Laserbeklädnadsteknik är en additiv tillverkningsteknik som tillverkar eller reparerar metalldelar genom att smälta och avsätta pulver. Under en specificerad väg använder tekniken en högenergilaserstråle för att snabbt smälta och stelna pulvret på ytan av substratet, så att pulvret och substratet kombineras för att bilda en funktionell beläggning med metallurgiska bindningsegenskaper. Laserbeklädnad har fördelarna med hög driftsflexibilitet, hög bindningsstyrka, hög materialutnyttjandegrad och utmärkt omfattande prestanda. Det kan avsevärt förbättra slitstyrkan och korrosionsbeständigheten på ytan av materialsubstratet. Det används ofta inom flyg-, bil- och till och med nationellt försvar. "Made in China 2025" påpekade tydligt att den kraftfulla utvecklingen av återtillverkning har främjat den snabba utvecklingen av laseråtertillverkningsteknik, och kraven på formningsmorfologi och prestanda hos laserbeklädnad ökar.

Det finns många komplexa reaktioner såsom fysikaliska och kemiska reaktioner i laserbeklädnadsprocessen, som lätt påverkas av många inre och yttre faktorer. I själva driftprocessen, på grund av bristen på feedback och kontrollsystem, beklädnadsprocessen kommer att påverkas av interna faktorer som lasereffekt, skanningshastighet och pulvermatningshastighet. Dessutom påverkas den också av miljöfaktorer och störningar under bearbetningen. Bearbetningsstabiliteten är dålig och defekter som porer och sprickor bildas lätt, vilket allvarligt begränsar utvecklingen av denna teknik och dess kommersiella tillämpning. Därför är realtidsövervakning och återkopplingskontroll av laserbeklädnadsprocessen en av de aktuella forskningsområdena.

Användningen av slutna styrsystem i laserbeklädnad bidrar till att kraftigt förbättra kvaliteten på beklädnadslagret och minska kostnaderna. Under beklädnadsprocessen samlas bilden av den smälta poolen av en visuell kamera, den smälta poolbilden bearbetas och informationen om den smälta poolens geometri extraheras. Storleken, formen och ljusstyrkan hos den smälta poolen observeras för att justera processparametrarna såsom lasereffekt i realtid för att hålla den smälta poolen stabil och erhålla god beklädnadskvalitet. Denna artikel sammanfattar de senaste forskningsframstegen i användningen av smältbassängs geometriinformation som återkopplingssignaler för realtidsövervakning av laserbeklädnad smälta pooler hemma och utomlands, med fokus på insamling och bearbetning av smältbassängbilder, och ger en referens för verklig -tid onlineövervakning och intelligent styrning av laserbeklädnad.

1 Forskningsstatus för laserbeklädnad övervakning av smältbassäng och sluten slinga kontroll

Under beklädnadsprocessen finns det komplexa fysikaliska och kemiska fenomen med optoelektronisk multiparameterkoppling mellan laserstrålen, beklädnadsmaterialet och substratet. Den ekonomiska utvecklingen av tillämpningen av laserbeklädnadsprocesser hindras på grund av bristen på förmåga att exakt förutsäga de komplexa fysiska fenomen som är relaterade till processen. Under beklädnadsprocessen förekommer fenomen som värmeöverföring och konvektion i den smälta poolen. Temperaturen och morfologin hos den smälta poolen är viktiga faktorer som påverkar kvaliteten på beklädnadsformningen. Därför är övervakning av smältbassäng en viktig förutsättning för att realisera laserbeklädnadsautomatisering.

Stabiliteten hos den smälta poolen påverkar avsevärt formningskvaliteten och formningsstabiliteten hos beklädnadslagret. När den smälta poolen inte kontrolleras ordentligt uppstår många defekter som porer och sprickor. Detta tillskrivs till stor del bristen på övervakning av smältbassäng och kontrollalgoritmer med sluten slinga under beklädnadsprocessen. Därför är det särskilt viktigt att övervaka och noggrant kontrollera den smälta poolen. Med den snabba utvecklingen av djupinlärning och bildbehandlingsteknik används beröringsfria detektionsteknologier såsom syn, akustisk emission, temperaturfältsdetektering och spektralanalys i stor utsträckning vid övervakning av smältbassäng, som visas i tabell 1. Den smälta poolen kan återspegla beklädnadsprocessens stabilitet och bedöma beklädnadslagrets kvalitet. Genom övervakning av smältbassäng kan det aktuella beklädnadstillståndet, såsom generering av defekter såsom sprickor, identifieras, och därigenom minska instabiliteten i beklädnadsprocessen som orsakas av smältbassängstorleksfel och processparametrar, och förbättra beklädnadens formningskvalitet.

