Fraunhofer通过人工智能用于激光熔覆过程，实现更高效的修复

随着3D科学谷的敏锐洞察，3D打印——增材制造工艺正在逐步超越传统生产技术。增材制造工艺以其独特的灵活性、在某些应用中的经济性和实用性，引领着制造业的革新。我们也不能忽视，在很多情况下，增材制造的加工效率仍落后于传统工艺。

此刻，Fraunhofer研究所正在运用人工智能（AI）技术解决这一难题。新的过程控制软件如激光材料沉积技术将实现自动化优化，并显著提高效率。这一创新技术将为3D打印注入全新活力。

在人工智能的照耀下，3D打印正逐步变为现实。基于增材思维的新一代设计与智能制造技术，正与人工智能深度融合，形成具备高吞吐量、高产品质量控制能力、高产品复杂性的新一代智能制造技术。这预示着第四次工业革命的核心技术引擎已经启动。

想象一下，像碎石机齿这样的磨损部件，其外径约为140毫米，通过激光金属沉积（LMD）工艺进行修复。人工智能将优化修复不规则表面的过程，这不仅提高了效率，更提升了修复部件的质量与精度。这种融合人工智能的增材制造技术，正改变着我们对制造业的认知，展现出一个充满创新与可能性的新时代。作为德国与加拿大合作开展的3+2资助计划的重要一环，AI-SLAM项目得到德国联邦教育和研究部的资助，同时加拿大方面由NRC提供支持。该项目旨在利用人工智能为工业生产研发新技术，满足来自各行各业的实际需求。从采矿和能源部门，到汽车工业和电信，再到建筑和基础设施管理领域，都有涵盖。这项资助将持续至2024年3月。

值得一提的是，加拿大的Apollo Machine and Welding Ltd公司正在利用人工智能优化工艺参数，通过数据捕捉和算法的应用，为采矿和石油行业提供先进的开采设备。其中，针对采矿业中常用的碎石机齿的检修问题，该公司采用激光材料沉积（LMD）技术，即金属3D打印工艺，能够在磨损的部件上沉积金属层，直至恢复其原始几何形状。这一技术不仅提高了设备的耐用性，还降低了维修成本，为工业生产带来了新的可能性。

在修复工作中，一项重要挑战是应对零件的不均匀磨损，这意味着在修复过程中必须应用不同厚度的涂层。操作员在每个涂层步骤之后，甚至每十层之后，都必须仔细测量并重新调整修复流程，以确保修复工作的质量。

在“人工智能增强自适应激光增材制造 AI-SLAM”这一创新项目中，德国与加拿大的合作伙伴联手为开采设备制造商开发了一款能够自动运行LMD过程的软件。这款软件能够在涂层过程中自动记录几何形状，精准检测与预设轮廓的偏差，并实时调整工艺参数，如进给速率等。

借助人工智能的强大计算力，这款软件能够分析海量的数据，并且自主学习如何最优地调整流程。此项目历时三年，最新里程碑是在弗劳恩霍夫激光研究所-Fraunhofer ILT成功调试了扫描组件和自动路径规划软件功能。

德国和加拿大的研究团队在这个项目中紧密合作。在德国，弗劳恩霍夫激光技术研究所ILT和软件开发商BCT共同参与了AI SLAM项目。在加拿大，该项目由国家研究委员会NRC协调。此项目的核心在于系统地收集和处理大量的过程数据，然后通过人工智能自动学习如何优化流程控制，以更高效的方式生产出更多产品。

定期的视频会议和共享的在线文件使得德国和加拿大的合作项目进展顺利。在虚拟实验室参观中，合作伙伴已经对彼此的软件和硬件环境有了深入了解。为了方便数据交流和机器学习模型的实施，mlOS机器学习操作系统已对所有项目合作伙伴开放。

