Effect of interlayer on interface microstructure and properties of Al/Mg friction stir welded joints
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摘要:
采用Ag箔和Zn箔作为中间层，对2 mm厚5052铝合金和AZ31镁合金进行对接焊接，分析了不同中间层对接头界面IMCs厚度、分布和类型的影响规律. 结果表明，不加中间层的接头界面IMCs厚度为3.52 µm，主要为Al3Mg2和Al12Mg17，且沿板厚方向在界面处连续分布；接头在带状区域发生断裂，抗拉强度和断后伸长率分别为175 MPa和2.75%，呈现脆性断裂特征. 与纯Al/Mg 接头相对比，加入Ag中间层接头界面IMCs厚度、分布和类型都发生了改变，IMCs厚度减小到2.38 µm，界面上的Al3Mg2和Al12Mg17转变为不连续分布，同时生成了Ag2Al和Mg3Ag，接头抗拉强度和断后伸长率达到最高，分别为190 MPa 和5.13%，呈韧性断裂特征. 加入Zn中间层的接头界面IMCs厚度为3.09 µm，在界面上并未生成含Zn类IMCs，抗拉强度和断后伸长率均低于不加中间层和加入Ag中间层的接头，仅为161 MPa和1.45%.
Abstract:In this paper, Ag foil and Zn foil were used as interlayers for butt welding of 2 mm thick 5052 aluminum alloy and AZ31 magnesium alloy, and the influence of different interlayers on the thickness, distribution and type of IMCs at the joint interface was studied. The results show that the interfacial IMCs without the interlayer are 3.52 µm thick, and the main types are Al3Mg2 and Al12Mg17, which are continuously distributed along the plate thickness direction. The fracture of the joint occurred in the band area, and the tensile strength and elongation were 175 MPa and 2.75%, respectively, showing the characteristics of brittle fracture. Compared with the pure Al/Mg joint, the thickness, distribution and type of IMCs at the interface with Ag interlayer are changed, and the thickness of IMCs decreases to 2.38 µm, Al3Mg2 and Al12Mg17 on the interface are discontinuous, and Ag2Al and Mg3Ag are generated at the same time. The tensile strength and elongation of the joint are the highest, 190 MPa and 5.13%, respectively, showing the characteristics of ductile fracture. The interface IMCs thickness of the joint with Zn interlayer is 3.09 µm, and no Zn-containing IMCs are generated at the interface. The tensile strength and elongation of the joint with Zn interlayer are the lowest, only 161 MPa and 1.45%, which is lower than those of the joints without interlayer and with Ag interlayer.
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0. 序言
在工程实践中，由于焊件的坡口加工、组对与热积累变形等造成的偏差，会引起间隙、错边的不规则变化，并严重影响了焊接过程的稳定性与焊缝质量[1]. 为了进一步提高焊接效率与智能化水平，亟需开发可以根据焊接工况变化、实时调整焊接位置的焊缝跟踪算法及系统[2].
采用实时性更好的被动视觉算法是实现焊缝跟踪的有效途径之一. 国内外众多学者针对这一领域开展了长期的研究，Xia等人[3]提出了一种基于窗口信息融合的被动视觉焊缝跟踪算法，实现了对焊道摆动电弧过程中焊枪中心偏差的实时识别；Xiao等人[4]提出一种基于改进Snake模型的特征提取算法，可以对多个焊缝具有较好的适应性和鲁棒性；张广军等人[5]实现了对S形曲线焊缝平稳、精确的自主跟踪；Wang等人[6] 分析了图像特征随焊枪位置的变化规律，提出了焊枪的控制策略和实现焊缝跟踪的图像处理方法；Zhang 等人[7]研究了基于深度学习的机器人弧焊铝合金在线缺陷检测方法. 上述研究为弧焊过程被动视觉传感的光学系统构建与信号特征处理提供了有效的途径与模式，但在处理速度与跟踪精度方面仍需进一步优化.
文中提出了图像自动增强算法，提高了复杂焊接环境中图像特征位置对比度及图像检测的准确度.提出了基于边缘检测和卷积神经网络的方法，实现对坡口位置信息、电弧水平位置信息提取与表征，采用模糊控制算法进行了焊缝跟踪试验.
