人工智能技術在激光制造領域中的應用研究

摘"要：近年來，人工智能技術飛速發展，為各個領域都注入了新的活力。人工智能技術具有高度自動化與深度學習的能力，在智能交通、醫療診斷、智能制造領域都得到了廣泛的應用。激光制造技術以精度高、可靠性好、穩定性強等優點成為關鍵的先進制造技術。因此，將人工智能技術與激光制造技術相結合已成為具有潛力的研究方向。主要從激光制造裝備與激光加工兩個方面總結了人工智能技術在激光制造領域的發展現狀和未來發展前景。

關鍵詞："人工智能"激光制造"激光加工"智能制造

Research"on"the"Application"of"Artificial"Intelligence"Technology"in"Laser"Manufacturing"Field

HUA"Xiaohong1""SHI"Youmin2*""MA"Fuhui2

1."Suzhou"Industrial"Park"Institute"of"Vocational"Technology"Suzhou，"Jiangsu"Province，"215000"China;"2."Engineering"Training"Center"of"Soochow"University，"Suzhou，"Jiangsu"Province，"215000"China

Abstract："In"recent"years，"the"rapid"development"of"artificial"intelligence"（AI）"technology"has"injected"new"vitality"into"various"fields."AI"technology"has"the"ability"to"highly"automate"and"deep"learning."It"has"been"widely"used"in"the"fields"of"intelligent"transportation，"medical"diagnosis，"and"intelligent"manufacturing."Laser"manufacturing"technology"has"become"a"key"advanced"manufacturing"technology"with"the"advantages"of"high"accuracy，"good"reliability，"and"strong"stability."Therefore，"the"combination"of"artificial"intelligence"technology"with"laser"manufacturing"technology"has"become"a"promising"research"direction."This"article"mainly"summarizes"the"current"development"status"and"future"prospects"of"AI"technology"in"the"field"of"laser"manufacturing"from"two"aspects："laser"manufacturing"equipment"and"laser"processing.

Key"Words："Artificial"intelligence;"Laser"manufacturing;"Laser"processing;"Intelligent"manufacturing

人工智能技術發展迅速，目前，其已成為最具影響力的科技之一。人工智能技術有著廣泛的優點，如高度自動化，能夠通過自我學習方式完成各種任務，如語音圖像識別與語言處理，并且隨著自身算法不斷更新，人工智能系統能夠不斷優化以提高決策的正確性。人工智能技術憑借其特征被快速運用到各個領域，如智能醫療、智能服務、智能制造等領域。隨著人工智能技術的進一步發展和完善，其應用場景也將不斷拓展、前景也將更加廣闊。

激光加工技術作為一種成熟的先進制造加工方法，已經得到廣泛的應用。其生產精度高、效率高、可靠性好，具有非常良好的經濟效益。加工方式采用高能量激光束作用于材料表面，屬于無接觸加工，并且可以通過調節激光功率、進給速率等方式以實現多種加工目的，可以用于激光切割、焊接、增材制造、表面處理等方面。本文從激光制造裝備與激光加工領域出發，論述了人工智能技術對激光制造裝備的優化，并介紹了人工智能技術在激光切割、激光焊接、激光增材制造領域的應用。

1"人工智能技術在激光制造裝備領域的應用

人工智能技術被應用于激光制造裝備的優化設計。其優化手段包括光束調控與校正，它通過提高激光光束的質量和精度，為激光技術在精密制造、材料加工、生物醫學等領域的應用提供了強有力的支持。

光束調控的核心問題是如何獲得高質量和精度的激光。人工智能算法的應用已經被證明能有效預測和調控激光光束質量。ZOU"L等人[1]將深度神經網絡與Frantz-Nodvik方程相結合，提出了一種優于傳統擬合方法的大功率慣性約束聚變激光放大器輸出能量的新方法，該方法極大提高了激光輸出能量預測精度。AN"Y等人[2]利用深度學習技術，實現了少模光纖激光器光束傳播因子M2的準確預測，并通過深度學習網絡補償和優化算法，消除了高功率模式可編程軌道角動量光束相位差，保證了光束的純度，通過智能算法，可以實時調整光束的形狀和參數來進行光束的整形和校正，以獲得最佳的加工效果。

人工智能技術還可以應用于多維光場的調控，包括矢量光場、結構光場等。通過超表面和超材料等新型光學元件，可以實現對光場的多自由度協同調控。這些技術在激光微納加工、光學數據存儲等領域具有重要的應用前景。人工智能激光光束調控系統通常包括高精度的傳感器、快速的數據處理單元和智能的控制算法。這些系統能夠實時監測光束參數，如光強、光斑位置、光束發散角等，并根據預設的目標自動調整光束參數，以實現最優的加工效果。

綜上所述，人工智能技術在激光光束調控中的應用正變得越來越廣泛，它不僅提高了激光加工的精度和效率，還為激光技術的進一步發展提供了新的可能性。隨著人工智能技術的不斷進步，預計人工智能將在激光光束調控領域發揮更大的作用。

2"人工智能技術在激光加工領域的應用

激光加工作為一項成熟的技術，已經被應用在了各個加工領域，如激光切割、焊接、增材制造等方面。隨著人工智能的不斷發展和進步，尋求人工智能技術與傳統激光加工技術的結合已經成為熱點的研究，并且已經獲得長足的發展。

2.1激光切割

激光切割是利用高功率密度激光束，使材料照射區迅速達到熔點或汽化，與此同時，噴射高速氣流去除材料加工物質，使工件迅速被切割分離。相較于其他傳統切割工藝，激光切割具有速度快、切縫細窄、精度高、熱影響區小等特點，已經被應用到汽車制造、航天航空及軍工等各種工業領域。

