廣東三本測量蔡司工業CT檢測AI服務器分歧管內部缺陷氣孔
隨著人工智能服務器性能要求的不斷提升，其內部精密構件如分歧管的制造質量直接影響系統散熱效率與運行穩定性。本文探討采用蔡司工業CT掃描技術，結合數字化分析手段，對鋁合金分歧管內部氣孔缺陷進行無損檢測的方法，旨在構建高精度、可量化的質量控制體系。
1. 問題背景 分歧管作為多通道液冷散熱系統的關鍵部件，其內部結構的完整性對流體均勻分配至關重要。傳統檢測方法（如壓力測試、抽樣剖切）存在破壞性、覆蓋率低等局限，而微米級氣孔缺陷在服役過程中可能逐步擴展為滲漏路徑，導致散熱效能下降甚至系統故障。2. 技術原理采用微焦點X射線源發射錐形束穿透工件，通過平板探測器采集投影數據。通過樣本360°旋轉獲取多角度二維圖像，利用FDK反投影算法重建三維體數據。氣孔與基體材料對X射線的衰減系數差異，在三維模型中表現為局部灰度值突變，通過閾值分割可精準提取缺陷空間分布（圖1）。3. 檢測流程 （1）數據采集：設置管電壓130kV、電流80μA，像素尺寸15μm，掃描時間8分鐘/件； （2）三維重建：采用GPU并行計算技術，將2048張投影圖像重構成4096×4096×2048體素模型； （3）缺陷分析：基于ISO 50555標準設定灰度閾值區間，自動標記直徑＞50μm的氣孔，并統計其體積占比、位置坐標及最近表面距離。
4. 實驗結果對某型號AI服務器采用的356個分歧管樣本進行檢測，發現： - 氣孔集中出現在釬焊熔合區（占比73.2%），平均尺寸82±36μm； - 12個樣本存在臨界缺陷（氣孔距內壁<100μm且體積>0.05mm3），經金相驗證確認該方法檢測準確率達98.7%； - 三維掃描數據與CT值線性相關（R2=0.991），可實現氣孔等效直徑的亞像素級測量。5. 技術優勢 （1）非破壞性：保留工件完整性的同時實現全結構檢測； （2）量化評估：通過缺陷參數化建模建立質量分級體系； （3）前瞻預警：基于氣孔三維分布預測潛在失效區域。
結論蔡司工業CT掃描技術為精密構件內部缺陷檢測提供了數字化解決方案。該方法已成功應用于AI服務器散熱組件的質量控制，通過建立氣孔缺陷與工藝參數的關聯模型，為優化壓鑄工藝提供數據支撐，對提升高功率電子設備可靠性具有重要工程價值。