1. 试验系统
试验系统如图1所示，主要包含MOTO WELD-RD350焊机、XIRIS XVC510 焊接相机、NI-IC3171 工业控制器及 Fanuc 机器人等硬件. 电弧电压18 V、焊接电流约为200 A、焊接速度5 mm/s、送丝速度140 mm/s、保护气体为纯氩气，气体流量10 L/min.
2. 试验结果与分析
2.1 焊接图像预增强处理
提出了一种自动增强的方法对图像的灰度进行增强，从而提高整幅图像的对比度. 首先利用直方图分析可得到整张图像的各个像素点灰度值与整张图像的灰度平均值A，经过平均化处理后坡口外灰度值为0，坡口内的灰度值远大于0. 为了进一步提高对比度，给图像的所有灰度值再乘以一个增强系数K，进一步增大坡口内外区域的灰度差值.
MIG焊图像自动增强对比结果如图2所示. 可以发现对于焊枪区域和坡口区域特征信息都得到了明显的增强，提高了焊枪边缘信息与坡口边缘信息的对比度，使得特征信息的提取更为容易. 增强图像的坡口边缘强度远远大于原图像相同位置的边缘强度，边缘灰度值从40增大到110左右.
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图 2 自动增强图像对比分析Figure 2. Automatic enhanced image contrast analysis. (a) unenhanced image; (b) enhanced image; (c) edge enhancement detection results2.2 特征位置信息提取与表征
采取卷积神经网络模型预测定位加边缘检测的办法，通过对焊缝坡口感兴区位置的定位预测，再使用边缘检测的方法获得坡口边缘信息. 综合考虑焊缝跟踪的图像处理实时性与精确度，选择改进型的YOLO v7作为焊缝目标定位与识别检测的模型.
在对焊缝图像进行训练与检测时，要求感兴区域位于坡口区和焊丝区，从而更好的获得坡口边缘信息和焊丝边缘信息. 为此，在原有的 YOLO v7 网络结构上，添加了如图3所示注意力机制模块.
完成模型构建后进行样本训练，选择1 000张焊接图像制作模型训练的数据集. 选用Labelme 对焊缝特征进行精确标注，标注信息为焊丝、熔池和和焊缝坡口. 将1 000张图片划分为训练集、验证集和测试集3个数据集，为了验证集和测试集能够客观地评估训练集上训练的模型的泛化能力和其他性能，选择训练集、验证集与测试集的比例为 2∶8. 选用 mAP指标评价MIG图像目标识别模型的性能，图4显示了模型在不同焊接相关类别上的平均精度(average precision, AP)以及整体的平均精度值(mean average precision, mAP). 不同类别的AP值大于0.98，mAP 值为99.27%，表明模型在这个特定数据集上具有非常高的检测准确性.
焊接位置的特征信息如图5所示. 以图像左上角建立坐标系，焊丝检测框可由矩形框的4个坐标表示：(XL1,YL1)，(XL2,YL2)和点(XR1,YR1)，(XR2,YR2).由此可以获得焊丝表征点的坐标为(X0, Y0)，其中X0，Y0满足
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图 5 坡口与电弧水平位置信息表征示意图Figure 5. Horizontal position information representation diagram of groove and arc$$ \left\{\begin{split} {X}_{0} = \frac{{X}_{{\mathrm{L2}}} + {X}_{{\mathrm{R2}}}}{2}\\{Y}_{0} = \frac{{Y}_{{\mathrm{L2}}} + {Y}_{{\mathrm{R}}2}}{2} \end{split}\right. $$ (1) 式中：X0，Y0表示焊丝位置点在整张图片中的位置坐标；XR2, XR2表示矩形框右下侧端点的位置坐标；XL2, YL2表示矩形框左下侧端点的位置坐标.
坡口信息表征由边缘检测获得，通过边缘线检测可以得到各个边缘位于整张图像中的坐标信息，可以获得坡口左边缘点和右边缘点的特征表征，通过左右坡口信息可以得到坡口边缘线的表征方程. 由于视觉传感的二维视场存在透视畸变，使原本平行的坡口边缘在视场中呈现一定角度. 根据角平分线的性质，焊缝中心线正好位于这两条坡口边缘的角平分线上，因此，通过坡口边缘线的交点和角平分线的斜率可以确定焊缝中心线的表征方程，即
$$ y - {y_{\mathrm{c}}} = \frac{{{k_{\mathrm{L}}} + {k_{\mathrm{R}}}}}{{1 - {k_{\mathrm{L}}}{k_{\mathrm{R}}}}}\left( {x - {x_{\mathrm{c}}}} \right) $$ (2) 式中：(xc, yc)为坡口边缘线的交点；kL和kR分别为左右坡口边缘线的斜率.
