随着人工智能技术的不断发展，激光工业制造的智能化已成为重要趋势。机器学习作为人工智能的主要技术之一，已经在相关领域得到了广泛应用，并促进该领域实现巨大突破，推动下一代激光微纳加工技术的发展。为此，本文综述了机器学习在激光微纳加工领域各工艺过程中的重要应用，包括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、加工结果的预测以及辅助物理机制的研究，总结并展望了当前已有的机器学习与激光微纳加工交叉方向的改进方案，以及未来可能出现的机器学习与激光微纳加工交叉技术的进一步应用。

人工智能在智能制造领域中起着举足轻重的作用。近年来，激光制造技术以其精度高、可控性强等优势而逐渐成为先进制造的关键技术，在航空航天、****、新能源汽车、生物医疗等重要领域中发挥了重要作用。与此同时，人工智能在激光制造中的模拟预测、参数优化、过程控制、质量分析等方面展现了巨大的应用潜力。主要从激光制造装备和工艺这两个方面出发，总结了激光制造领域中人工智能的研究现状与应用情况，并对人工智能和激光制造技术的发展方向及应用前景进行了展望。

由于在齿轮副的最佳啮合位置处测量齿轮副的单面啮合可精确得到锥齿轮副的传动误差，本文研究了锥齿轮副最佳安装距的调整方法，并开发了相应的传动误差测控软件。介绍了在最佳安装距位置对锥齿轮副进行单面啮合测量的原理，描述了通过传动误差分析、频谱分析和精度等级评定对传动误差进行评定的方法。利用统计过程控制(SPC)法对锥齿轮副的切向综合总偏差和一齿切向综合偏差进行了工艺评定和过程监控。然后，设计了基于最佳安装距的锥齿轮副传动误差测控软件，完成了对传动误差的实时采集、数据处理和曲线显示，最佳安装距的寻优调整以及测量结果的SPC统计分析。给出了测控软件的类图、顺序图、测试用例和软件界面。最后，实验测量了一对齿轮副在安装距寻优调整前后的传动误差。结果显示，提出的方法和传动误差测控软件可应用于锥齿轮副或面齿轮副的测量。

为了解决激光连接碳纤维增强树脂基复合材料(CFRP)/钢异质接头中的缩孔问题，采用光纤激光对GMW2钢板进行高速毛化试验，系统研究了激光功率、扫描速度、扫描长度和扫描次数对微凸起宽度和高度的影响，并利用高速摄像实时观察了毛化过程。结果表明，微凸起宽度与熔池宽度相当，增加激光功率或减小扫描速度将导致熔池宽度增加，微凸起宽度也将增加；而扫描长度和扫描次数不影响熔池的宽度，因此微凸起宽度也不发生变化。微凸起高度由蒸气压力、表面张力和液体动压力决定，激光功率增加将导致蒸气压力的增加和表面张力的减小，液态金属向熔池尾部流动的驱动力增大，适当地增加激光功率有利于微凸起的长高，但激光功率过高将产生大量飞溅，导致微凸起高度不稳定；随着扫描速度的增加，蒸气压力、表面张力和液体动压力都将发生变化，熔池液体流动的驱动力和阻力存在竞争关系，导致微凸起高度呈先增加后减小的趋势；扫描长度增加，蒸气压力水平分量增大，驱动力增加，微凸起高度逐渐增大。

采用统计过程控制(SPC)技术对关键工序进行监控是保持产品生产线稳定、减少质量波动的有效方法。可以提高产品的成品率和可靠性。在现有工序状态下,通过采集封接温度、真空度等数据,计算和分析关键工序的工序能力指数,进行工艺调整和改进,直到工序能力指数Cpk≥1.33。通过选择控制图,对数值进行监控。若发现工序失控时,分析原因并及时采取纠正预防措施,就能有效保证工艺的一致性和稳定性,提高工艺成品率。

针对电纺丝成型纳米级纤维工艺中因供料速度与电压值不匹配而出现的不稳定现象-流涎，提出了基于目标多特征识别的纳米纤维制造在线检测系统来提高纳米纤维成型质量的稳定性并实现纤维直径的可控性。首先，使用工业CCD对喷头出口处的泰勒锥进行连续图像采集，并对其进行锐化、滤波、阈值分割等预处理; 然后，用目标多特征识别算法对泰勒锥的周长、面积和锥高等特征进行识别，实现对泰勒锥的形态和大小实时判别; 最后，以判别结果作为控制系统的反馈信号，实时在线调节供料模块或电源模块驱动供料速度与电压达到匹配。实验结果表明，当电压为8 kV，系统能在0.43 s后达到稳定，从而维持泰勒锥形状稳定，无流涎现象，得到直径均匀的纳米纤维。提出的方法有效地解决了电纺纳米纤维直径不均匀和不可控制的难题。

随着快速成型技术的进步，其研究热点转变到快速直接制造金属功能零件方面，应用范围也拓展到航空航天、医疗、汽车、模具等领域。针对选区激光熔化(SLM)技术更适合精密小批量金属零件的快速制造等特点，结合华南理工大学在该技术方面的研究进展，研究讨论了成型材料、成型工艺与过程控制、应用及其影响因素等，并对SLM技术现状、存在问题和发展趋势进行了分析。

HCl是非常重要的化工原料, 而且具有很强的腐蚀性和毒性, 对其实现在线监测不但对工业生产工艺的优化会起到重要作用, 也能有效的为环境污染提供必要的参照和数据。 可调谐半导体激光吸收光谱技术(tunable diode laser absorption spectroscopy, TDLAS)具有高灵敏、 高选择性、 快速响应等特点, 该技术利用了半导体激光器的可调谐和窄线宽特性, 通过选择待测气体的某条吸收线可排除其他气体的干扰可实现待测气体浓度的快速在线检测。 介绍基于TDLAS的HCl气体检测的系统及实验, 重点研究了温度对HCl测量的影响及其温度补偿方法, 得出了一个经验公式。 最后的实验结果验证了经验公式的合理性, 进一步提高了TDLAS传感器在工业高温环境下测量气体浓度的准确性和可行性。

针对振动型结构健康监测方法的特点，搭建了基于非平衡M-Z干涉仪和相位载波解调技术的光纤光栅损伤识别系统。运用小波包分解振动信号，建立了基于小波包节点能量相对变化率之和的结构损伤识别指标；介绍了统计过程控制原理，推导了使用均值-极差控制图分析损伤识别指标，识别结构连续损伤的过程。实验测试了铝制简支梁结构处于健康状态和3种损伤状态下的各40次振动信号。信号时域图显示各状态振动信号持续时间均约为0.05 ms，幅值基本相同。依据结构健康状态下的统计过程控制限 (12.85,41.35)进行了均值-极差控制图损伤识别分析，结果表明，搭建的损伤识别系统能连续地对结构进行健康监测。