增材制造技术与工业机器人的集成成为受到关注的领域。两者的结合带来了一个显著的优势是增强了增材制造系统的自由度和灵活性，系统能够在自由形式空间中工作并创建几何复杂的高质量设计。这为增材制造开辟了新的可能性。
基于DED工艺的WAAM电弧增材制造与工业机器人的集成是其中典型的例子。在电弧增材制造过程中集成机器人技术能够创建大尺寸、复杂的结构，同时减少浪费和最小化后处理需求。这些系统可以精确操纵各种组件，减少人为干预并提高整体效率。
然而，机器人电弧增材制造工艺在效率与打印质量方面仍存在诸多挑战。机器学习技术在这个领域的应用，为突破挑战提供了新方向。根据3D科学谷的市场观察，近日德国弗劳恩霍夫增材制造技术研究所（Fraunhofer IAPT）揭示了一项科研成果，正是机器学习技术在该领域的应用实践。这一成果有望消除低效工艺环节，并提高打印质量。
机器人电弧增材制造的技术挑战
作为定向能量沉积工艺的重要分支，WAAM技术通过电弧熔融金属丝材逐层构建零部件。相较于其他增材制造工艺，其突出优势在于成型效率高、材料利用率佳，特别在大型结构制造领域具有比粉末床工艺更显著的速度与成本优势，且成型部件具备优异的强度与机械性能。
然而，机器人电弧增材制造工艺极为复杂，需要掌握渊博的工艺知识。机器人3D打印工艺的设置环节直接决定了制造过程与最终构件的质量。例如，金属基板的夹持固定不足可能导致基板变形，进而引发代价高昂的部件返修或直接报废。
安全高效的机器学习解决方案
德国弗劳恩霍夫增材制造技术研究所（Fraunhofer IAPT）与他们的项目联盟伙伴共同开发了一套集成机器学习（FedML）与头戴式混合现实（XR）显示器的系统架构，并在机器人电弧增材制造（WAAM）工艺中进行了验证。他们成功开发出用于机器人电弧增材制造（WAAM）工艺设置的数字辅助系统。
这个研究项目名为FAMILIAR，目标是通过机器学习技术优化制造企业工作流程、提升生产效率。这一方案通过边缘设备协同学习与分布式数据存储相结合，在确保数据安全的前提下，为敏感行业带来了机器学习与虚拟现实/增强现实（VR/AR）技术的双重优势。项目以汽车工业与增材制造领域的实际场景作为分析与验证基础。
其中，弗劳恩霍夫增材制造技术研究所专注于开发机器人电弧增材制造的设置辅助系统，他们重点承担了三大核心任务：设计3D打印设施系统架构、集成传感器系统、开发数据流与接口协议，并完成最终评估测试。
数字辅助系统实现工艺快速安全设置
新型辅助系统通过混合现实（XR）眼镜逐步引导操作人员完成机器人3D打印工艺的设置流程。系统采用过程中立体相机采集的传感器数据训练机器学习模型，精准计算机器人电弧增材制造的工艺参数。
由此产生的数字辅助系统成功消除了低效工艺环节，将WAAM生产的准备工作量缩减一半。除了显著节省增材制造的前期准备时间外，该辅助系统更有助于持续提升WAAM构件的质量。
以上研究成果表明，通过机器学习与混合现实技术的结合，能够将抽象的AI算法转化为直观的操作指引，优化机器人电弧增材制造在工艺设置流程。揭示了人机协同的智能辅助系统在提升工艺可靠性、降低技术门槛方面的潜力。随着这类技术的成熟，增材制造有望在更多大型复杂结构零部件制造领域，实现从“可打印”到“高效、高质、易用”的跨越。
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