在制造业中运用人工智能的方法多种多样，通常从分析图像或其他数据开始。人工智能在接受了人类“老师”的教导后，能够识别复杂数据中的结构。它能够在早期阶段检测到任何与预定义最佳值的偏差，从而及时对制造流程进行微调。这种智能化调整有助于提高产品质量和生产效率。当数据记录和处理与过程控制智能化结合，达到自主过程的层次时，我们迎来了制造业的智能化调整加工策略的新时代。在这一时代，人工智能的运用在制造业中变得尤为关键，通常从解析图像或其他数据开始发挥其作用。有了人类“老师”教导的人工智能算法，人工智能能够识别复杂数据中的结构，从而在早期就发现与预定义最佳值的偏差，对过程进行及时调整。

在3D打印领域，根据3D科学谷的资讯，Fraunhofer激光技术研究所已经能够通过人工智能显著改进金属3D打印的结果。在激光粉末床选区金属熔化工艺系统中，高分辨率的HDR相机被用来对组件表面进行拍照。这些图像数据能够捕捉到组件的翘曲以及表面的粗糙度，使得在生产过程中就能对缺陷进行分类。

而Fraunhofer的研究并不满足于单台设备的自适应调整。据了解，在2020年初，Fraunhofer生产技术研究所与瑞典的爱立信共同开发了“欧洲5G工业园区”的概念。在这个概念下，监视和控制高度复杂制造过程的5G传感器、移动机器人、物流和多站点生产链等先进技术纷纷亮相。这些技术的结合使得制造过程更加智能化、高效化。

《暗知识》一书预测，未来的人工智能将不再局限于单台3D打印设备，而是实现设备与设备之间的协调与工艺优化。算法、算力和数据共同构成了人工智能的三大要素。其中，算法是引擎的设计，算力是引擎的马力，数据则是引擎的燃料。

在人工智能的助力下，激光参数能够在过程中进行特定更改，对过程状态的变化做出动态响应。这不仅能够提高零件的质量，还能在缺陷产生前进行预防。人工智能不仅让用户能够优化生产流程，实现零缺陷生产，而且在处理大量复杂数据时，如现代光学领域，人工智能还能降低复杂性，使开发过程更加清晰、确定，并减少对传统专家直觉的依赖。这个智能化时代，无疑是制造业的一大福音。根据市场观察，来自3D科学谷的报告指出，集成AI的过程监控系统正在推动行业的变革。这一技术助力全细节测试向智能测试的过渡，引领着行业的创新潮流。在国际上，已有数家领先的商业化软件公司在利用AI进行增材制造加工的质量控制，包括以色列的printsyst、美国的addiguru、德国的nebumind以及瑞士的Nnaisense等。这些公司代表着行业的前沿技术和发展趋势。

回顾增材制造的发展历程，就如同电视技术的演变一般令人惊叹。从最初的黑白电视，影像模糊的小“盒子”，跃进到彩色电视，再到现在超薄大屏幕的数字电视，每一次变革都让人无法将这一技术与过去的形象相联。

在增材制造领域，软件的作用不可忽视。随着技术的不断进步，年轻的3D打印产业正朝着全自动化的工厂迈进。未来的生产不再是单一产品的制造，而是向着数字串行制造模式发展，能够同时生产数百甚至上千个产品。这一变革将为行业带来前所未有的发展机遇。在数字化浪潮的推动下，软件的力量正在让3D打印技术变得更快、更聪明、更高效。算法，这一隐藏在背后的神秘力量，正在为整个3D打印行业注入源源不断的活力。据3D科学谷观察，未来在3D打印领域，掌握软件技术、精通算法的人才将成为企业的核心力量。

这些基于算法的软件不仅能够优化打印过程，提升效率，更能够为企业提供深度的数据分析，助力企业做出更加明智的决策。正如我们所知，知识深度决定行动距离。3D科学谷站在全球视角，深度观察增材与智能制造的发展趋势，持续分享3D打印在增材制造领域的前沿动态。

对于正在蓬勃发展的3D打印行业来说，软件的进步无疑为其注入了新的活力。未来，那些善于利用软件、精通算法的企业将在竞争中占据先机。无论您是业内人士还是普通读者，想要了解3D打印的未来发展，请持续关注3D科学谷的谷前沿系列，让我们一同见证这个行业的繁荣与进步。