人工智能与激光技术共启制造业革命

在当今的制造业中，人工智能（AI）和先进光纤激光系统等尖端技术的融合，正在重塑行业对精密性、效率和自动化的追求方式。从光学传感器、机器学习到高功率光纤激光器和自动化切割头，这些创新技术正推动制造业实现重大进步，使制造商能够满足市场对速度、质量和多功能性日益增长的需求。

 

 

人工智能在设备控制系统中的崛起

光学传感器与摄像系统的整合，是人工智能在设备控制领域最具影响力的应用之一。这类系统能实时监测运行状态，取代了传统的人工持续监控模式。以光学传感器为例，它通过测量激光切割过程中的光强变化，确保切割条件始终处于最优状态并实时修正问题。当切割喷嘴发生偏移或堵塞时，AI系统会立即检测异常并自动停机待检，甚至能在无需人工干预的情况下自主解决问题。

同样地，机器学习技术彻底革新了材料参数优化流程。传统模式下，操作人员需要手动调整陌生材料的切割参数。如今基于机器学习的“参数向导”系统，能通过对试样切割结果的迭代评估，自动为新材料匹配最佳参数设置。这种自我优化的过程不仅大幅缩短停机时间，更能以最少的人工干预持续输出高品质的切割效果。

 

光纤激光切割技术的演变

除了人工智能方面的创新，光纤激光切割技术也取得了长足的进步，在速度、精度和材料多样性方面不断突破极限。高功率光纤激光器，尤其是输出功率达到或超过30kW的光纤激光器，使制造商能够比以往更高效、更精确地切割从薄板到厚板等各种材料。

传统光纤激光器的主要挑战之一是光束直径小，尤其是在切割钢材等较厚材料时。虽然较小的光束在精确切割较薄的材料时表现出色，但在切割较厚的板材时，由于难以排出熔融材料，它们就显得力不从心。不过，光束整形技术的进步解决了这一问题，通过修改光束轮廓，可以更有效地处理较厚的材料。这一创新技术使光纤激光器能够达到以前只有CO2激光器才能达到的切割速度和边缘质量，使其成为薄材料和厚材料切割的全面解决方案。

另一项突破是开发了先进的辅助气体技术，如气体混合。通过将氧气与氮气混合，制造商可以实现更快的切割速度和更大厚度的加工能力，同时减少边缘毛刺并改善材料性能，如涂料附着力。这些改进在高功率光纤激光器中尤为重要，强大的光束与优化的混合气体相结合，可在不牺牲质量的前提下提高生产率。

 

切割过程自动化

人工智能驱动的机器控制系统和现代光纤激光技术，都注重减少人工干预和提高自动化程度。这种关注导致了先进切割头技术的发展，这些技术结合了多个自动化流程，以提高切割精度和一致性。

例如，自动喷嘴系统可以根据切割材料调整喷嘴尺寸并进行自动校准。这就减少了操作员手动更换部件或调整设置的需要，进一步将停机时间降至最低。此外，切口扫描等系统可持续监控切割通道，检测异常情况并自动进行修正，例如重新切割受影响区域或重新校准喷嘴。

这些自动化系统与人工智能视觉和控制系统携手合作，消除了各种变数，确保了一致的切割质量。通过消除喷嘴检查、校准和气体混合等领域的人工干预需求，制造商可以实现更快、更精确的切割，同时降低运营风险。

 

制造业的未来：无缝集成

未来的制造业将是人工智能与先进激光切割技术无缝结合，打造完全自主的高效系统。随着人工智能和光纤激光技术的不断进步，提高自动化程度、降低运营成本和改善产品质量的潜力只会越来越大。

人工智能将继续增强机器学习算法，在更广泛的材料范围内实现更快、更准确的参数优化。同样，激光切割系统也将随着光束整形、辅助气体优化和切割头自动化等方面的创新而不断发展，使制造商能够以最少的监督实现卓越的效果。最终，人工智能与光纤激光切割技术的融合不仅能改变单台机器的性能，还能彻底改变整条生产线，为制造商在要求日益严苛的市场中提供竞争优势。