激光切割質量的評價指標主要由切割寬度、表面粗糙度、熱影響區等構成。為了進一步改善激光切割的加工質量，通過加入機器學習算法，建立激光切割工藝參數（如激光功率、速度）與產品質量評價參數（如表面粗糙度、焊縫寬度）之間的模型，達到優化工藝參數的效果。例如：TATZEL"L等人"[3]為了檢查激光切割表面質量，基于圖像而不是表面形貌測量來估計切割邊緣的粗糙度，采集廣泛的圖像數據庫和相應粗糙度值構造了卷積神經網絡（Convolutional"Neural"Network，CNN），非常精確地估計了加工表面粗糙度，誤差范圍在3.6"μm，該測量方法解決了常用設備測量方式容易出現的反射率問題；COURTIER"A"F等人[4]采用深度學習方式，直接從切割表面的顯微鏡圖像來確定激光切割的掃描速度，經過訓練的神經網絡可以生成激光切割表面視覺外觀的真實預測，可以用作預測可視化工具，進一步提高了激光切割加工精度。

2.2"激光焊接

激光焊接技術以激光作為焊接熱源，通過激光與材料的相互作用，使材料熔化形成焊接接頭。激光焊接技術憑借高生產率、靈活性的特點被廣泛應用于汽車、電子等領域，如汽車車身的焊接、電子元器件的封裝等。為了進一步提高焊接質量，將人工智能技術應用于激光焊接領域成為提高加工質量的重要手段。

首先，人工智能可以對激光焊接路徑進行優化。傳統焊接路徑規劃方法往往難以適用較為復雜的焊接形狀。人工智能算法可以綜合考慮材料特性，工件尺寸形狀等因素，計算出最優焊接路徑，從而提高焊接的質量、增加材料利用率、降低材料損耗。

其次，人工智能可以實時監測焊接質量，進行質量缺陷檢測。當焊接質量不符合要求時，可以自動調整焊接參數如激光的功率、焊接速度等，以確保焊接產品的質量，極大提升了焊接質量的穩定性。

最后，人工智能還可以進行參數的選擇及優化。針對不同材料及不同規格尺寸，人工智能可以通過歷史數據的分析與數據庫的建立，快速找到適合當前焊接的最佳參數，并自動優化并調整。不同于傳統方法需要大量實驗進行調試，人工智能提高了加工效率，使加工過程實現自動化和智能化。

目前，人工智能技術在激光焊接領域的研究已經取得重要的進展。ZHANG"B等人[5]提出了一種深度學習的方案，用于監測激光焊接過程的氣孔。該方案采用同軸高速攝像機對焊接過程中的熔池數據進行感知，并使用孔隙度屬性進行標記。CAO"L"C等人[6]開發了一個數據驅動的模型，用以監測外部磁場影響下的激光焊縫；利用圖像處理技術，提取激光熔池和小孔的特征；提出了一種集成不同神經網絡的方法，以建立小孔特征與焊縫的相關性。該模型的建立為提高焊縫質量提供了指導。

2.3激光增材制造

激光增材制造技術是一種先進的制造技術，其原理是利用激光束熔化粉末或絲狀材料，按照預定的路徑逐層堆積材料，形成具有特定形狀三維實體的加工方式。該技術具有以下特征：（1）具有高度靈活性，可以加工形狀復雜的零件；（2）材料應用廣泛，可以適用于不同類型的材料，包括各種金屬合金及復合陶瓷等材料；（3）材料力學性能優越，已被廣泛用于航空航天、醫療、軍工國防等領域。

隨著人工智能和數字化技術的發展，激光增材制造技術正朝著人工智能和數字化方向發展，通過引入智能監控系統、參數自整定控制等功能，提高設備的自動化水平和生產效率。

首先，人工智能技術能夠完成加工過程監測并實時反饋。選擇性激光熔化（Selective"Laser"Melting，SLM）方法作為激光增材制造最常見的方法，在實際應用中面臨著質量穩定性和制造一致性的問題。為了解決這一問題，通過對SLM過程中產生的聲、光、熱信號等進行監測，以獲取加工過程信息。將信號采集信息與統計處理方法和基于機器學習的智能監測方法相結合，可以實現對SLM過程的實時監控和質量控制。

其次，人工智能技術不僅能夠優化工藝過程，還可以對材料結構進行優化。對于激光增材制造中使用的金屬材料，如鋁合金、鈦合金及鎳基高溫合金等，通過機器學習算法，可以對這些材料的微觀結構、力學性能等進行分析和預測。根據材料的化學成分和加工工藝參數，預測其在不同條件下的性能表現，從而為材料的優化設計提供依據。

最后，人工智能技術可以對激光增材制造中出現的缺陷進行檢測并保證樣品的質量。在激光增材制造過程中，可能會出現各種缺陷，如氣孔、裂紋、未熔合等。人工智能技術可以用于在線檢測這些缺陷，并及時采取措施進行修復或調整工藝參數。

3"結語

人工智能技術在激光加工領域已經取得長足的發展和進步。在激光制造裝備領域，人工智能技術對光束精度調控和校正，可以提高激光光束的質量和精度。在激光加工領域，人工智能可以實現加工前路徑規劃、加工時過程檢測與實時反饋、加工后自主學習與最優參數調整，完成加工全過程閉環控制，以提高產品加工質量。人工智能技術對傳統激光制造領域進行賦能，推動了激光加工智能化發展進程，而激光技術的發展又作用于人工智能技術，形成雙向激勵。雖然目前還存在著各種問題和挑戰，但目前的研究已經為人工智能技術在激光技術領域的蓬勃發展奠定了堅實基礎。

參考文獻

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