人工智能驱动的金属材料激光加工技术创新（下）

增材制造与微加工中的人工智能

 

增材制造（包括3D打印）是人工智能与激光技术深度融合的又一领域，旨在实现极致的精度与多功能性。在增材制造过程中，激光通过逐层熔融材料构建复杂的三维结构。人工智能技术的引入可显著提升作业精度，确保根据特定材料和应用场景优化激光参数。

人工智能算法能够实时监控增材制造过程，动态调整能量密度、光束形状与尺寸、扫描速度等关键参数。这种实时优化技术既能确保激光加工实现所需的材料特性（如强度、柔韧性或导热性），又可减少孔隙、翘曲或层间熔合不充分等缺陷。其中一种有效方法通过结合热流体物理模型与主动学习框架，将工艺参数与未熔合孔隙率进行关联验证。

该框架采用主动学习机制，通过从无标签参数池中筛选参数进行增材制造计算流体动力学（AM-CFD）模拟，并以含已知孔隙率数据的标签参数池作为指导来优化资源分配。图10展示的主动学习工作流能自适应地对工艺参数进行采样，从而优化实验设计并降低计算成本，这一特性使其在探索增材制造高维设计空间时具有显著价值。人工智能还通过实时调节温度波动、材料成分变化及环境条件等因素，有效保障打印部件的质量一致性，避免因这些变量的波动导致质量缺陷。

 

图10：增材制造参数优化的主动学习工作流程

人工智能通过提升精度、灵活性和工艺稳定性，显著提高了增材制造的质量与效率。典型代表是AI2AM技术，该技术集成了打印参数的监控、自动化与优化功能，可实时调整打印速度及温度等参数，从而有效减少缺陷并提升产品质量。这使得制造过程更具可预测性和容错性，整体效率得到进一步提高。此外，生成式人工智能（GAI）通过生成创新设计、文本和代码，加速设计流程并激发创造力。GAI工具将设计与激光加工整合为自动化循环，显著提升了作业效率与精度。

数字孪生技术的应用进一步优化了增材制造，尤其在金属生产领域。该技术通过构建物理过程的数字化镜像，可实现实时监控与预测性分析，从而精准调控激光加工参数，有效减少缺陷并提升产品质量。将人工智能与数字孪生技术相结合，能够在处理需要精确激光调控的复杂材料时，提供卓越的精度与适应性。

人工智能在金属增材制造质量优化方面的作用日益受到重视，特别是在定制化产品需求增长的背景下。AI能够处理传统质量控制方法难以应对的复杂问题，从而优化产品质量并提升供应链效率。尽管目前关于AI可靠性的实证研究尚不充分，但学界正致力于开发稳健的AI框架，以确保增材制造质量优化模型的物理合理性与可靠性。可解释人工智能通过预测材料强度、表面粗糙度等特性，有助于更深入地理解和控制增材制造过程中的材料性能。

通过分析3D打印工艺参数，可解释人工智能能够深入揭示喷嘴温度或层高等调整对最终产品的具体影响。借此可实现更精准的激光控制、提升工艺稳定性并优化产品质量。人工智能在增材制造全环节的集成应用，实现了从设计、生产到材料处理的全流程优化，不断推动技术创新并提升整体生产效益。

同样地，基于激光的定向能量沉积（L-DED）工艺通过自监督深度学习框架实现了实时质量保证的优化，如文献所示，该框架集成了同轴成像技术以实现连续监测。图11展示了用于自监督计算低维表征的CNN-2架构，该模型由在线网络与目标网络两部分组成。

 

图11：用于自监督计算低维表示的CNN-2架构

在线网络通过编码器、投影器和预测器处理图像以生成数据表征，而目标网络仅通过编码器和投影器处理图像。目标网络的权重采用在线网络权重的指数移动平均值进行更新。训练过程中通过施加随机图像变换来最小化均方误差（MSE），使模型能够在无标签数据的情况下自主学习，并有效生成用于后续分析的降维表征。

此外，深度学习框架正被开发用于预测增材制造过程中产生的表面粗糙度，例如通过激光粉末床熔融增材制造（LPBF AM）技术生产的铝合金构件。图12展示了此类框架的示意图，神经网络通过预测表面粗糙度参数来提升零件质量并降低工艺波动性。该模型通过优化激光功率、扫描速度及层厚等参数，能够有效预测打印部件的表面形貌与粗糙度。