Som en av de beröringsfria detekteringsteknikerna påverkas visuell övervakning mindre av bearbetningsmaterial, bearbetningsmetoder och miljö under övervakningsprocessen, med kort svarstid och hög noggrannhet och känslighet. Den kan samla in rik bildinformation om smält pool, vilket är användbart för efterföljande förverkligande av kontroll med sluten slinga med laserbeklädnad. Det är en av de vanligaste metoderna för inhemska och utländska forskare att övervaka den smälta poolen för laserbeklädnad.

1.1 Forskningsstatus för övervakning av smältbassäng med laserbeklädnad
Övervakning av smältbassäng är att övervaka olika dimensionella parametrar för den smälta poolens morfologi, upprätta ett återkopplingskontrollsystem, upprätthålla stabiliteten i beklädnadsprocessen och minska defekter såsom dimensionella anomalier och deformation. Som visas i figur 1 består övervakningssystemet huvudsakligen av en höghastighetskamera, en lins, ett filter och ett belysningssystem. Höghastighetskameror används för att fånga och avbilda den smälta poolen under beklädnadsprocessen. Digital bildbehandlingsteknik används för att erhålla information om smältbassängen (såsom smältbassängens morfologi, smältbassängens bredd, smältbassängens höjd, etc.). Denna information kan användas som utdata från sluten kretsstyrning med laserbeklädnad, vilket lägger grunden för realiseringen av styrning med sluten slinga med laserbeklädnad.

Bilden av den smälta poolen innehåller rik information om smältbassängen, såsom längden, bredden, höjden och den smälta poolytan, vilket är nära relaterat till beklädnadslagrets kvalitet. Kao et al. övervakade laserbeklädnadsprocessen med hjälp av en koaxialkamera och bevisade att det finns en korrelation mellan den koaxialövervakningsbilden av den smälta poolen och kvaliteten på beklädnadslagret. Yong et al. extraherade dimensionsinformation såsom smält poolarea, bredd och höjd genom visuell övervakning och använde APDL för simulering. Genom att jämföra övervaknings- och simuleringsresultaten verifierades effektiviteten av det visuella övervakningssystemet.

Det finns många störningsfaktorer i den smälta poolbilden. Att få en tydlig bild av smält pool är en viktig förutsättning för att extrahera information om smält pool. För att eliminera störningar som orsakas av kamerapositionering vid bildinsamling har inhemska och utländska forskare genomfört en serie studier. Till exempel, Chkalov et al. studerade den optimala layouten för laserexponeringsområdets ljussystem och CCD-kamera. Resultaten visade att den tydligaste bilden av smältbassängen kan erhållas när den visuella kameran och belysningssystemet båda är fördelade på baksidan av den smälta poolen. Li et al. [35] föreslog en metod för positionskalibrering av smält poolbild baserad på bildbehandlingsteknik för att eliminera positioneringsfelet som orsakas av lutningen av CCD-industrikameran och erhålla en exakt smält poolkontur, som lade grunden för efterföljande bildbehandling.

Dessutom finns det störningar som stänk, plym, buller och flammor i beklädnadsprocessen. Den smälta poolbilden måste bearbetas för att erhålla en tydlig smältpoolbild. Till exempel, Song et al. använde en höghastighetskamera för att bygga ett övervakningssystem för smält pool nära axeln i realtid och föreslog en faskonsistent metod för utvinning av smält poolkant för att hantera störningar som suddiga områden och flammor. Le et al. använde en CMOS-höghastighetskamera för att bygga ett off-axis övervakningssystem för att uppnå beräkningen av den smälta poolens storlek och avlägsnande av stänkstörningar. Jiang Shujuan et al. detekterade smältbassängens bredd baserat på Kalmans filterteknologi, vilket minskade störningar av brus i mätprocessen, vilket avsevärt förbättrade detekteringsnoggrannheten för den smälta poolens bredd.

