近年來，激光技術憑借高精度、高效率和非接觸加工等優(you) 勢，在激光加工、焊接、表麵處理、增材製造及生物醫學等領域得到廣泛應用。然而，隨著激光加工對象和應用場景不斷複雜化，激光參數、材料特性以及最終加工質量之間呈現出高度非線性耦合關(guan) 係，使得傳(chuan) 統依賴經驗和大量實驗試錯的方法難以滿足高精度、高穩定性和智能化製造需求。人工智能（Artificial Intelligence，AI）尤其是機器學習(xi) （Machine Learning，ML）和深度學習(xi) （Deep Learning，DL）的快速發展，為(wei) 解決(jue) 複雜激光過程控製問題提供了新的技術路徑。通過對大量實驗數據、傳(chuan) 感信號以及過程參數進行學習(xi) 分析，人工智能能夠建立激光參數與(yu) 加工結果之間的非線性映射關(guan) 係，實現過程預測、參數優(you) 化、缺陷識別和智能控製。本文係統總結了人工智能在激光表麵處理、激光強化、激光切割、激光焊接以及激光增材製造等領域的應用進展，並分析當前數據獲取、模型泛化以及工程應用過程中存在的問題。

Laser & Electron Beam Processing

1.1 分類機器學習(xi)

分類機器學習(xi) （Classification Machine Learning）屬於(yu) 監督學習(xi) 的一類，通過利用帶標簽的數據集建立輸入特征與(yu) 目標類別之間的映射關(guan) 係，實現對未知樣本的分類預測。其輸入數據可包括數值、類別、文本、圖像等多種類型，通過特征提取、降維和模型訓練提高分類準確性。與(yu) 傳(chuan) 統回歸和參數優(you) 化方法相比，分類機器學習(xi) 在激光技術領域應用相對較少，但在材料識別、缺陷檢測和加工質量評價(jia) 等方麵具有較大潛力。例如，通過分析材料的光學特性（反射率、吸收率等）可實現不同材料類別識別；結合激光加工參數和圖像特征，可對激光表麵處理缺陷、切割質量、熔覆質量以及激光焊接缺陷進行分類判斷。此外，分類模型還可應用於(yu) 激光光譜分析，通過光譜數據識別材料成分和性能。隨著視覺檢測和智能傳(chuan) 感技術的發展，分類機器學習(xi) 有望進一步推動激光加工過程由傳(chuan) 統人工檢測向智能化質量識別和在線控製方向發展。

1.2數據采集過程

數據采集過程是激光智能化應用中的關(guan) 鍵環節，其主要通過光電探測器、攝像設備和光譜儀(yi) 等傳(chuan) 感器采集激光加工過程中的物理信號，並將其轉換為(wei) 可用於(yu) 分析的數字化數據。然而，激光係統產(chan) 生的數據量巨大，實時處理過程中容易出現數據存儲(chu) 和傳(chuan) 輸壓力；同時，環境溫度變化、設備振動等因素會(hui) 引入噪聲，降低數據準確性。此外，在超快激光加工過程中，激光源與(yu) 采集設備之間需要保持高度同步，以保證信號獲取的準確性。因此，數據降噪、時間同步以及係統標定是保證采集數據可靠性的關(guan) 鍵步驟。隻有建立高精度、高穩定性的數據采集體(ti) 係，才能充分發揮人工智能算法在激光過程監測、質量預測和智能控製中的作用。

