金属3D打印不一样的实时在线监测：航空航天增材大会专访德擎光学王琳

2026年10月22日—23日，第六届航空航天增材大会在上海成功举办。

会议期间，AM易道负责人钟一瀚与德擎光学研发副总监兼产品经理王琳展开深度访谈。

在航空航天增材制造领域，始终藏着一笔高昂的隐形成本：长周期打印的报废风险。

一件高价值零件的打印周期动辄一两个月，成本可达数十万元，若成型过程中的异常没能被及时发现，最终往往是整件报废、成本翻倍的结果。

当行业目光多聚焦于打印设备的幅面、功率与效率升级时，德擎光学带着自研的AMM增材制造过程检测系统，从同轴光学传感切入，把质量管控的关口前移到了每一层每个扫描位置形成熔池的阶段。

如何理解这套监测系统？

简单来说，这套系统与3D打印激光共用同一条光路，激光扫描轨迹走到哪里，传感监测就同步跟进到哪里，区别于外置固定视角的摄像方案。

它能实时采集熔池的光热信号、金属蒸汽状态、激光反射强度与功率波动，然后通过算法对上述4种信号进行监测，一旦某处成型状态偏离正常区间，可立刻锁定具体层数与位置，直观的看到问题所在区域。

从而实现逐层跟进的全程值守。

不止铺粉检测

我们的第一个问题是：对于3D打印行业而言，这套监测方案和常规在线监测相比，核心区别与差异化优势是什么？

王琳博士给出了清晰的解答：

「行业常用的铺粉监测，只做打印前的粉面状态检测，打印过程本身没有工业化的监控手段。像X射线这类科研方案，不具备工程化应用价值。」

「我们最大的差异化，是对打印全工艺过程做实时监控。

熔池异常、金属蒸汽异常、反射激光异常、激光功率波动，任意时刻的参数波动都能被完整记录并可视化呈现。」

「系统可以精准定位到具体层数与位置的异常，第一时间提醒工程人员干预，避免长周期打印出现不可逆的质量问题。

航空航天零件价值高、周期长，在问题初期介入，能帮客户大幅降低一次成型的综合成本。」

点式采集：在数据密度与实用性间找平衡

我们接着问到一个技术疑问：和摄像头成像的方案相比，这种点式采集的数据量是不是要大得多？存储和实时性能否满足工业需求？

王琳博士从两个维度做了拆解：

「这个问题要分维度看。相机方案要保证成型区域的检测精度，必须采用高分辨率成像，单次成像的数据体量非常大。

我们采用点式采集，核算下来样本量和相机方案其实相差不大。」

「另一方面，我们针对航空航天的应用场景做了专项数据优化，归档数据的压缩率可达80%以上。

我们是先完成全量数据的特征分析与识别，再对归档数据做压缩，核心质量信息不会有损失，实时性也完全不受影响。

压缩的核心目的，是让客户能更长期地保存历史数据，不用频繁扩容存储设备。」

全周期赋能：覆盖研发与量产的实际价值

我们继续探讨客户最关心的价值问题：客户最关注的赋能点是什么？这套系统能为实际生产创造哪些具体价值？

过程监控的价值从来不局限于检测本身。

无论是新材料、新产品的工艺开发，还是批量生产的质量一致性管控，它都能实实在在地缩短周期、降低风险，支撑增材制造逐步走向规模化应用。

王琳博士梳理了两大核心应用场景：

「客户最关心的，永远是产品能带来的实际价值。

我们的价值主要覆盖三个方面。

第一是工艺定型。

过去开发新材料、新产品的工艺，高度依赖工艺人员经验，需要反复打样、后处理、性能检测，验证周期很长。

有了这套系统，只需要打印一次标准样件，通过信号特征就能筛选出最稳定的工艺参数，大幅缩短工艺开发周期。」

「第二是量产一致性。

哪怕是同型号、同工艺的几十台设备，最终打印出的零件质量也会存在差异。

这套系统可以系统性评估不同设备、不同激光头的性能差异，帮助客户定位质量波动的根因，不管对设备厂商还是零件制造企业都有很高的实用价值。」

「第三是防批量质量风险。

打印过程中的扰动因素多样，如风场发生变化/不同粉批次末的差异等，即便采用优化好的工艺也可能出现质量问题。

有了这套系统，可以防止批量质量风险，并在产品完全失效前实现有效干预。」

走向闭环：传感、AI与工艺机理的长期深耕

我们把几个关于未来的问题放在了一起：点式数据和AI结合有哪些想象空间？多传感融合还有多少拓展可能？针对航空航天的极致要求，未来还要突破哪些核心关口？

从识别异常到自动修正，是工业过程监控的长期方向。

德擎光学在激光焊接领域的多年技术沉淀，让这条演进路径有了更扎实的落地基础。

王琳博士坦诚分享了技术演进的节奏与难点：

「目前我们的核心定位还是表征与监测，但走向实时干预、和AI深度结合是必然方向。」

「核心目标是搭建AMM传感数据 — 工艺物理过程 — 产品质量的推理模型，实现打印过程中基于传感信号的工艺状态预测，进而自动调节激光功率、扫描速度等参数。」

「精准预测是一个难点，需要结合工艺机理与传感数据完成熔池物理状态的解耦，避免模型落入纯黑箱预测。另一方面，高质量标准化数据集同样至关重要，而增材制造面向批量生产场景的标准化体系还不太完善。」

「对比来看，我们在激光焊接领域已经有很多成熟的AI应用。

焊接行业发展时间更长，批量生产场景更成熟，消费电子、动力电池等领域的产线标准化程度很高，一致性问题早已得到验证。」

「...我们把焊接领域的光学传感积累，优化适配到增材制造的场景中。」

AM易道观点

如果说打印设备决定了增材制造能达到的性能高度，过程监控则决定了它能稳定量产的可靠程度。

德擎光学擅长的是扎进制造的过程细节里，把激光焊接领域沉淀多年的光学传感能力，优化复用到增材制造的场景中。

对于航空航天这类高价值、高可靠性要求的领域而言，可追溯、可预警、可复现的过程质量管控，乃至未来的可自主控制，将愈发关键。

这些在传感技术、算法模型与工艺机理上的深耕，都将为增材制造在航空航天乃至未来所有规模化量产的高质量落地，铺就更扎实的底座。

写在最后

会谈结束时，第六届航空航天增材制造大会还在继续，专家们还在分享最前沿的技术，参展商们还在展示最新的产品。

去年的专访系列聊的更多是企业和产业，而本届专访的特点是更多的技术分享和解读。

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