人工智能与激光技术融合研究进展

近年来，激光技术凭借高精度、高效率和非接触加工等优势，在激光加工、焊接、表面处理、增材制造及生物医学等领域得到广泛应用。然而，随着激光加工对象和应用场景不断复杂化，激光参数、材料特性以及最终加工质量之间呈现出高度非线性耦合关系，使得传统依赖经验和大量实验试错的方法难以满足高精度、高稳定性和智能化制造需求。人工智能（Artificial Intelligence，AI）尤其是机器学习（Machine Learning，ML）和深度学习（Deep Learning，DL）的快速发展，为解决复杂激光过程控制问题提供了新的技术路径。通过对大量实验数据、传感信号以及过程参数进行学习分析，人工智能能够建立激光参数与加工结果之间的非线性映射关系，实现过程预测、参数优化、缺陷识别和智能控制。本文系统总结了人工智能在激光表面处理、激光强化、激光切割、激光焊接以及激光增材制造等领域的应用进展，并分析当前数据获取、模型泛化以及工程应用过程中存在的问题。

Laser & Electron Beam Processing

1.1 分类机器学习

分类机器学习（Classification Machine Learning）属于监督学习的一类，通过利用带标签的数据集建立输入特征与目标类别之间的映射关系，实现对未知样本的分类预测。其输入数据可包括数值、类别、文本、图像等多种类型，通过特征提取、降维和模型训练提高分类准确性。与传统回归和参数优化方法相比，分类机器学习在激光技术领域应用相对较少，但在材料识别、缺陷检测和加工质量评价等方面具有较大潜力。例如，通过分析材料的光学特性（反射率、吸收率等）可实现不同材料类别识别；结合激光加工参数和图像特征，可对激光表面处理缺陷、切割质量、熔覆质量以及激光焊接缺陷进行分类判断。此外，分类模型还可应用于激光光谱分析，通过光谱数据识别材料成分和性能。随着视觉检测和智能传感技术的发展，分类机器学习有望进一步推动激光加工过程由传统人工检测向智能化质量识别和在线控制方向发展。

1.2数据采集过程

数据采集过程是激光智能化应用中的关键环节，其主要通过光电探测器、摄像设备和光谱仪等传感器采集激光加工过程中的物理信号，并将其转换为可用于分析的数字化数据。然而，激光系统产生的数据量巨大，实时处理过程中容易出现数据存储和传输压力；同时，环境温度变化、设备振动等因素会引入噪声，降低数据准确性。此外，在超快激光加工过程中，激光源与采集设备之间需要保持高度同步，以保证信号获取的准确性。因此，数据降噪、时间同步以及系统标定是保证采集数据可靠性的关键步骤。只有建立高精度、高稳定性的数据采集体系，才能充分发挥人工智能算法在激光过程监测、质量预测和智能控制中的作用。

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2.1机器学习在激光表面处理中的应用

激光表面处理（Laser Surface Treatment, LST）通过高能激光束对材料表面进行改性，可有效提升材料的硬度、耐磨性、耐腐蚀性以及表面功能特性，其中激光纹理加工能够制备微纳尺度结构，实现表面性能调控。如图1所示，激光表面处理过程中，激光功率、扫描速度、脉冲频率和材料性质等工艺参数共同影响处理区域的宽度、深度以及最终表面性能。由于激光加工过程涉及多参数耦合关系，传统试验优化方法往往需要大量实验成本，而机器学习能够通过分析实验数据建立激光参数与表面性能之间的非线性映射关系，实现加工参数预测与优化。目前，人工神经网络（ANN）、随机森林（RF）以及自适应神经模糊推理系统（ANFIS）等算法已被广泛用于激光表面粗糙度、润湿性、纹理尺寸和摩擦性能预测。例如，研究表明，ANN模型预测激光纹理后的表面粗糙度和润湿性时，其拟合精度可超过90%，相比传统响应面法（RSM）具有更好的适应能力；在316L不锈钢和模具钢表面纹理预测中，机器学习模型同样表现出较高准确性，可有效减少传统参数筛选过程。此外，结合卷积神经网络（CNN）和优化算法，机器学习还能够实现面向目标功能的表面纹理反向设计，提高激光加工过程的智能化水平。然而，目前相关研究仍受到实验数据规模有限、模型泛化能力不足以及不同材料体系迁移困难等因素限制，未来需要结合更多实验数据和物理机理模型，进一步提升机器学习在激光表面功能化制造中的可靠性。

图1激光表面处理过程示意图：（a）典型激光表面处理过程示意；（b）激光处理区域截面形貌，其中WZ表示宽度区域，DZ表示深度区域[1]

2.2 机器学习在激光表面强化中的应用

激光表面强化（Laser Surface Hardening, LSH）利用高能激光束对金属表面进行快速加热和自淬火处理，在不改变基体整体性能的情况下形成高硬度强化层，提高材料的耐磨性和服役性能。如图2所示，激光功率、光斑直径、扫描速度等工艺参数直接影响材料热输入、组织转变以及最终硬度分布，因此实现强化效果的精准预测和参数优化具有重要意义。传统方法通常需要大量实验确定最佳工艺窗口，而机器学习能够通过建立工艺参数与硬度、残余应力、组织特征之间的非线性关系，实现激光强化过程的快速预测。目前，人工神经网络（ANN）、自适应神经模糊推理系统（ANFIS）、支持向量机（SVM）以及随机森林（RF）等算法已被应用于激光强化性能预测。例如，研究人员利用ANN、ANFIS和SVM模型预测氧化物弥散强化合金硬度，其中ANFIS模型表现出更高预测精度；基于贝叶斯优化的机器学习模型能够有效预测喷丸强化合金的晶粒尺寸和硬度变化；针对激光冲击强化过程，物理信息融合机器学习模型可实现残余应力和显微硬度的高精度预测。此外，深度学习模型结合卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（cGAN）能够根据有限实验数据预测激光热处理后的硬度分布，提高了复杂组织性能预测能力。总体来看，机器学习能够减少传统实验筛选成本，实现激光表面强化参数优化和性能预测，但仍需要进一步提高模型的数据适应性和跨材料体系的泛化能力。

图2激光表面硬化参数[2]

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人工智能与激光技术的融合为复杂激光加工过程优化提供了新的解决方案。通过机器学习和深度学习算法，可以有效建立激光参数、材料行为与加工质量之间的非线性关系，实现激光加工过程预测、参数优化和智能控制。目前，人工智能已经在激光表面处理、激光强化、激光切割、激光焊接等领域取得显著进展。其中，在激光焊接领域，AI结合多传感信息能够实现熔池状态监测、缺陷识别以及焊接质量预测，提高了制造过程稳定性。然而，人工智能在激光制造中的进一步应用仍需要解决数据获取困难、模型泛化能力不足以及物理解释性不足等问题。未来的发展方向应围绕“物理机理+人工智能+实时监测”的融合模式，通过构建具有自学习、自优化能力的智能激光制造系统，实现高质量、高效率和高可靠性的先进制造。