技术核心：AI增强激光熔覆  

智能修复流程：  

缺陷测绘：通过线激光与CMOS相机捕捉工具磨损轮廓，生成3D表面图像。  

路径规划：AI对比新旧轮廓，计算涂层路径与厚度，优化150+工艺参数（如激光功率、喷嘴距离、路径重叠等）。  

实时监控：AI在修复过程中实时检测误差，确保涂层质量。  

材料创新：  

超硬涂层：结合不锈钢（熔点1300°C）与碳化钨颗粒（熔点2900°C），形成耐磨、耐腐蚀的复合涂层。  

精准配比：AI动态调整碳化钨与钢的比例，避免涂层过脆或过软。  

技术优势  

高效修复：相比传统方法，修复速度提升50%，错误率降低90%。  

全自动化：操作员仅需按下启动按钮，AI模块自动完成从测绘到修复的全流程。  

成本节约：减少人工干预与材料浪费，单次修复成本降低30%。  

行业应用与未来展望  

采矿工具修复：已成功应用于挖掘机铲斗齿、钻头等高磨损部件。  

扩展潜力：可推广至航空航天、能源装备等领域的精密部件修复。  

技术升级：未来计划集成更多AI算法，进一步提升涂层性能与修复精度。  

图片说明  

采矿工具修复示意图（来源：弗劳恩霍夫ILT）  

激光头五轴运动系统（来源：弗劳恩霍夫ILT）  

合作机构  

加拿大国家研究委员会：提供材料科学与工艺支持  

麦吉尔大学：参与AI算法开发  

Braintoy：负责机器学习与数据分析平台  

ApolloMachineandWelding：提供工业应用场景验证  

BCT：开发OpenARMS操作软件，实现AI与控制系统的无缝集成  

未来目标  

2026年实现商业化应用，目标市场包括北美、欧洲及亚洲的采矿与重工业领域。  

持续优化AI模块，扩展至更多材料与复杂几何形状的修复场景