Realtidsövervakning av den smälta poolen kan realisera mätning och förutsägelse av smältbassängens egenskaper såsom smältbassängens bredd. Den kan också realisera detektering av defekter och kontroll av beklädnadslagrets kvalitet genom att studera lagarna för smältbassängens geometriska egenskaper och laserkraft, skanningshastighet och pulvermatningshastighet. Sampson et al. visade genom experiment att det finns en komplex interaktion mellan laserkraft, pulvermatningshastighet och skanningshastighet. När lasereffekten är hög kommer en ökning av pulvermatningshastigheten att leda till en ökning av den smälta poolens bredd. När lasereffekten är låg förblir den smälta poolens bredd oförändrad. Oavsett lasereffekt kommer en ökning av skanningshastigheten att leda till en minskning av den smälta poolens bredd. Chen et al. [41] studerade sambandet mellan processparametrar som lasereffekt och skanningshastighet och smältbassängområdet, och realiserade noggrann detektering av olika typer av formningsdefekter baserat på smältbassängområdet. Concalves et al. använde en koaxialkamera för att fånga den smälta poolbilden, använde den smälta poolbilden som indata, uppskattade höjden och bredden på beklädnadslagret, utvecklade och jämförde 6 faltningsneurala nätverksarkitekturer (CNN) och fann att bestämningskoefficienten för Adadelta neurala nätverksarkitektur var högre än 0.98, med den bästa förutsägelseprestanda.

1.2 Aktuell status för sluten kretsstyrning av laserbeklädnad
Den slutna slingkontrollen av laserbeklädnadsprocessen kan förutsäga och kontrollera defekterna som genereras i laserbeklädnadsprocessen, upprätthålla stabiliteten hos den smälta poolen och förbättra beklädnadskvaliteten. I laserbeklädnadsprocessen upptäcks defekterna (porer, sprickor, etc.) i beklädnadsprocessen i tid genom att detektera den smälta poolens morfologi (bredd, höjd, kontur, etc.), och beklädnadskvaliteten förbättras genom att justera viss korrigering parametrar genom återkopplingskontroll.

Det finns två vanliga styrmetoder med sluten slinga. Den första metoden är att jämföra det förväntade värdet med online-smältbassängens egenskaper och sedan justera processparametrarna såsom lasereffekt i tid enligt avvikelsen e baserat på kontrollalgoritmen, för att stabilisera den smälta poolens storlek och realisera sluten kretsstyrning av smältbassängprocessen. Principen visas i figur 2. Arias et al. designade och utvecklade ett laserbeklädnadskontrollsystem baserat på FPGA, med hjälp av en CMOS-kamera för att mäta den smälta poolens bredd, och realiserade sluten kretsstyrning av laserbeklädnadsprocessen genom att justera lasereffekten. Liu Xuyang byggde ett övervaknings- och kontrollsystem i realtid för den smälta poolen baserat på en CMOS-kamera, jämförde skillnaden mellan den övervakade smältbassängens bredd och den förväntade smältbassängens bredd, och justerade skanningshastigheten i beklädnadsprocessen i realtid genom en PID-kontroller för att uppnå realtidsövervakning och sluten kretsstyrning av laserbeklädnadsprocessen. Yang Yongxing [46] använde en CCD-kamera för att fånga den smälta poolbilden och använde en luddig kontrollmetod för att kontrollera skanningshastigheten och kontrollerade beklädnadslagrets höjd genom att justera skanningshastigheten.

Den andra metoden är att justera det kumulativa felet så att det slutliga resultatet konvergerar till det förväntade värdet. Moralejo et al. utvecklat en framkopplad proportionell integrerad styrenhet som kan förvärva och bearbeta den smälta poolbilden i realtid baserat på en CMOS-kamera, med laserkraft som ingång och beklädnadslagrets bredd som utdata, för att uppnå sluten kretsstyrning och genomföra realtidsverifiering i bearbetning av beklädnadsdelar med variabel bredd. Ding et al. installerat en CCD-kamera på sidan av laserhuvudet för att övervaka toppen av den smälta poolen, kombinerat med feedforward-kompensation och PID-kontroller, för att uppnå en sluten slinga kontroll av den smälta poolens storlek. Shi Tuo et al. använde P- och PI-kontroller för att beräkna avvikelsen mellan den faktiska skikthöjden och det förväntade värdet för att justera skanningshastigheten, lasereffekten och andra processparametrar, och kontrollera den faktiska skikthöjden för att kontinuerligt konvergera till det förväntade värdet. Tabell 2 sammanfattar de olika återkopplingsmetoderna i beklädnadsprocessen. Den första metoden har en snabb svarshastighet och kan förbättra stabiliteten hos den smälta poolen och formningsnoggrannheten hos beklädnadslagret under beklädnadsprocessen. I processen med skikt-för-skikt-ackumulering av beklädnadslagret är emellertid det kumulativa felet stort, och den slutliga formningsnoggrannheten är dåligt kontrollerbar. Jämfört med den första metoden har den andra metoden en långsammare svarshastighet, men den slutliga formningsnoggrannheten är kontrollerbar.