人工智能在增材制造中的应用通过预测最高效的加工策略，显著提升了材料利用率，减少了浪费并优化了零件性能。例如，AI可优化打印零件的构建方向、确定最佳层厚或选择最适宜的扫描策略，从而降低不必要的能耗与加工时间。这在航空航天等需要轻量化高强度部件的行业尤为关键。

正如文献所述，机器学习技术在激光微纳加工中的应用日益广泛，通过参数优化、缺陷检测与过程控制等任务显著提升了激光加工的精度与效率。这些进展不仅有助于获得更精确的加工结果，还推动了自动化制造系统的构建。图13展示了不同激光加工技术中常用的机器学习算法及其应用场景，凸显出人工智能在激光微纳制造领域日益增长的重要性。

在微加工技术——即制造微尺度特征、微型元件或复杂结构的技术中，对精度的极高要求使得人工智能的应用至关重要。人工智能系统能够实时监测并调整加工参数，以应对激光能量与材料特性之间复杂的相互作用。例如，文献详述的反馈控制系统采用神经网络进行实时等离子体检测，从而实现对激光加工中孔深的预测与控制。通过动态调整功率输出、光束焦距和相互作用时间等参数，此类系统有效减少了加工误差，确保更高精度，最终获得缺陷极少的精密微观结构。

先进人工智能算法已被应用于优化飞秒激光对铜的微加工过程，以满足微尺度制造中对精度与效率的严苛要求。该研究将理论建模与实验验证相结合，采用机器学习和神经网络分析优化激光参数，结果表明即使面对加工特性复杂的材料及有限数据集，这些方法仍能显著提升加工效能。此外，研究还通过人工神经网络和随机森林等模型，成功预测了表面粗糙度及激光结构化表面质量等功能性响应指标。

机器学习技术已成为增强缺陷检测、过程监测与参数优化的关键工具，广泛应用于材料烧蚀、自组织表面结构制造以及提升表面功能的激光纹理化等领域。此外，机器学习日益广泛应用于激光微纳加工中，以解决激光与物质相互作用建模的关键性挑战，在参数优化、缺陷检测、实时过程控制及工艺结果预测方面取得显著进展。通过采用神经网络等数据驱动建模方法，机器学习推动着传统激光加工技术的革新，并加速智能制造技术的发展进程。

在纳米结构化领域，研究表明采用机器学习混合方法比传统手段能更高效地确定飞秒激光诱导周期性表面结构（LIPSS）的最佳加工窗口。人工神经网络（ANNs）在预测超快激光结构化表面（如LIPSS）的功能响应方面表现尤为突出，这类表面对激光加工参数的波动具有高度敏感性。

此外，将机器学习与激光加工工艺相融合，能够有效应对非线性材料响应等挑战，并提升实时误差校正能力。如文献所述，数学建模方法通过提供理论框架支持激光参数优化，与机器学习技术形成互补。这些理论框架有助于将扫描速度、激光功率等输入变量与表面粗糙度、材料去除率等输出指标建立关联，从而进一步优化加工结果。

因此，人工智能与增材制造及微加工技术的融合显著提升了制造的精度、效率与适应性。通过优化激光参数并实现实时过程控制，人工智能有效减少了加工缺陷，保障了产品质量的一致性。这些进步推动着各行业的创新，为下一代制造技术的发展铺平道路。

未来方向与挑战

 

随着激光加工技术的持续发展，人工智能（AI）技术有望在增强工艺优化、自动化与质量控制方面发挥日益重要的作用。有文献指出，计算机科学与激光加工的融合凸显了计算方法在改进激光操作方面的变革潜力。未来研究将致力于优化AI模型，提升对复杂或未知材料行为加工结果的预测能力。更先进的数字孪生技术结合机器学习，将实现更精准的实时监测与调整，从而降低缺陷产生与质量下降的风险。

 

图12：激光粉末床熔融增材制造中预测表面粗糙度的机器学习框架示意图

正如对该领域进展与挑战的系统性综述所指出，优化技术在提升激光束加工效率与可持续性方面发挥着关键作用。此外，人工智能与自由曲面光学等先进光学系统的结合，将为更具定制化的激光加工开辟新路径，使该技术能更好地适应多样化的制造需求。有研究表明，机器学习可用于简化复杂光学任务并提升激光系统性能，这既推动了加工过程的高效化，也凸显了其对未来技术发展的重要意义。