人工智能与光纤激光切割技术的交叉标志着现代制造实践的重大转变。通过增强自动化、更智能的机器控制和改进的切割能力，制造商可以实现更高水平的精度、效率和可靠性。随着这些技术的不断发展，制造业的未来将更加光明，人工智能和先进的激光系统将在塑造下一代工业流程方面发挥核心作用。

 

来自日本的启示

随着人口老龄化和劳动力减少，日本迫切需要提高工业效率，同时实现可持续发展。东京大学的Yohei Kobayashi和Hiroharu Tamaru正在将人工智能与尖端激光技术相结合，从而为个性化制造提供解决方案。通过使用人工智能更好地理解激光切割、焊接或钻孔材料的复杂物理原理，研究人员希望能够实现基于互联网的激光生产系统控制，这样就可以在家按需制造想要的东西。

 

由东京大学开发的Meister数据发生器和智能激光系统

由于激光是电力驱动的，因此更容易集成到计算机控制系统中，是网络物理系统的理想选择。但是，激光的各种特性使其应用范围如此广泛成为可能，同时也带来了一个重大的技术问题：如何为特定工作找到最佳参数？

传统解决方案是基于用户的直觉进行试错，但以这种方式优化激光系统可能需要数月时间，这在实现真正有用的网络物理系统所需的规模上根本不可行。更复杂的是，即使为特定系统确定了执行特定任务的最佳配置，但对一种材料有效的配置可能对另一种材料无效。

东京大学的研究人员利用人工智能和机器学习来解决这个问题。“然而，由于激光和光-物质相互作用的复杂性，即使人工智能是否强大到足以提供解决方案也并不清楚，”光子科学与技术研究所教授Hiroharu Tamaru说，“但现在我们已经看到，它可以，而且依赖于良好的数据。”

“高质量的数据至关重要，因为人工智能机器学习系统需要经过训练。通常需要几千到几万个数据点，算法才能开始做出有用的预测，”东京大学固体物理研究所教授Yohei Kobayashi说，“我们构建了一个全自动自主数据采集系统，名为Meister数据生成器。我们甚至不需要去实验室采集数据。它每周7天、每天24小时都在工作。”

研究人员已将他们的想法应用于许多激光生产过程，包括最近的激光烧蚀：使用短脉冲光从表面去除少量材料。在这种情况下，他们通过向固体目标发射持续时间可控的光脉冲来创建高质量的数据集。然后，三维显微镜以大约每分钟一个的速度为相应的表面变化提供图像，即一天内提供1000个数据点。

事实证明，这种大数据驱动的方法硕果累累，东京大学在福冈九州大学的合作者已经在利用这种方法为半导体制造业服务。一旦收集到数据，深度学习算法就能模拟在任意位置、以任意脉冲能量照射多个激光脉冲后产生的三维拓扑结构。该团队已将这一系统应用于多种材料，包括电介质、半导体和有机聚合物。

目前，Meister数据生成器系统可以利用贝叶斯优化等先进算法自主搜索各种激光参数，在实验运行的同时确定下一个需要测试的参数。这样高质量的数据将有可能进一步改变激光制造工艺。虽然这项技术在现实世界中的实用潜力巨大，但两位研究者也对基础研究的影响感到兴奋。

在如此高强度下，光与物质之间的相互作用非常复杂。例如，在完全理解激光烧蚀的物理学原理之前，还需要进一步澄清。激光焦点处的电场强度可能类似于将原子固定在一起的电场强度，因此基于熔化和汽化的简单模型几乎没有用武之地。先进的分子动力学模拟带来了希望，但由于激光烧蚀过程中发生的物理过程千变万化——激光脉冲快至几飞秒，而熔化可能发生在微秒之间，因此需要巨大的处理能力。

Meister数据发生器收集的大量高质量数据集，将有助于理解光与物质的高强度相互作用。随着对激光加工基础科学的深入了解，对该技术的控制能力也会增强，并有更大的潜力实现更大的变革。

 

来源：荣格-《国际工业激光商情》

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