2 Molten pool bildbehandling och extrahering av funktioner

I laserbeklädnadsprocessen genereras den smälta poolen av pulvret på substratet under inverkan av en högeffektlaserstråle. Dess geometriska morfologi återspeglar beklädnadslagrets kvalitet. Realtidsövervakning av den smälta poolen och återkopplingskontroll är viktiga medel för att upprätthålla stabiliteten hos den smälta poolen för att förbättra kvaliteten på beklädnadslagret. Under övervakningsprocessen för smältbassängen kan högkvalitativa bilder av smältbassäng återspegla mer information om smältbassäng, såsom smältpoolsyta, bredd och höjd. Eftersom det finns många störningar i beklädnadsprocessen, såsom pulverstänk, plym, buller, utstrålning och ljusreflektion, är det utmanande att fånga högkvalitativa bilder av smält pool och extrahera information om smält pool. Därför är bildbehandlingsteknik en av de viktiga komponenterna i övervakning av smältbassänger.

2.1 Bildförbehandling av smält pool

2.1.1 Bildnedsättning
Bildnedsättning är ett av nyckelstegen i bildförbehandling. Under beklädnadsprocessen förekommer det mycket brussignaler som stänk och rök. Därför är det nödvändigt att använda bildfiltreringsmetoder för att ta bort brus och andra störningar i den smälta poolbilden, för att markera det smälta poolområdet, minska påverkan av bågljus, ojämn ljusstyrka och brus på smältpoolens identifiering, för att få den tydligaste smält poolbild och underlätta efterföljande extrahering av smältpoolinformation.

Att filtrera bilden är ett vanligt sätt att ta bort brusstörningar. Vanligt använda filtreringsmetoder inkluderar linjär filtrering och icke-linjär filtrering, inklusive medelfiltrering, Gaussisk filtrering, medianfiltrering och bilateral filtrering. Inhemska och utländska forskare har provat olika filtreringsalgoritmer för att hantera brusstörningar såsom stänk i den smälta poolbilden och jämfört deras brusreducerande effekter. Till exempel, Hui Wanyu et al. avbrutna bilder med tillsatt salt- och pepparbrus, Gaussiskt brus och salt och peppar Gaussiskt blandat brus, och jämförde bruseffekterna av Gaussisk filtrering och medianfiltreringsmetoder, och drog slutsatsen att medianfiltreringens avbrusningseffekt är bättre än Gaussisk filtrering. Tabell 3 sammanfattar egenskaperna hos olika filtreringsmetoder i avbrutningsprocessen.

Sammanfattningsvis behåller linjär filtrering inte kantinformation samtidigt som bruset minskar, vilket lätt kan orsaka bildsuddar och förstöra bilddetaljer, medan olinjära filter effektivt kan skydda bilddetaljer och kanter samtidigt som brus undertrycks. Därför används olinjär filtrering ofta i de flesta bildbehandlingar av smält pool. Till exempel är medianfiltreringsalgoritmen enkel och har en bra brusreducerande effekt vid slumpmässig brusbehandling. Det kan uppnå syftet att ta bort brusstörningar i bilden samtidigt som kantdetaljerna i den smälta poolen bibehålls i största utsträckning och återställer informationen om den smälta poolen.

2.1.2 Bildförbättring
Efter att brusinterferensen i den smälta poolbilden har tagits bort genom bildfiltrering, jämnas vissa detaljer i bilden ut. Vid denna tidpunkt måste den smälta poolbilden förbättras för att öka det effektiva detaljgråvärdet, och därigenom öka kontrasten mellan den smälta poolen och det omgivande området, framhäva detaljerna i den smälta poolen och göra den förbättrade bilden bättre visuell effekt och lättare att känna igen av maskinen, vilket lägger grunden för bildsegmentering. På grund av realtidskaraktären hos bildförbättringsalgoritmen har en mängd olika bildförbättringsalgoritmer dykt upp under de senaste åren, vilket sammanfattas i tabell 4.

