超表面激光加工系统：多焦点并行控制与工艺参数闭环优化的路径规划算法

在精密制造领域，超表面激光加工技术凭借其亚波长级结构加工能力，已成为微纳光学、量子器件等领域的核心工艺。然而，传统单焦点加工效率低、热效应累积等问题，制约了其产业化进程。近年来，多焦点并行控制与工艺参数闭环优化的路径规划算法，为超表面激光加工系统提供了突破性解决方案。

多焦点并行控制：从“单兵作战”到“集团军作战”

传统超表面加工依赖单焦点逐点扫描，效率受限于激光重复频率与扫描速度。中国科学院上海光学精密机械研究所赵全忠团队提出的5×5多焦点阵列并行加工技术，通过空间光调制器（SLM）将单束飞秒激光整形为25个独立可控的光斑，在金刚石表面同步雕刻出金字塔形周期性微结构。实验数据显示，该技术将加工效率提升25倍，单体结构表面粗糙度控制在0.16μm以下，且锥度误差小于2μm。

python

# 基于SLM的多焦点阵列生成算法（简化版）

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

def generate_hologram(focal_points, wavelength=532e-9, pixel_size=10e-6):

   """

   生成计算全息图实现多焦点阵列

   :param focal_points: 焦点坐标列表 [(x1,y1,z1), (x2,y2,z2), ...]

   :param wavelength: 激光波长

   :param pixel_size: SLM像素尺寸

   :return: 全息图相位分布

   """

   N = 512  # SLM分辨率

   hologram = np.zeros((N, N), dtype=complex)

   for (x, y, z) in focal_points:

       # 计算各焦点相位延迟（简化模型）

       phase = 2 * np.pi * (x**2 + y**2) / (wavelength * z)

       hologram += np.exp(1j * phase)

   return np.angle(hologram)  # 提取相位

# 生成5×5焦点阵列

focal_array = [(i*20e-6, j*20e-6, 1e-3) for i in range(5) for j in range(5)]

phase_map = generate_hologram(focal_array)

plt.imshow(phase_map, cmap='hsv')

plt.colorbar()

plt.title("SLM Phase Distribution for 5×5 Focal Array")

plt.show()

工艺参数闭环优化：从“经验驱动”到“数据驱动”

激光加工中的能量密度、扫描速度等参数存在强耦合关系。德国斯图加特大学团队提出的贝叶斯优化框架，通过构建高斯过程代理模型，在激光焊接实验中仅用15次迭代即将表面粗糙度降低67%。该算法核心在于平衡探索（未知区域采样）与开发（已知最优区域细化）：

matlab

% 贝叶斯优化工艺参数示例（MATLAB）

function [next_point] = bayesian_optimization(X_train, Y_train, bounds)

   % X_train: 已采样参数组合

   % Y_train: 对应工艺指标（如粗糙度）

   % bounds: 参数边界 [min; max]

   % 构建高斯过程模型

   gp_model = fitrgp(X_train', Y_train, 'Basis', 'constant', ...

                    'KernelFunction', 'squaredexponential');

   % 采集函数：期望改进（EI）

   [mu, sigma] = predict(gp_model, bounds');

   Y_best = min(Y_train);  % 最小化目标

   Z = (Y_best - mu) ./ sigma;

   EI = sigma .* (Z .* normcdf(Z) + normpdf(Z));

   % 选择EI最大值对应的参数点

   [~, idx] = max(EI);

   next_point = bounds(:, idx)';

end

路径规划算法：从“几何优化”到“智能决策”

针对超表面复杂拓扑结构，混合智能算法展现出显著优势。清华大学团队提出的分阶段规划策略：

全局拓扑分析：采用Dijkstra算法确定非封闭图形的最长联通路径

局部路径优化：结合蚁群算法求解TSP问题，生成最优加工顺序

动态调整：通过实时监测熔池温度，动态修正激光功率

实验表明，该算法在加工航空航天钛合金构件时，将空行程时间减少42%，材料利用率提升至98.7%。

技术展望

随着数字孪生与AI技术的融合，下一代超表面激光加工系统将实现：

亚微米级精度控制：通过多物理场耦合模型预测热应力分布

自进化工艺库：基于强化学习的参数自适应调整

跨尺度加工能力：结合飞秒激光冷加工与纳秒激光热修正

从实验室到产业化，多焦点并行控制与闭环优化算法正在重塑精密制造的未来。正如《中国激光》封面文章所展示的“后羿射日”式加工场景，当智能算法赋予激光以“智慧之眼”，超表面器件的商业化进程必将加速到来。