人工智能驱动系统在激光加工领域的持续发展，将进一步提升激光加工的精度与多场景适应性。人工智能在使激光系统适配新兴材料方面具有重要价值，能够根据材料的独特属性实时调整激光参数。这种动态优化参数的能力将减少加工时间与成本，摆脱传统试错法的局限。例如，如文献所述，基于深度学习的预测模拟器可通过优化能量效率和加工策略，显著增强超短脉冲激光的加工性能。这些多维激光技术的进步将实现更智能的控制，推动激光系统在多种工业场景中的高效应用。

此外，人工智能与物联网传感器、机器人技术及先进机器学习方法等前沿技术的融合，将推动更智能、自动化的激光加工系统的形成。这类系统能够以更高的精度和效率处理更复杂的加工任务，满足航空航天、汽车制造及电子工业等领域的需求。例如，基于强化学习的自适应控制系统已展现出通过光学与声学发射反馈实时调整激光功率等参数，从而自主优化激光焊接过程的能力。

与此同时，自由曲面光学通过对激光光束实现更灵活、更精准的调控，也将提升激光加工的定制化水平。这类光学元件能够生成具有特定属性的激光束，尤其适用于传统光学元件无法满足需求的加工场景。将其与人工智能技术相结合，可进一步优化光学系统并实现实时调整，从而精准匹配特定制造要求。

计算机生成衍射光学元件（DOEs）的发展同样是重点研究领域。该元件可实现对激光光束形状与能量分布的精确控制，从而实现高精度聚焦与能量重布。在航空航天材料激光加工中应用衍射光学元件，能显著提升加工质量与效率，同时改善材料性能并降低材料损伤风险，进而提高航空发动机零部件的制造精度。

人工智能将通过对光学元件构型进行针对性优化，支撑其适配激光加工任务的具体需求。利用衍射光学元件生成复杂波前和定制化光束模式的能力，将显著提升激光系统在材料加工、微制造及医疗处理等应用中的灵活性与效率。人工智能算法还将简化此类光学元件的设计与制造流程，使其更易于广泛应用于不同工业场景。

如文献所示，机器学习在激光加工中的应用——尤其在多维度优化与预测可视化方面——已通过神经网络优化激光表面纹理加工参数得到验证。该方法不仅提升了激光加工效率，还大幅减少了所需实验数据量与开发时间。图14所示的人工神经网络框图，直观呈现了机器学习模型如何用于精准预测激光加工结果。

由此可见，激光加工技术的发展日益与人工智能深度融合，此举将显著提升该技术体系的精度、自动化水平与适应性。人工智能模型的进步及数字孪生技术的应用，将实现更精准的工艺预测与调控；而人工智能与创新光学系统的结合，则能增强激光技术在不同制造场景中的效率与多源性。

特别是人工智能与自由曲面计算机生成衍射光学元件等先进光学技术的融合，有望大幅提升激光加工的灵活性、精度与效率。这些创新不仅会优化制造过程的质量与成本效益，还将为跨行业应用开辟新的可能性。相关技术的持续发展将引领激光加工的未来，满足各行各业对精密化、定制化与高效化日益增长的需求。

讨论

 

人工智能在金属材料激光加工中的融合应用，主要体现在通过AI算法与机器学习模型优化激光参数、提升工艺稳定性及改善加工材料质量。AI系统通过分析传感器、相机与诊断工具所采集的数据，实时检测加工状态与最优条件的偏差，并基于分析结果自动调整激光功率、扫描速度及焦距等参数，以维持理想的加工状态。该方法不仅提升了激光加工的精度与效率，还能实时适应材料状态变化与外部环境因素干扰。

人工智能与机器学习技术正深刻变革激光加工系统，尤其在增材制造及微纳加工领域表现突出。通过实时自动控制激光参数，AI的融合显著提升了工艺稳定性与产品质量。这些技术还实现了工艺流程的自动化控制，增强了激光系统对材料特性变化与外部环境条件的适应性。本节将探讨上述进展的行业影响、当前面临的挑战以及未来发展方向，这些因素将对激光加工技术在高精度制造等跨领域应用产生深远影响。

 

图13：常用机器学习算法及其在激光微纳加工过程中的应用

人工智能与机器学习融合的一项重要成果，是摆脱了基于试错法调整激光参数的传统模式。过去，制造商需投入大量资源测试不同参数组合，这一过程既耗时又昂贵。随着机器学习算法与预测模型的出现，如今可根据传感器与反馈系统的数据流实时优化激光参数。这不仅大幅缩短了开发周期，更显著提升了激光加工的经济效益——尤其在增材制造等对精度与材料定制化要求极高的领域。

