机器学习技术正在深度重构工业激光加工流程，通过智能算法优化工艺参数、实时监测加工质量并预测潜在缺陷，显著提升了加工效率和产品一致性。以下是机器学习在工业激光加工中的核心应用与发展方向：### 一、工艺

尽管激光加工工艺效率出众，但其技术实现仍面临诸多挑战。激光与材料间的复杂相互作用使得加工过程对材料特性或激光参数的微小偏差极为敏感，即使是微不足道的波动也可能导致生产误差。

瑞士联邦材料科学与技术研究所（Empa）先进材料加工实验室的研究负责人Elia Iseli表示："为确保激光加工工艺的灵活应用与稳定产出，我们致力于深入理解、实时监控和精准调控这些过程"。该团队研究人员Giulio Masinelli和Chang Rajani正通过机器学习技术推动激光制造工艺的普及化、高效化升级。

汽化还是熔融？

研究团队首先聚焦于金属激光增材制造（即粉末床熔融技术PBF）。该工艺通过逐层熔化金属粉末精准构建复杂几何结构，能实现传统工艺难以企及的构件成型。但在实际生产前往往需要进行大量参数预实验，主要涉及两种加工模式：传导模式（精确熔融薄壁结构）和锁孔模式（快速汽化加工厚壁工件）。两种模式的临界参数受材料特性、激光功率、扫描速度等多重因素影响，即使同种材料的批次差异也可能导致参数设置的显著变化。

减少实验次数提升质量

Masinelli团队创新性地将机器学习算法与激光设备内置光学传感器数据相结合，开发出能实时识别焊接模式的智能系统。该算法通过光学数据判断当前加工模式，并动态调整后续实验参数，成功将预实验次数减少约三分之二，同时保证产品质量。研究人员指出，将该算法集成至激光设备固件即可实现非专家人员的便捷操作，这将大幅降低PBF技术的应用门槛。

实时动态优化

团队将机器学习应用延伸至激光焊接领域，采用现场可编程门阵列（FPGA）芯片构建实时控制系统。这种专用芯片具备确定性响应特性，可在微观时间尺度（皮秒级）内完成数据分析和参数调整，有效应对金属表面微缺陷引发的突发问题。系统架构设计中，FPGA作为前端执行器负责实时控制，后台PC端则持续进行算法优化学习，形成"双脑协同"的智能优化体系。

研究人员强调，机器学习与人工智能在金属激光加工领域具有广阔应用前景。当前团队正持续开发新型算法模型，通过与产学研合作伙伴的深度协作，不断扩大技术应用场景。这些创新成果不仅提升了加工过程的稳定性，更为智能制造领域提供了可扩展的技术框架。