将焊丝表征点(X0, Y0)代入焊缝中心线方程可以得到偏差距离D ，即
$$ D = {X_0} - \frac{{1 - {k_{{\mathrm{L1}}}}{k_{{\mathrm{R}}1}}}}{{{k_{{\mathrm{L}}1}} + {k_{{\mathrm{R}}1}}}}{Y_0} + \frac{{1 - {k_{{\mathrm{L}}1}}{k_{{\mathrm{R}}1}}}}{{{k_{{\mathrm{L1}}}} + {k_{{\mathrm{R1}}}}}}({y_{\mathrm{c}}} - {x_{\mathrm{c}}} )$$ (3) 通过偏差距离D的大小可以判断焊枪的对中位置. 当D = 0时，焊枪位于焊缝中心线位置；当D>0时，焊枪位于焊缝中心的右侧；当D<0时，焊枪位于焊缝中心的左侧.
2.3 对中偏差控制试验与结果分析
试验选用的焊接材料为Q345钢，加工尺寸为300 mm × 100 mm × 18 mm，坡口形式为70°V形坡口，如图6所示. 为了检测焊缝跟踪系统的实际控制效果，焊缝起始点到终点预设了15 mm的偏差.
由于焊接过程的高耦合性、非线性和时变性，难以建立一个精确的数学模型实现对焊接偏差的控制. 在焊缝跟踪中采用了模糊控制策略，将焊工的图像观察经验转化为模糊规则，利用模糊控制器根据焊接状态和模糊规则生成控制信号，以实现焊缝的精确跟踪. 模糊规则见表1，其核心逻辑在于确定纠偏控制量与偏差D及偏差变化率Dcr之间的动态关系，并通过实时监控和模糊控制原理对纠偏控制量进行动态调整.
表 1 模糊控制规则Table 1. Rules of fuzzy controller偏差距离D 偏差变化率Dcr NB NM NS ZO PS PM PB NB PB PB PB PB PM PS ZO NM PB PB PB PM PS ZO ZO NS PB PM PM PS ZO NS NM ZO PB PM PS ZO NS NM NB PS PM PS ZO NS NM NM NB PM ZO ZO NS NM NB NB NB PB ZO NS NM NB NB NB NB 注：NB为负方向大偏差，NM为负方向中等偏差，NS为负方向小偏差，ZO为无偏差，PS为正方向小偏差，PM为正方向中等偏差，PB为正方向大偏差 按照预设焊缝偏差展开有无控制对比MIG焊接试验，并对图像信息进行处理得到如图7所示的焊接偏差信息. 图7(a)为无控制情况下焊缝对中像素偏差，可以发现焊枪在焊缝中从一侧向另一侧偏移焊接时，提取到的焊缝中心线与焊丝位置表征点之间的偏差像素也随之不断变化. 图7(b)为加入焊缝跟踪系统的对中偏差像素变化，可以发现在起弧初始阶段焊枪远远偏离焊缝中心位置，此时上位机会持续给出调整控制信号，并在较短时间内调整焊枪位置，使其快速移动到焊缝中心位置.
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图 7 焊缝跟踪效果Figure 7. Welding pixel deviation results. (a) no control; (b) automatic control焊枪距离焊缝中心的位置信息如图8所示，可以发现，通过焊缝跟踪可以使焊枪始终可以保持在焊缝中心线附近 ± 0.5 mm的范围内稳定.
3. 结论
(1) 通过设计的图像自动增强算法使坡口边缘位置的像素灰度值由40增大到110左右；通过添加注意力机制模块提升了检测效率，mAP指标高达99.27%.
(2) 预设偏差试验焊缝跟踪系统的检测准确率在90%以上，图像的对中偏差检测像素误差在8个像素以内，实际焊缝跟踪偏差在 ± 0.5 mm.
