{"id":16307,"date":"2026-03-05T03:05:00","date_gmt":"2026-03-05T02:05:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.publiteconline.it\/applicazioni-laser\/?p=16307"},"modified":"2026-02-25T16:00:06","modified_gmt":"2026-02-25T15:00:06","slug":"ai-e-beam-shaping-nella-saldatura-laser-robotizzata","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.publiteconline.it\/applicazioni-laser\/ai-e-beam-shaping-nella-saldatura-laser-robotizzata\/","title":{"rendered":"AI e beam shaping nella saldatura laser robotizzata"},"content":{"rendered":"\n

La collaborazione tra BLM group e Politecnico di Milano porta la ricerca su beam shaping, monitoraggio OCT e intelligenza artificiale nella saldatura laser robotizzata, aprendo a processi pi\u00f9 stabili, adattativi e orientati alla qualit\u00e0 industriale.<\/h2>\n\n\n\n

La saldatura laser robotizzata<\/strong> rappresenta oggi un elemento indispensabile per le aziende che puntano a processi produttivi pi\u00f9 efficienti, stabili e di alta qualit\u00e0. L\u2019elevata produttivit\u00e0, facilit\u00e0 di integrazione nelle linee esistenti e precisione che la contraddistinguono, la rendono non solo una tecnologia chiave in settori consolidati, ma anche elemento strategico in ambiti emergenti ove la qualit\u00e0 del giunto e l\u2019affidabilit\u00e0 del processo impattano direttamente sulla buona riuscita del prodotto finale, come l\u2019e-mobility. In un tale scenario si colloca la collaborazione tra BLM Group<\/a><\/strong> e Politecnico di Milano<\/a><\/strong> nata con l\u2019obiettivo di sviluppare soluzioni industriali integrate che combinino saldatura laser, beam shaping dinamico e controllo intelligente della traiettoria di saldatura.<\/p>\n\n\n\n

La sinergia tra competenze accademiche e l\u2019esperienza industriale di BLM Group ha portato alla creazione di piattaforme capaci di adattarsi automaticamente alle condizioni operative reali, garantendo processi stabili e robusti. La ricerca sulla saldatura laser \u00e8 iniziata nel 2018 con lo sviluppo di una cella robotizzata<\/strong> industriale per la saldatura laser a livello di ricerca presso il Politecnico di Milano (Figura 1). Oggi la ricerca coinvolge due dipartimenti dell\u2019universit\u00e0, ovvero il Dipartimento di Ingegneria Meccanica con SITEC \u2013 Laboratorio per le Applicazioni Laser e il Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria con il gruppo di ricerca mOve, che forniscono competenze complementari nelle tecnologie laser e nel controllo avanzato dei processi. <\/p>\n\n\n\n

I risultati del lavoro di ricerca sono stati presentati durante l\u2019evento \u201cEPIC Technology Meeting on Industrial Laser Processes at Optoprim\u201d<\/strong>, tenutosi il 10 e 11 settembre 2025. Le soluzioni messe a punto includono sistemi di visual sensing e monitoraggio in tempo reale che mantengono la stabilit\u00e0 produttiva anche in presenza di tolleranze geometriche e variazioni operative. Parallelamente, l\u2019evoluzione dei sistemi per la saldatura laser remota<\/strong> ha permesso di trattare componenti complessi con maggior velocit\u00e0, precisione e ripetibilit\u00e0, aumentando sensibilmente l\u2019efficienza dei processi. Questi risultati offrono all\u2019industria tecnologie affidabili e orientate alla massima produttivit\u00e0, perfettamente allineate con i requisiti necessari per affrontare le nuove sfide del settore manifatturiero. Si tratta di un concreto passo verso celle di saldatura laser robotizzate pi\u00f9 intelligenti, autonome e capaci di migliorare qualit\u00e0 e competitivit\u00e0 dei processi produttivi.<\/p>\n\n\n\n

Strategie di monitoraggio della saldatura laser per processi adattativi<\/h3>\n\n\n\n

La crescente elettrificazione del settore automobilistico ha favorito l\u2019adozione di tecniche manifatturiere avanzate, tra le quali la saldatura laser ad alta velocit\u00e0 che riveste un ruolo di primaria importanza. In tale contesto, sistemi di misura e monitoraggio, insieme ad indicatori affidabili della qualit\u00e0 del processo risultano indispensabili. A questa categoria appartengono i sistemi in grado di stimare la profondit\u00e0 della saldatura mediante l\u2019acquisizione e l\u2019analisi di immagini, segnali acustici o l\u2019osservazione indiretta della radiazione ottica. Tra questi, l\u2019Optical Coherence Tomography (OCT)<\/strong> rappresenta una soluzione efficace, poich\u00e9 consente di misurare in tempo reale la profondit\u00e0 del keyhole, offrendo una strategia rapida ed affidabile. <\/p>\n\n\n\n