此外，数字孪生技术的引入，为激光加工结果的建模与预测开辟了新路径。数字孪生作为物理系统的虚拟映射，能够实时追踪激光加工过程，并在缺陷产生前完成参数调整。这种预测能力既提升了加工精度与效率，也保障了各生产环节的质量控制。相关进展还为自适应制造奠定了基础——激光系统可依据材料特性动态变化、外部环境波动等因素自主调整加工策略。

然而，尽管已取得显著成果，若干问题仍有待解决。挑战之一在于难以建立针对难加工材料的有效模型，例如具有复杂微观结构的合金便对建模工作构成特殊困难。人工智能有望通过预测激光能量与此类材料的相互作用机制，来弥补认知空白。此外，预测激光束与新型或特殊材料的相互作用亦具挑战性，因其需要涵盖材料特定属性的大量数据支撑。开发能够兼顾复杂性、高精度与高效率的可靠可扩展模型，将成为推动人工智能进一步融入激光加工系统（尤其是在增材制造与微纳加工领域）的关键所在。

此外，研究人员已开始将人工智能应用于增材制造领域，以预测激光能量与钛合金或高熵合金等材料的相互作用——这类材料通常具有高度可变的热力学与机械特性。基于激光-材料相互作用实验数据训练的机器学习算法，可有效预测材料在不同条件下的行为表现，从而显著优化工艺参数。然而，预测结果的准确性高度依赖于可用数据的规模与质量，而对于新型或稀有材料而言，此类数据往往极为有限。

当前的核心挑战在于开发能够以最少输入数据（或通过初步研究直接从样本获取的数据）精准预测激光加工结果的可信AI模型。这需要构建此类材料的大型数据集，而数字孪生——即模拟激光加工过程中材料行为的虚拟模型——可有效补充数据来源。数字孪生技术使得人工智能能在缺陷发生前进行实时调整，从而确保更高加工精度并降低缺陷率。

此外，尽管将人工智能融入激光加工系统已取得显著成效，但数据质量与传感器精度问题仍是重要制约因素。激光系统生成海量数据，若缺乏精准可靠的传感器支撑，这些数据将无法为AI模型提供有效支持。随着系统复杂性增加，维持来自传感器、相机、麦克风等多源数据的稳定性与完整性愈发困难。为此，近期研究聚焦于传感器融合技术，通过整合多源数据提升精度并降低误差。然而，该方法仍需持续校准与可靠的数据验证系统作为支撑，这在工业场景中仍是待解难题。

此外，在动态制造环境中实现实时决策仍是关键障碍。尽管AI模型能处理大规模数据集，但在激光主动加工过程中确保低延迟响应仍存在技术瓶颈——尤其是在切割或焊接多材料组件等复杂任务中。为突破此限制，结合机器学习与基于规则决策的混合AI系统正被开发。这类系统通过融合两种方法的优势，可在动态条件下实现更快的响应速度与更精准的决策。

除技术挑战外，在激光加工系统中部署人工智能还面临经济与组织层面的问题。此类系统的开发、部署与维护需对硬件和软件进行大量投入。模块化AI系统允许逐步集成至现有生产线，为那些希望在不彻底改造基础设施的前提下应用AI技术的企业提供了实用解决方案。

随着人工智能在制造流程中作用增强，另一项值得关注的问题是其可能引发的岗位替代效应。当AI与自动化技术逐步接管运营决策与流程管理时，传统制造岗位存在缩减风险。然而，尽管部分体力劳动需求可能下降，新技术的实施将催生对AI模型开发、系统集成及数据分析等领域专业人才的需求。这凸显出对劳动力进行技能提升与再培训的重要性，以满足行业新需求——尤其在以精度和创新为核心的航空航天、汽车及电子产业。

总之，将人工智能融入激光加工是制造技术发展的关键一步。尽管存在从数据质量到经济与组织层面的诸多挑战，但AI在提升工艺效率、质量控制与成本节约方面潜力巨大。随着AI驱动系统的持续演进，激光加工过程将实现更深度的定制化，确保系统能适应更广泛的材料、任务与环境条件。技术的持续进步将不断提升激光系统的精度、适应性与效能，最终为跨行业制造业带来深远变革。

结论

 

人工智能（AI）驱动的创新正通过提升精度、效率与产品质量，深刻变革着激光加工技术（尤其针对金属材料）。机器学习（ML）算法可识别适用于不同材料的最佳激光参数，减少试错法应用并增强加工一致性。神经网络、强化学习等AI模型能有效微调功率、扫描速度与光束焦距等参数，从而优化加工工艺与材料处理效果。