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图 1 Al/Mg对接FSW装配方式及试样尺寸(mm)
Figure 1. Al/Mg butt FSW assembly method and specimen dimension diagram
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图 2 焊接位置和测温点示意图(mm)
Figure 2. Schematic diagram of welding position and temperature measurement point
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图 3 接头截面形貌
Figure 3. The cross-section morphology of the weld joint. (a) Al/Mg joint; (b) Al/Ag/Mg joint; (c) Al/Zn/Mg joint
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图 4 Al/Mg FSW接头界面附近热循环曲线
Figure 4. Thermal cycle curve near the interface of Al/Mg FSW joint
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图 5 Al/Mg FSW接头微观组织
Figure 5. Microstructure of Al/Mg FSW joint. (a) the morphology of the weld joint cross-section; (b) section a; (c) section b; (d) section c; (e) section d; (f) section e; (g) section f
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图 6 Al/Ag/Mg FSW接头微观组织
Figure 6. Microstructure of Al/Ag/Mg FSW joint. (a) the morphology of the weld joint cross-section; (b) section a; (c) section b; (d) section c; (e) section d
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图 7 Al/Zn/Mg FSW接头微观组织
Figure 7. Microstructure of Al/Zn/Mg FSW joint. (a) the morphology of the weld joint cross-section; (b) section a; (c) section b; (d) section c; (e) section d
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图 9 不同中间层作用接头抗拉强度—位移曲线
Figure 9. Tensile stress-displacement curves of joints with different interlayers effects
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图 10 不同中间层接头抗拉强度及断后伸长率
Figure 10. Tensile strength and elongation of different interlayer joints
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图 11 接头断裂截面
Figure 11. Fracture section of weld joint. (a) Al/Mg joint; (b) Al/Ag/Mg joint; (c) Al/Zn/Mg joint
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图 12 三种接头断口形貌
Figure 12. Fracture morphology of three kinds of joints. (a) Al/Mg joint; (b) Al/Ag/Mg joint; (c) Al/Zn/Mg joint
表 1 5052铝合金和AZ31镁合金的化学成分及力学性能(质量分数，%)
Table 1 Chemical composition and mechanical properties of 5052 Al and AZ31 Mg alloy
材料 Si Fe Cu Mn Cr Ni Zn Al Mg 抗拉强度
Rm/MPa断后伸长率
A(%)AZ31 0.10 0.005 0.05 0.20 — 0.005 1.00 2.50 余量 240.5 20.56 5052 0.25 0.400 0.10 0.10 0.15 — 0.10 余量 2.20 267.0 22.76 
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表 2 图5中相应区域化学成分(原子分数，%)
Table 2 Chemical composition of corresponding marked positions in Fig.5
位置 Mg Al 可能的相 1 33.74 66.26 Al3Mg2 2 9.38 90.62 Al 3 41.02 58.08 Al3Mg2 4 20.28 79.72 Al3Mg2 5 66.70 33.30 Al12Mg17 6 54.13 45.87 Al12Mg17 7 41.19 58.81 Al3Mg2 8 59.80 40.20 Al12Mg17 9 66.51 33.49 Al12Mg17 10 42.98 57.02 Al3Mg2
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表 3 图6中相应区域化学成分(原子分数，%)
Table 3 Chemical composition of corresponding marked positions in Fig.6
位置 Mg Al Ag 相组成 1 48.28 51.96 2.94 Al3Mg2 2 54.13 45.87 18.21 Mg3Ag + Ag2Al 3 15.83 33.18 50.98 Ag2Al + Mg 4 4.58 22.38 73.05 Ag2Al + Ag 5 65.49 30.01 4.50 Al3Mg2 6 3.81 68.27 27.91 Ag2Al + Al 7 19.82 77.47 2.71 Al3Mg2 8 51.59 27.12 21.29 Mg3Ag + Al
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表 4 图7中相应区域化学成分(原子分数，%)
Table 4 Chemical composition of corresponding marked positions in Fig. 7
位置 Mg Al Zn 相组成 1 33.09 66.27 0.64 Al3Mg2 2 54.61 40.56 4.83 Al12Mg17 3 41.90 57.17 0.93 Al3Mg2 4 63.75 31.77 4.47 Al12Mg17
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