ILT推出AI模塊協同激光熔覆技術解決方案，用于高效修復采礦工具
時間：2025-03-04 10:10 來源：南極熊 作者：admin 閱讀：次
2025年3月3日，弗勞恩霍夫激光技術研究所 (ILT) 的研究人員聯合加拿大的多家研究機構合作開發了一款 AI 模塊，以幫助進行激光材料沉積。該技術用于修復磨損的鏟斗齒和其他采礦工具。弗勞恩霍夫研究人員于2025 年 2 月 19 日在漢諾威工業博覽會預展上展示了他們的解決方案。
激光材料沉積 (LMD)，也稱為激光熔覆，是一種修復替代方法。在這種方法中，金屬粉末和激光束通過光學系統引導，使得激光束在粉末沉積的部件上形成局部焊接池。激光控制系統在工具上移動，一層一層地沉積高質量的金屬合金。這樣可以恢復零件的原始輪廓，例如磨損的挖掘機齒或鉆頭，就像以前一樣。在自適應激光增材制造的人工智能增強過程傳感 (AI-SLAM) 項目中，弗勞恩霍夫研究人員將激光技術與人工智能相結合。
△采礦工具（例如挖掘機鏟斗齒）極易磨損。使用超精確的人工智能輔助激光材料沉積技術，可在機器上快速且經濟高效地進行修復。
弗勞恩霍夫 ILT 激光材料沉積部門負責 LMD 涂層和熱處理的項目經理 Max Zimmermann 解釋道：“項目目標是實現所有步驟的自動化，從繪制缺陷圖到規劃焊接過程中要使用的路徑和參數，再到實際執行和質量控制。”項目合作伙伴包括加拿大國家研究委員會、麥吉爾大學，以及總部位于卡爾加里的人工智能公司Braintoy 和總部位于埃德蒙頓的 Apollo Machine and Welding 等公司。總部位于多特蒙德的軟件開發公司 BCT 也參與其中。
超硬碳化鎢和不銹鋼
在修復過程中，激光光學系統會沿著預先計算好的路徑在工具表面上移動。不銹鋼在約1300°C 的溫度下熔煉并沉積，同時噴嘴將碳化鎢顆粒同時噴射到同一區域。冷卻后，顆粒與熔融鋼結合，在工具上形成超硬涂層，保護工具免受磨損和腐蝕。
研究團隊面臨的挑戰之一是找到碳化鎢顆粒與鋼的最佳比例。Zimmermann 解釋道：“顆粒比例過高會使涂層變脆，容易開裂，但如果不銹鋼比例過高，涂層又太軟，因此會很快磨損。必須校準激光功率，使溫度足夠高以熔化鋼，但又不能太高以致碳化鎢顆粒也熔化（約 2900°C）。如果發生這種情況，碳化鎢會變得太軟。此外，還有許多其他參數：噴嘴與表面之間的距離、系統跟蹤路徑的速度、路徑之間的重疊、激光功率等等。總之，在規劃單個修復過程時，需要設置和協調 150 個參數。
△為了能夠從一致的距離將金屬涂層沉積在工具復雜的表面幾何形狀上，激光頭在三個軸上移動，還具有兩個旋轉軸
人工智能規劃和控制維修
對于 AI-SLAM 項目，弗勞恩霍夫研究人員開發了一個由多個部分組成的 AI 模塊，用于控制這一復雜的規劃和控制過程。第一步，線激光器使用 CMOS 相機捕捉工具（例如挖掘機齒）的磨損輪廓。這將生成當前表面幾何形狀的圖像。將圖像與新齒輪廓進行比較，新齒輪廓也存儲在軟件中。最后，模塊使用差異來計算應應用的金屬涂層的路徑和厚度。相機在涂層過程中將圖像提供給 AI，以便它可以在工作進行時檢測到任何差異或錯誤。
速度更快，錯誤更少
項目合作伙伴 BCT 將研究人員的AI 模塊整合到OpenARMS 操作軟件中，隨后軟件將AI 為焊接過程推薦的參數轉換為控制命令。這意味著人類操作員不再需要輸入機器代碼，這是一個耗時且容易出錯的步驟。總部位于卡爾加里的 Braintoy 負責機器學習算法。它還為 LMD 系統中的數據分析提供了平臺。
所有解決方案協同工作，因此修復過程自動進行且不會出錯。Zimmermann 表示設備的操作員只需按下啟動按鈕即可。
(責任編輯：admin)
微電熱成型 (μETF)技術制
Backflip推出用于3D掃描至
潛力巨大，本田汽車正將3D
最新Science子刊：生物3D
VERIGRAFT獲得120萬歐元Eu
美國紐約大學《Biofabrica最新內容
《Small Science
南洋理工-劍橋大
清華大學：抗拉強
《Science》：一
國產大尺寸陶瓷3D
南京工業大學：基熱點內容
