扰有效数据。
- 方法：基于亮度分布截断特性，定义噪声阈值( t_{\text{noise}} = \arg\min_t |da(t)/dt| )，剔除亮度低于阈值的噪声点（图5）。

（2）重影消除
- 问题：光学元件多重反射导致虚假深度信号。
- 方法：采用局部异常因子检测（LOF, Local Outlier Factor）算法识别异常点，结合深度区间分析与信号强度筛选主数据带（图6）。

（3）数据拟合
- 方法：移动均值滤波平滑离散数据，窗口内数据均值( yn = \frac{1}{m} \sum{i=n-m/2}^{n+m/2} x_i )，还原匙孔深度连续曲线。

（4）熔深修正
- 方法：建立多元线性回归模型( y = X\beta + \epsilon )，以内环功率、焊接速度等8维参数为输入，计算修正系数β，补偿OCT测量值与实际熔深的偏差（图7）。

四、主要结果

1. 焊接质量分析
   

• 铝合金：内环功率1500 W、外环2000 W、速度240 mm/s时，熔深稳定（1.40–1.45 mm），深宽比10:9，无气孔（图2a、图4a）。
  
• 铜合金：螺旋线摆动焊接下熔深呈周期性振荡（周期0.7 mm），振幅与螺距比3:2时波动最小（图3b）。
  

1. 算法验证
   

• 误差控制：铝合金直线焊接误差2.18%–4.79%（图8a）；铜合金摆动焊接误差5.2%–5.5%（图8b），均优于传统方法。
  
• 数据吻合度：优化算法拟合曲线（深色）与金相实测熔深（白色）趋势高度一致（图8）。
  

五、结论与价值

科学价值：
- 提出首个针对高反合金激光焊接的OCT四阶段优化算法，系统性解决噪声、重影、数据离散问题；
- 揭示工艺参数（如功率、摆动频率）与熔深修正系数的定量关系，为智能工艺调控奠定基础。

应用价值：
- 误差%的熔深监测能力可应用于航空航天、新能源汽车等精密焊接场景；
- 算法兼容性强，支持铝、铜等多种高反合金的实时质量控制。

六、研究亮点

1. 创新算法：融合亮度截断分析、LOF密度聚类与多元回归，显著提升OCT数据可靠性；
   
2. 工艺适配性：覆盖直线/摆动焊接场景，验证了算法在复杂动态条件下的鲁棒性；
   
3. 跨学科融合：将生物医学领域OCT技术成功迁移至工业检测，拓展了其应用边界。
   

七、其他价值

研究团队开发的高速OCT系统（扫描频率250 kHz，分辨率12 μm）为未来激光焊接智能监测提供了硬件基础，建议后续结合人工智能进一步优化实时性。