利用高功率密度激光开展CuCr50合金表面快速熔凝改性实验，研究扫描速度对材料熔凝改性层深度、显微硬度、表面粗糙度以及拉伸和断裂特性的影响。结果表明：随着扫描速度由2000 mm/min增加到8000 mm/min，熔凝层平均深度从（486.2±32.8）μm降至（26.8±13.4）μm，平均硬度值由203 HV提升到250 HV，较基体硬度（85 HV）提升了约3倍；表面粗糙度随着扫描速度的降低而增大；单侧表面激光熔凝处理后材料的屈服强度较未处理材料提升了16.5%~28.0%，基体断裂主要是以沿晶界扩展的沿晶断裂，熔凝层断口呈现出等轴韧窝状的断裂特征。表面改性后CuCr50合金的硬度和强度均有大幅提升，通过改变扫描速度可以获得综合性能较好的激光表面改性效果。

通过耦合温度场、熔池流场、多组分浓度场建立三维数值模型,并结合正交参数设计与极差分析研究了工艺参数对Ni/304SS激光传导焊接中接头元素重分布的影响。以Fe元素为研究对象,量纲分析结果表明,焊接过程中合金元素的输运机制由熔池对流主导。用流入Ni侧的Fe元素平均含量表征熔池中的元素分布情况,设计了L₂₅(5 ³)正交模拟实验,并通过极差分析研究工艺参数的相对重要性。结果表明,扫描速度的极差为9.45%,光斑偏移量的极差为9.17%,功率的极差为1.11%。流入Ni侧的Fe元素平均质量分数与扫描速度负相关,与偏移量正相关。此外,适当降低扫描速度并将光斑向304SS侧偏移有利于Fe元素的稀释,使其分布更均匀。

针对铜铬合金激光表面改性质量快速无损检测的需求,提出了一种基于机器视觉的检测算法。首先采集试样表面形貌图像,然后使用自适应二值化方法从背景图像中分割视觉显著区域,再基于几何矩提取具有空间变换不变性的连通域形状特征,最后依据激光能量输入定义4种基本改性状态并训练支持向量机,以检测改性质量。使用MATLAB语言实现上述算法,结果表明:本文算法在特征提取及模型训练阶段的耗时约为45 s,检测速度为5×10 6pixel/s,检测准确率为97.0%。依据检测结果可进行相应的工艺参数优化。所提算法对光照等检测环境不敏感,可以实现激光表面改性质量的快速无损检测,且对工艺参数优化具有一定意义。