人工智能通过计算机视觉与深度学习技术，在加工过程中实时检测表面缺陷，从而支持即时纠偏行动。这不仅提升了产品质量，也降低了零部件次品率。结合传感器数据，AI进一步强化预测性维护系统，可在设备性能受影响前识别磨损迹象，有效减少停机时间与维护成本。

人工智能显著提升了激光系统的适应性，使其能够在切换不同金属材料或加工工艺时快速调整参数。这一特性在增材制造等行业尤为重要，AI可通过优化材料处理流程实现高效生产。在微加工领域，AI通过动态调控激光功率、光束焦距及相互作用时间等参数确保高精度加工，有效减少误差，从而实现复杂微细特征（尤其在金属微处理中）的精准制造。这些能力在纳米结构加工与飞秒激光微加工等需要纳米级分辨率控制的应用中，具有关键意义。

人工智能算法的进一步发展——如联邦学习与迁移学习——将在数据有限的环境中提升系统的可扩展性与效率。生成式人工智能（GAI）工具的应用，还将为增材制造带来更具创新性的设计流程，加速定制化部件的开发并缩短生产周期。

 

图14：人工神经网络（ANN）的框图

尽管取得上述进展，人工智能融合仍面临诸多挑战，例如对高质量数据集的需求以及在现有生产环境中部署AI的复杂性。然而，将AI与物联网（IoT）、数字孪生及机器人等技术结合，将进一步拓展激光加工能力，推动加工流程向更精密、高效与自动化的方向发展。

基于人工智能的实时监测与自适应控制系统通过传感器数据持续追踪参数，并自动调整以维持最佳加工状态，从而提升激光加工效能。此类系统可实时纠正对位偏差或材料不均等问题，有效减少缺陷产生。光学相干断层扫描（OCT）与强化学习控制器等技术，显著提高了监测精度与工艺适应性。此外，引入卷积神经网络（CNN）监测熔池几何形态等关键参数，进一步强化了缺陷检测能力，尤其在激光焊接与增材制造应用中保障了高质量成果。

数字孪生技术与激光系统的融合，为制造业带来重大进步。通过提供虚拟仿真与实时监测功能，数字孪生可实现更精准的参数调谐、更高效的缺陷预测以及加速工艺开发。人工智能与数字孪生的结合进一步提升了工艺适应性、缺陷检测能力及整体效率。这种技术协同在金属增材制造领域成效尤为显著——基于数字孪生的实时仿真有助于缓解气孔、未熔合等缺陷，从而确保生产结果的一致性与可靠性。

在金属增材制造与微加工领域，人工智能通过优化激光参数以改善材料性能并减少缺陷。借助实时参数调整，AI可有效抑制增材制造中的气孔、翘曲等误差。数字孪生与AI的结合进一步强化了金属增材制造的工艺优化能力，确保高精度与高质量产出。AI技术同样赋能微加工领域，通过提升微细特征的加工精度降低纳米结构制造中的缺陷率。可解释人工智能（XAI）模型正成为这些领域的重要工具，使制造商能清晰理解工艺参数与材料结果（如强度、表面粗糙度）之间的关联。这种透明度既优化了生产决策，也为制定稳健的制造策略提供了支撑。

自由曲面光学通过更灵活、精准地调控激光光束，将进一步提升激光加工的定制化水平。当其与人工智能结合时，可实现光学系统的实时调整，生成具有定制化特性的激光束。这一技术组合在传统光学无法满足需求的场景中尤为重要。此外，计算机生成衍射光学元件（DOEs）的发展将提高激光束整形精度，在提升加工效率与材料性能的同时，降低精密制造（如航空航天领域）中的材料损伤风险。

展望未来，基于强化学习的自适应控制系统将通过实现更精准、自主、高效的加工，显著提升激光加工性能。这类系统能动态响应材料特性与环境条件的变化，使激光工艺（尤其在处理复杂金属合金时）更具鲁棒性与多场景适应性。

人工智能与激光加工的融合将通过提升精度、自动化水平与自适应能力驱动未来创新。随着AI模型及数字孪生、机器学习等技术的发展，工艺预测能力将不断增强，缺陷率持续降低，制造业各领域的生产流程得以优化。AI与新兴技术的协同演进将进一步提升激光系统的效率与灵活性，为下一代制造技术铺平道路。

 

作者：Serguei P. Murzin（维也纳工业大学客座教授、特邀研究员）

 

来源：荣格-《国际工业激光商情》

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