机器学习助力激光熔覆工艺缺陷检测与预测研究进展

最近，佛山大学、军事科学院防化研究院、装甲兵学院装备再制造技术国防科技重点实验室以及成都国营锦江机械厂的科研团队联合发表了关于机器学习在激光熔覆工艺中缺陷检测与预测的新进展，论文题目为《Recent advances in machine learning for defects detection and prediction in laser cladding process》，已在《Next Materials》上发表。这项研究旨在通过应用先进的机器学习算法，实现激光熔覆工艺中的缺陷识别与预警，为提高熔覆层的质量及其可靠性提供新的解决方案。

1. 激光熔覆过程中的典型缺陷及其机制

激光熔覆是通过激光束将粉末材料熔化并沉积在基材表面形成涂层的一种材料加工技术。诸如气孔、裂纹、热影响区的变形等缺陷，常常影响熔覆层的整体性能。研究人员了常见缺陷的形成机制：气孔的产生可能与材料的流动特性和熔池的稳定性有关，而裂纹则可能因热应力或冷却速率过快导致。不同缺陷之间的相互作用与演变为我们理解熔覆材料的质量形成提供了复杂的基础。

2. 激光熔覆的监测技术

为了有效地发现和预防这些缺陷，相关监测技术的应用显得尤为重要。当前，诸如声学、光学和热传感器等多种监测技术逐渐被引入激光熔覆的过程控制中。研究人员探讨了这些技术如何将信号与工艺参数进行关联，从而实现实时监控。由于这些监测手段的精度与敏感性限制，如何构建一个全面、系统的监测网络仍是一个亟待解决的问题。

3. 机器学习算法在缺陷检测中的作用

随着人工智能技术的发展，机器学习在激光熔覆缺陷检测中的应用正受到越来越多的关注。机器学习能够通过分析大量数据来识别模式和规律，有效提升缺陷检测的准确性。目前，监督学习算法在这一领域占据主导地位，这类算法需要大量标记数据进行训练，尽管其效果显著，但所需的时间和成本也非常高。无监督和半监督学习算法因其对数据标注要求较低，正逐渐展现出强大的应用潜力。这也促使了研究者们对如何提取特征信号、建立特征、缺陷与工艺之间的关系进行更深入的探讨。

4. 机器学习模型的选择与应用

在实际应用中，选择合适的机器学习模型至关重要。例如，卷积神经网络（CNN）常用于图像数据处理，这使其在缺陷图像识别中表现突出。而支持向量机（SVM）则适合用于高维数据的分类，特别是在涉及多种传感器信号的场景中，表现出了良好的效果。K-均值聚类算法在无监督和半监督学习中也得到了广泛应用。这些算法可以在处理激光熔覆过程中的信号特征时，提供更加有效的解决方案。

5. 未来研究的方向与挑战

尽管机器学习技术在激光熔覆领域已取得一定的研究进展，但仍面临多个挑战。目前绝大多数研究集中在小范围或有限数据集的熔覆层上，这容易导致过拟合，影响检测的准确性。因此，建立标准化的缺陷检测数据库迫在眉睫，以增强模型的泛化能力。当前的监测系统往往难以达到实时监控的目标，因此开发集成多种传感器的在线监测技术，将是关键的发展方向。

未来，激光熔覆技术的发展必将与机器学习的深入应用紧密结合。通过自动化技术实现实时监控和数据分析，能够优化激光功率、扫描速度、送粉量等关键工艺参数，从而提升生产效率并降低成本。机器学习有望帮助激光熔覆技术在制造与再制造领域内得到更广泛的应用，成为推动行业发展的关键创新之一。

随着研究的不断深入，机器学习在激光熔覆过程中的应用正逐步揭示其巨大潜力。未来，相关领域的研究者需持续关注新算法的发展与应用，利用机器学习技术推动激光熔覆技术的进步，实现质量的可控性和生产效率的提升。

论文链接：[https://doi.org/10.1016/j.nxmate.2024.100404](https://doi.org/10.1016/j.nxmate.2024.100404)