ILT推出AI模塊協(xié)同激光熔覆技術(shù)解決方案，用于高效修復(fù)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(shù)研究所 (ILT) 的研究人員聯(lián)合加拿大的多家研究機構(gòu)合作開發(fā)了一款 AI 模塊，以幫助進行激光材料沉積。該技術(shù)用于修復(fù)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(yè)博覽會預(yù)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(fù)替代方法。在這種方法中，金屬粉末和激光束通過光學(xué)系統(tǒng)引導(dǎo)，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(tǒng)在工具上移動，一層一層地沉積高質(zhì)量的金屬合金。這樣可以恢復(fù)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(yīng)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(shù)與人工智能相結(jié)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(shù)，可在機器上快速且經(jīng)濟高效地進行修復(fù)。
弗勞恩霍夫 ILT 激光材料沉積部門負(fù)責(zé) LMD 涂層和熱處理的項目經(jīng)理 Max Zimmermann 解釋道：“項目目標(biāo)是實現(xiàn)所有步驟的自動化，從繪制缺陷圖到規(guī)劃焊接過程中要使用的路徑和參數(shù)，再到實際執(zhí)行和質(zhì)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(xué)，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�？偛课挥诙嗵孛傻碌能浖_發(fā)公司 BCT 也參與其中。
超硬碳化鎢和不銹鋼
在修復(fù)過程中，激光光學(xué)系統(tǒng)會沿著預(yù)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(qū)域。冷卻后，顆粒與熔融鋼結(jié)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(zhàn)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(zhǔn)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(fā)生這種情況，碳化鎢會變得太軟。此外，還有許多其他參數(shù)：噴嘴與表面之間的距離、系統(tǒng)跟蹤路徑的速度、路徑之間的重疊、激光功率等等�？傊�，在規(guī)劃單個修復(fù)過程時，需要設(shè)置和協(xié)調(diào) 150 個參數(shù)。
△為了能夠從一致的距離將金屬涂層沉積在工具復(fù)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(zhuǎn)軸
人工智能規(guī)劃和控制維修
對于 AI-SLAM 項目，弗勞恩霍夫研究人員開發(fā)了一個由多個部分組成的 AI 模塊，用于控制這一復(fù)雜的規(guī)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(dāng)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(yīng)應(yīng)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(shù)轉(zhuǎn)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(fù)責(zé)機器學(xué)習(xí)算法。它還為 LMD 系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)分析提供了平臺。
所有解決方案協(xié)同工作，因此修復(fù)過程自動進行且不會出錯。Zimmermann 表示設(shè)備的操作員只需按下啟動按鈕即可。
(責(zé)任編輯：admin)
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