Sammanfattningsvis har en enda bildförbättringsalgoritm också vissa nackdelar samtidigt som den förbättrar bilden. Till exempel har histogramutjämningsalgoritmen bra förbättringseffekt, hög realtidsprestanda och hög effektivitet, men det är lätt att tappa bilddetaljer och till och med förbättra brussignalen i bilden. Fördelarna och nackdelarna med bildalgoritmen bör övervägas ingående, och bildalgoritmen bör optimeras och förbättras eller en kombination av flera algoritmer kan avsevärt förbättra bildegenskaperna hos laserbeklädnadens smälta pool, vilket lägger en bra grund för efterföljande bildsegmentering och smält pool har extraktion. Till exempel, Mao Wei et al. övervägde fördelarna och nackdelarna med en enda algoritm och i kombination med laserbeklädnads bearbetningsegenskaper, och föreslog Heat-HE infraröd bildförbättringsalgoritm baserad på histogramutjämningsalgoritmen. Under premissen att ta bort brus och andra störningar förbättrades beklädnadslagrets bildegenskaper avsevärt.

2.2 Bildsegmentering
Bildsegmentering är att dela upp bildytan i flera delområden, varje delområde skär inte varandra och samma områdes inre egenskaper har en viss korrelation. Efter bildnedsättning och förbättring förbättras kontrasten mellan den smälta poolen och det omgivande området, den smälta poolbilden är tydligare och detaljerna är mer framträdande. För närvarande innehåller bilden det smälta poolområdet och bakgrundsområdet. För att erhålla det smälta poolområdet är det nödvändigt att utföra bildsegmentering på den smälta poolen och bakgrundsområdet. De huvudsakliga bildsegmenteringsmetoderna inkluderar tröskelsegmentering och kantsegmentering, etc., som sammanfattas i tabell 5.

Tröskelsegmentering använder skillnaden i gråskalevärden mellan smält pool och bakgrunden för att ställa in pixlar större än tröskeln som mål, och exakt segmentera bilden i två delar: målet och bakgrunden. Nyckeln ligger i att ställa in en lämplig gråskaletröskel. Till exempel bestämde Meng Qingdong den lämpliga gråskaletröskeln genom att bestämma den lägsta graden av fuzzy i fuzzy C-means klustring baserat på fuzzy set teori. Emellertid är kapslingsprocessen komplex, och en metod för segmentering med en enda tröskel kan ibland inte exakt segmentera den smälta poolen. Flera segmenteringsalgoritmer kan kombineras enligt bildegenskaper. Till exempel, Dong Fangyu et al. delade upp bilden i tre delar: den smälta poolen, plymen och bakgrunden, och kombinerade K-means-algoritmen och den dubbla tröskelsegmenteringsmetoden för maximal interklassvarians (Otsu) för att segmentera bilden, vilket förbättrade noggrannheten hos den smälta poolen.

Kantsegmentering baseras på skillnaden mellan målområdet och den omgivande bakgrunden, och målområdets kant separeras från bakgrundsmiljön genom pixelskillnad. I den smälta poolbilden är gråskaleförändringen av den smälta poolkanten den mest drastiska. Denna funktion kan användas i kombination med kantdetekteringsalgoritmen för att extrahera den smälta poolkanten. Till exempel, Wang Renjie et al. extraherade hela den smälta poolkonturen baserad på Canny edge-detekteringsalgoritmen. Men för bilder utan uppenbara kanter i smältbassängbilden har den traditionella kantdetekteringsalgoritmen dålig extraktionseffekt. Algoritmen kan förbättras för att förbättra algoritmens prestanda. Till exempel, Shan Jun et al. förbättrade den traditionella myrkolonialgoritmen för att framgångsrikt extrahera kanten av smältbassängen med tanke på defekten att den traditionella myrkolonialgoritmen lätt missar kantpunkter. Yan et al. [82] optimerade och förbättrade den matematiska morfologikantdetekteringsalgoritmen och jämförde den med olika bearbetningsalgoritmer. Man drog slutsatsen att denna algoritm bättre kan extrahera kanten av smältbassängen och har bra ljudbeständighet.