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2.1機器學習(xi) 在激光表麵處理中的應用

激光表麵處理（Laser Surface Treatment, LST）通過高能激光束對材料表麵進行改性，可有效提升材料的硬度、耐磨性、耐腐蝕性以及表麵功能特性，其中激光紋理加工能夠製備微納尺度結構，實現表麵性能調控。如圖1所示，激光表麵處理過程中，激光功率、掃描速度、脈衝(chong) 頻率和材料性質等工藝參數共同影響處理區域的寬度、深度以及最終表麵性能。由於(yu) 激光加工過程涉及多參數耦合關(guan) 係，傳(chuan) 統試驗優(you) 化方法往往需要大量實驗成本，而機器學習(xi) 能夠通過分析實驗數據建立激光參數與(yu) 表麵性能之間的非線性映射關(guan) 係，實現加工參數預測與(yu) 優(you) 化。目前，人工神經網絡（ANN）、隨機森林（RF）以及自適應神經模糊推理係統（ANFIS）等算法已被廣泛用於(yu) 激光表麵粗糙度、潤濕性、紋理尺寸和摩擦性能預測。例如，研究表明，ANN模型預測激光紋理後的表麵粗糙度和潤濕性時，其擬合精度可超過90%，相比傳(chuan) 統響應麵法（RSM）具有更好的適應能力；在316L不鏽鋼和模具鋼表麵紋理預測中，機器學習(xi) 模型同樣表現出較高準確性，可有效減少傳(chuan) 統參數篩選過程。此外，結合卷積神經網絡（CNN）和優(you) 化算法，機器學習(xi) 還能夠實現麵向目標功能的表麵紋理反向設計，提高激光加工過程的智能化水平。然而，目前相關(guan) 研究仍受到實驗數據規模有限、模型泛化能力不足以及不同材料體(ti) 係遷移困難等因素限製，未來需要結合更多實驗數據和物理機理模型，進一步提升機器學習(xi) 在激光表麵功能化製造中的可靠性。

圖1激光表麵處理過程示意圖：（a）典型激光表麵處理過程示意；（b）激光處理區域截麵形貌，其中WZ表示寬度區域，DZ表示深度區域[1]

2.2 機器學習(xi) 在激光表麵強化中的應用

激光表麵強化（Laser Surface Hardening, LSH）利用高能激光束對金屬表麵進行快速加熱和自淬火處理，在不改變基體(ti) 整體(ti) 性能的情況下形成高硬度強化層，提高材料的耐磨性和服役性能。如圖2所示，激光功率、光斑直徑、掃描速度等工藝參數直接影響材料熱輸入、組織轉變以及最終硬度分布，因此實現強化效果的精準預測和參數優(you) 化具有重要意義(yi) 。傳(chuan) 統方法通常需要大量實驗確定最佳工藝窗口，而機器學習(xi) 能夠通過建立工藝參數與(yu) 硬度、殘餘(yu) 應力、組織特征之間的非線性關(guan) 係，實現激光強化過程的快速預測。目前，人工神經網絡（ANN）、自適應神經模糊推理係統（ANFIS）、支持向量機（SVM）以及隨機森林（RF）等算法已被應用於(yu) 激光強化性能預測。例如，研究人員利用ANN、ANFIS和SVM模型預測氧化物彌散強化合金硬度，其中ANFIS模型表現出更高預測精度；基於(yu) 貝葉斯優(you) 化的機器學習(xi) 模型能夠有效預測噴丸強化合金的晶粒尺寸和硬度變化；針對激光衝(chong) 擊強化過程，物理信息融合機器學習(xi) 模型可實現殘餘(yu) 應力和顯微硬度的高精度預測。此外，深度學習(xi) 模型結合卷積神經網絡（CNN）和生成對抗網絡（cGAN）能夠根據有限實驗數據預測激光熱處理後的硬度分布，提高了複雜組織性能預測能力。總體(ti) 來看，機器學習(xi) 能夠減少傳(chuan) 統實驗篩選成本，實現激光表麵強化參數優(you) 化和性能預測，但仍需要進一步提高模型的數據適應性和跨材料體(ti) 係的泛化能力。

圖2激光表麵硬化參數[2]

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人工智能與(yu) 激光技術的融合為(wei) 複雜激光加工過程優(you) 化提供了新的解決(jue) 方案。通過機器學習(xi) 和深度學習(xi) 算法，可以有效建立激光參數、材料行為(wei) 與(yu) 加工質量之間的非線性關(guan) 係，實現激光加工過程預測、參數優(you) 化和智能控製。目前，人工智能已經在激光表麵處理、激光強化、激光切割、激光焊接等領域取得顯著進展。其中，在激光焊接領域，AI結合多傳(chuan) 感信息能夠實現熔池狀態監測、缺陷識別以及焊接質量預測，提高了製造過程穩定性。然而，人工智能在激光製造中的進一步應用仍需要解決(jue) 數據獲取困難、模型泛化能力不足以及物理解釋性不足等問題。未來的發展方向應圍繞“物理機理+人工智能+實時監測”的融合模式，通過構建具有自學習(xi) 、自優(you) 化能力的智能激光製造係統，實現高質量、高效率和高可靠性的先進製造。