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千瓦級超短脈沖激光器研發之路,瞄準超精密加工和數字化生產模式

星之球科技 來源:Ringier2021-09-01 我要評論(0 )   

盡管全球的新冠肺炎疫情仍舊沒有緩和趨勢,但激光加工行業似乎成功抵御了疫情帶來的沖擊和影響。據Optech Consulting咨詢公司的分析報告顯示,與2019年相比,2020年全球...

盡管全球的新冠肺炎疫情仍舊沒有緩和趨勢,但激光加工行業似乎成功抵御了疫情帶來的沖擊和影響。據Optech Consulting咨詢公司的分析報告顯示,與2019年相比,2020年全球工業激光源市場增長2%達到43億美元,并預計2021年全球激光加工系統市場將增加12%,達到195億美元。


另據德國Spectaris行業協會統計,2020年德國約有1000家公司在光子學領域創造了406億歐元的銷售額,這比2019年增加了0.1%。該協會還預計2021年德國光子學市場將增長9.4%,出口也有望增長16%。


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■Fraunhofer Cluster of Excellence Caps正在開發千瓦級超短脈沖激光器,用于精確、可擴展和數字可控的材料加工


事實證明,光子學是歐洲作為高科技基地的一項關鍵技術。通過多年的研發投資,德國經濟已經取得了領先地位。超短脈沖激光器可以將加工精度提升至亞微米級別,由于非線性相互作用,它們還可以加工最硬的材料。目前,Fraunhofer Cluster of Excellence Caps正在開發千瓦級超短脈沖激光器。


弗勞恩霍夫激光技術研究所負責人Constantin H?fner教授對此表示,在“光子世紀”保持這一地位是政治、商業和科學最重要的任務。同時他還指出,具備光子學專業背景的年輕人對行業發展很重要。德國必須繼續在這一領域進行有針對性的投資。


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■弗勞恩霍夫激光技術研究所負責人Constantin H?fner教授


作為一種非接觸式和無磨損工具,激光束具備了多種形式。氣體、光纖或半導體激光器已經在汽車制造、半導體工業和測量技術等應用中確立了地位。同時,隨著超短脈沖激光器的廣泛使用,激光材料加工質量也將進一步提升。


超短脈沖激光器憑借亞微米級的加工精度,并且由于非線性相互作用,還可以加工硬質材料。這使得它們在材料加工方面具有多功能性,因此也成為數字光子生產的終極工具。然而,超短脈沖激光器仍然缺乏用于高吞吐量應用所需的平均功率和工業魯棒性。


作為Fraunhofer Excellence Cluster Advanced Photon Sources Caps的一部分,項目組開發的超短脈沖激光器克服了這一技術瓶頸,平均功率達到10kW。憑借這些世界紀錄的成就,在不久的將來也會有大規模的行業應用。目前,新型超短脈沖激光器在耶拿和亞琛的兩個應用實驗室進行著大量的應用測試。


H?fner教授談到,現代生產需要靈活性和敏捷性,因此更多的關注是過程而非僅僅是產品。數字光子生產是行業發展的推動者,它彌合了虛擬開發環境和實際生產之間的差距。現在,越來越多的研究將有效利用機器學習和人工智能,以加速流程適應和縮短上市時間。未來,流程必須更快地適應成本、監管或可持續性驅動因素。未來的競爭優勢將是在生產環境中有效地使用數字數據。數字化是激光技術發展的必然趨勢。


通過云自動控制100臺激光器

此前,亞琛工業大學與弗勞恩霍夫激光技術研究所合作建立了一個數據中心,用于控制和監測激光加工過程。這個概念基于一個控制激光系統的項目,該項目由弗勞恩霍夫激光技術研究所開發并使用了開源軟件Kubernetes。相應的系統已經成功運行了兩年,可以在幾分鐘內自動遠程安裝新激光器的軟件。


超短脈沖激光器是一個復雜的系統,幾乎可以以微米精度加工任何材料。設備上的許多傳感器控制機器和激光加工過程。控制組件和從傳感器讀取數據的軟件非常多樣化。


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■Kubernetes軟件用于控制多個超短脈沖激光系統。研究人員目前正在研究測量數據的自動評估


Moritz Kr?ger是亞琛工業大學激光技術主席的研究助理,也是弗勞恩霍夫激光技術研究所的聯合主席。他表示,對于控制50-100個激光器,從為這些系統安裝新軟件且實時評估傳感器數據的角度來看,傳統概念是不夠的。所以,完全重新編程機器控制是必須的,開源軟件提供了更多的分布式系統兼容性和開發選項。


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■生產互聯網中可以使用Kubernetes控制可自由擴展的生產系統


數據中心運行的核心是Kubernetes。作為一種開源軟件,Kubernetes可以在分布式計算機系統上自動安裝、擴展和維護應用程序。軟件最初由Google公司設計,并得到Microsoft Azure、IBM Cloud、Red Hat OpenShift、Amazon EKS、Google Kubernetes Engine和Oracle OCI等領先云平臺的支持。


目前兩個研究機構正在研究測量數據的自動評估,目標是把來自多系統的數據匯集在一起,并以圖形方式為用戶進行處理。未來,激光系統的加工過程將通過機器學習,并借助人工智能領域的數據得到優化。


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