2.3 Utvinning av smältbassängsinformation

Efter bildsegmentering delas bilden upp i två delar: smältbassängområdet och bakgrundsområdet. Vid denna tidpunkt är det nödvändigt att ytterligare erhålla storleksinformationen för smältbassängen, såsom smältbassängens område, längd och bredd.

I smältbassängbilden baseras storleksmätningen på pixlar, och kamerans installationsvinkel, installationsavstånd och installationsfel i smältbassängfotograferingssystemet kommer också att orsaka bildförvrängning. För att erhålla den verkliga storleksinformationen för smältbassängen måste smältbassängbilden kalibreras fysiskt. Som visas i figur 3 placerade Li Xin linjalen under beklädnadshuvudet och kalibrerade den genom att använda samma övervakningsutrustning för att mäta antalet pixlar som motsvarar skalan, och erhöll omvandlingslinjalen på 0.0164 mm/pixel; Guo Bo använde MATLAB-kalibreringsverktygslådan för att kalibrera den visuella kameran, bestämde parametrarna för den visuella kameran och kalibreringsfelet ε∈[-0.5671, 0.4389]. Yu, Yang Zhengyu och andra använde en svartvit schackbrädeskalibreringsplatta för att kalibrera kameran och fick fram att förhållandet mellan kamerapixlar och verklig storlek var 1:0.149 mm, och höjden på den smälta poolen erhölls genom att subtrahera substrattjockleken från den smälta poolens koordinater.

Syftet med att fånga och bearbeta den smälta poolbilden är att erhålla den geometriska egenskapsinformationen i den smälta poolen, såsom längd, bredd, höjd och area av den smälta poolen. Efter bildkalibrering kan särdragsextraktionen av den smälta poolen utföras för att erhålla den karakteristiska storleken på den smälta poolen. Såsom visas i figur 4, Yang et al. använde den minsta omskrivna rektangelmetoden för att ersätta längden på den smälta poolen med längden på rektangeln och rektangelns bredd med den smälta poolens bredd, och på så sätt extrahera den smälta poolens längd och bredd exakt; Kim et al. använde ellipspassningsmetoden för att lokalisera mitten av ellipsen som centrum av den smälta poolen, och erhöll längden och bredden på den smälta poolen som motsvarar den smälta poolens stora och mindre axeldimensioner.

Att extrahera den smälta poolens egenskaper är syftet med realtidsövervakning av den smälta poolen, och det är också en viktig förutsättning för att uppnå sluten kretsstyrning av laserbeklädnadsprocessen. Realtidsövervakning av en smältbassängsfunktion och realtidskontroll av smältpoolsfunktionen genom att justera processparametrarna kan förutsäga och kontrollera defekterna i beklädnadsprocessen, och därigenom upprätthålla stabiliteten i beklädnadsprocessen och förbättra beklädnadens kvalitet lager.

3 Slutsats och framtidsutsikter

Det finns många komplexa reaktioner som fysik och kemi i laserbeklädnadsprocessen, som lätt påverkas av flera interna och externa faktorer, vilket påverkar beklädnadens kvalitet. Den smälta poolbilden kan samlas in av en visuell kamera, och den smälta poolbilden kan bearbetas och den smälta poolens geometriska information kan extraheras för att förverkliga övervakningen och kontrollen av den smälta poolen, och därigenom säkerställa stabiliteten hos den smälta poolens geometriska morfologi under beklädnadsprocessen och erhållande av god formningskvalitet. När det gäller laserbeklädnad övervakning av smältbassäng kan följande aspekter studeras:

(1) Multi-information fusionsövervakningssystem: I det visuella övervakningssystemet samlas informationen om den smälta poolen in, och endast den smälta poolens morfologiinformation erhålls. Informationen är relativt enkel. Det kan kombineras med spektroskopi, akustisk emission, temperaturavkänning och andra tekniker för att etablera ett multi-information fusionsövervakningssystem som integrerar ljud, ljus och temperatursignaler. Den smälta poolen övervakas i alla riktningar under beklädnadsprocessen för att förbättra kvaliteten på beklädnadslagret.

(2) Intern defekt upptäckt: Den laserbeklädnad onlineövervakningsteknik baserad på visuell avbildning används mest för att övervaka den smälta poolens morfologi. Det finns mindre forskning om intern defektövervakning. Baserat på omvandlingen av smältbassängens morfologi kan ett motsvarande förhållande med de interna defekterna i beklädnadslagret fastställas för att uppnå realtidsövervakning och förebyggande av defekter.