【资讯】工业4.0时代，激光器微纳加工智能化
2025-10-14 18:04:16
自激光被发明以来，激光切割、清洗、钻孔、雕刻、烧蚀、增材制造和焊接等技术已被广泛应用于航空航天、汽车、电子、电池、医疗、3D打印、半导体、传感器和太阳能等领域。随着技术的发展，激光微纳加工正向着更精细（由毫米到微米甚至纳米）、更高效（百平方毫米的处理速度）、随形（三维）、随性（多种材料）的方向发展。然而由于激光与物质之间相互作用的物理机制复杂，无法对制造过程实现精确建模，制约了微纳加工的进一步发展，在加工质量、随形加工等方面仍然存在明显不足。
人工智能技术为解决当前激光加工领域瓶颈问题提供了新的思路，对激光微纳加工具有重大的补充作用。它通过统计技术和数值算法来执行任务,无需明确的程序指令，能够实现预测、加工参数优化和构建复杂动力学模型。吉林大学陈岐岱教授、王磊教授课题组回顾了一些主要的机器学习技术，并讨论了几种深度学习模型，综述了机器学习在激光微纳加工的各个工艺过程的重要应用，并强调了深度神经网络的制定、发展和优势。最后展望了当前已有的智能激光微纳加工研究的改进方案，以及未来可能出现的机器学习与激光微纳加工交叉方向的进一步应用。图1为部分示意图。图1 常用的机器学习算法以及在激光微纳加工的各个工艺流程的应用
在智能制造领域，常常提到一个名词“数字孪生”，这一概念的实现将会极大地提高制造效率，赋能产业智能化。数字孪生的本质是实现信息世界的模型与现实世界的实体之间的映射。模型能够对物理实体进行仿真分析，根据物理实体运行的实时反馈信息对其运行状态进行监控。现有的研究中，对激光微纳加工产业的“数字孪生”化还处于探索阶段，主要分为：激光微纳加工参数优化与工艺窗口预测，加工过程的实时监测与控制，激光微纳加工结果的预测，辅助激光微纳加工物理机制的研究。激光微纳加工是一种精密加工技术，通过控制激光光束的聚焦位置，可以在微米和纳米尺度下进行高精度制造。为了获得最佳的工艺效果，研究者需要对加工参数进行优化，并预测适宜的工艺窗口。然而，工艺效果与许多参数之间存在复杂的相关性，因此通常需要耗费大量的时间和金钱成本来确定最佳的参数组合。研究者利用神经网络来建立工艺效果与加工参数之间的映射关系可以大大缩短这一过程，有助于加快工艺优化过程，降低成本。例如汉阳大学Sehun Rhee课题组利用机器学习技术实现了激光加工过程中加工参数到加工结果的建模，并使用遗传算法进行了参数优化，为激光加工领域的进一步研究和发展提供重要启示。在智能制造领域，通过机器学习来实现原位检测和反馈控制一直被视为推动激光加工的关键技术之一。然而，目前工艺流程的实时监控能力有限，在很大程度上仍处于开环状态。虽然成像装置可以在加工过程中提供可视化图像，但它们缺乏自动分析能力。因此，利用机器学习来实时处理和分析加工过程中遇到的各种异常问题，很可能成为机器实时控制系统的一个组成部分，这将使得整个激光微纳加工具备智能化的能力。例如卡内基梅隆大学Jack Beuth课题组通过机器学习技术实现了激光增材制造过程中缺陷的实时检测，以期望提高加工的良品率。在激光微纳加工的许多工艺中，常常包含多个流程，如果其中某个工艺过程出错，将会导致整个加工流程的失败。即使加工流程顺利进行，也需要通过一些观测手段（例如扫描电子显微镜）来对最终的加工结果进行观察和分析等，以进行微区分析、材料缺陷分析等。如果在加工开始之前建立预测模型，上述的众多异常事件将会在很大程度上被避免。例如南安普顿大学Ben Mills课题组提出一种新颖的想法，颠覆了传统的先加工后分析的方式，通过神经网络实现了加工前就能预测加工结果。激光微纳加工涉及多个物理过程，包括非线性光吸收、光电离、电子-电子散射、电子-光子散射，热传导等。目前，人们对这些物理现象的理解还不够清楚，导致模型预测能力有限。传统的机器学习在这一领域具有较大的优势，只要提供足够数量且高质量训练数据，机器学习模型就可以自动学习复杂物理现象和问题的隐含映射关系，甚至可以达到比现有物理模型更高的精度。然而，在激光微纳加工领域中，研究者常常很难获取到足量的高质量数据，同时其模型也缺乏可解释性。因此将先验物理知识嵌入到模型当中，使其模型更具可解释性，将为激光微纳加工的物理研究提供新的范式。例如美国伊利诺伊大学香槟分校Jinhui Yan课题组通过物理信息神经网络实现了制造过程中熔池温度场的预测，这一模型可以为加工参数的优化提供了指导性的建议。除了以上领域之外，机器学习技术还能促进激光加工微纳器件的集成化。近日，陈岐岱教授、王磊教授课题组提出了利用机器学习方法对人工仿生复眼成像进行三维重建，同时提升了成像的分辨率，为未来人工仿生复眼与平面成像传感器匹配集成打下基础。综合而言，激光智能微纳加工是一个交叉方向，包含激光微纳加工与人工智能两个大领域。近些年来，激光微纳加工的工艺技术相较于人工智能技术发展相对缓慢。所以，想要推动激光微纳加工研究的发展，不断地跟进人工智能技术的发展是一个不错的选择。
其次，由于神经网络方法是数据驱动的，模型的泛化性和准确率直接与可用的数据量有关。一些领域已经建立了自己的大数据集，如图像识别的ImageNet，光学字符识别的MNIST，自然语言处理的SQuAD，图像分割的MS-COCO等。神经网络在这些领域展示了它们的强大力量。相比之下，激光微纳加工领域缺乏公开的数据集，而收集训练数据的成本很高。出于这种困境，建立小样本训练模型是必要的。最后，虽然深度学习模型是一种非常有用的机器学习模型，但因其“黑盒子”的特性，使用者无法有效控制神经网络，更无法理解网络内部到底发生了什么，这导致模型性能难以进一步提升。因此，为了提升模型性能，深度学习的可解释性研究也是必要的。
参考文献： 中国光学期刊网
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