三本测量蔡司工业CT扫描检测AI服务器分歧管内部缺陷裂缝

随着人工智能服务器性能要求的不断提升，其内部精密构件如分歧管的制造质量直接影响系统散热效率与运行稳定性。本文探讨采用三本测量的X射线蔡司工业CT三维测量扫描技术，结合数字化分析手段，对铝合金分歧管内部气孔缺陷进行无损检测的方法，旨在构建高精度、可量化的质量控制体系。
1. 问题背景
分歧管作为多通道液冷散热系统的关键部件，其内部结构的完整性对流体均匀分配至关重要。传统检测方法（如压力测试、抽样剖切）存在破坏性、覆盖率低等局限，而微米级气孔缺陷在服役过程中可能逐步扩展为渗漏路径，导致散热效能下降甚至系统故障。

2. 技术原理
采用微焦点X射线源发射锥形束穿透工件，通过平板探测器采集投影数据。通过样本360°旋转获取多角度二维图像，利用FDK反投影算法重建三维体数据。气孔与基体材料对X射线的衰减系数差异，在三维模型中表现为局部灰度值突变，通过阈值分割可精准提取缺陷空间分布（图1）。
3. 检测流程
（1）数据采集：设置管电压130kV、电流80μA，像素尺寸15μm，扫描时间8分钟/件；
（2）三维重建：采用GPU并行计算技术，将2048张投影图像重构成4096×4096×2048体素模型；
（3）缺陷分析：基于ISO 50555标准设定灰度阈值区间，自动标记直径＞50μm的气孔，并统计其体积占比、位置坐标及最近表面距离。

4. 实验结果
对某型号AI服务器采用的356个分歧管样本进行检测，发现：
- 气孔集中出现在钎焊熔合区（占比73.2%），平均尺寸82±36μm；
- 12个样本存在临界缺陷（气孔距内壁<100μm且体积>0.05mm³），经金相验证确认该方法检测准确率达98.7%；
- 三维扫描数据与CT值线性相关（R²=0.991），可实现气孔等效直径的亚像素级测量。
5. 技术优势
（1）非破坏性：保留工件完整性的同时实现全结构检测；
（2）量化评估：通过缺陷参数化建模建立质量分级体系；
（3）前瞻预警：基于气孔三维分布预测潜在失效区域。

X射线三维测量扫描技术为精密构件内部缺陷检测提供了数字化解决方案。该方法已成功应用于AI服务器散热组件的质量控制，通过建立气孔缺陷与工艺参数的关联模型，为优化压铸工艺提供数据支撑，对提升高功率电子设备可靠性具有重要工程价值。
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