Tuttavia, l\u2019utilizzo dell\u2019OCT \u00e8 caratterizzato da operazioni di setup non trascurabili: la scansione richiede infatti un allineamento accurato tra il fascio di misura e il fascio laser di processo. Durante la saldatura, il keyhole tende tipicamente a retrocedere rispetto al punto di incidenza del fascio laser, mentre la posizione di massima profondit\u00e0 dipende in larga misura dalla combinazione dei parametri di processo, in particolare dalla potenza del laser e dalla velocit\u00e0 di scansione. Idealmente, il fascio OCT dovrebbe essere diretto verso l\u2019apertura del keyhole<\/strong>; ci\u00f2 rende quindi necessario introdurre un opportuno offset spaziale tra il fascio di misura ed il fascio di processo. Per affrontare questa criticit\u00e0, \u00e8 stato sviluppato un protocollo di calibrazione OCT finalizzato a garantire un\u2019elevata ripetibilit\u00e0 della misura. Il protocollo prevede la ricostruzione ad alta risoluzione della geometria del keyhole. <\/p>\n\n\n\n

Durante il monitoraggio della profondit\u00e0 della saldatura, l\u2019OCT viene quindi pre-allineato rispetto al fascio laser sfruttando le coordinate cos\u00ec determinate. I risultati sperimentali dimostrano che il protocollo di calibrazione proposto permette di determinare con elevata precisione l\u2019offset spaziale tra il keyhole e il fascio laser<\/strong>, mantenendo affidabilit\u00e0 anche in condizioni operative complesse, come nel caso di combinazioni di parametri di processo che generano keyhole di forme e volumi ridotti e, quindi particolarmente difficili da acquisire. In prospettiva, l\u2019evoluzione futura di questa tecnologia \u00e8 orientata all\u2019automatizzazione del protocollo di calibrazione, con l\u2019obiettivo di una piena integrazione nei processi manifatturieri industriali, riducendo non solo la complessit\u00e0 operativa, ma anche i costi dell\u2019analisi.<\/p>\n\n\n\n

Tecnologie innovative di beam shaping per le saldature remote e robotizzate laser<\/h3>\n\n\n\n

Sebbene il monitoraggio mediante OCT consenta la misura in tempo reale della profondit\u00e0 di saldatura, l\u2019affidabilit\u00e0 di tali misure dipende fortemente dalla stabilit\u00e0 del processo e dalla ripetibilit\u00e0 delle condizioni operative. Nel contesto industriale dell\u2019e-mobility<\/a><\/strong>, i laser in fibra ad alta potenza rappresentano una tecnologia chiave; tuttavia, la tradizionale distribuzione di potenza di tipo gaussiano rende complesso il controllo uniforme dell\u2019interazione laser\u2013materiale, favorendo fenomeni indesiderati quali spruzzi di materiale fuso, instabilit\u00e0 del processo e difetti nel cordone di saldatura. Le pi\u00f9 recenti sorgenti laser dotate di beam shaping spaziale<\/strong> permettono invece di modellare la distribuzione di potenza del fascio, migliorando la stabilit\u00e0 del keyhole, il controllo della pozza fusa e riducendo significativamente la presenza di difetti. In particolare, gli approcci di beam shaping dinamico oggi disponibili prevedono l\u2019emissione di un fascio a doppia componente, costituito da un core gaussiano e da un anello coassiale che, se opportunamente progettato, consente di modulare i livelli di riscaldamento e raffreddamento della pozza fusa e delle aree adiacenti. Numerosi studi hanno dimostrato come l\u2019introduzione della componente ad anello eserciti un effetto stabilizzante sul keyhole, aumentando la stabilit\u00e0 del processo di saldatura.<\/p>\n\n\n\n

Nelle applicazioni di monitoraggio che includono l\u2019OCT, la presenza dell\u2019anello risulta ulteriormente vantaggiosa poich\u00e9 contribuisce ad aumentare le dimensioni del keyhole, in particolare ampliandone l\u2019apertura, e consente quindi di ridurre i vincoli di calibrazione necessari <\/strong>per il corretto posizionamento e orientamento del fascio di misura verso il punto di massima profondit\u00e0. Tuttavia, la maggiore flessibilit\u00e0 introdotta dal beam shaping comporta una crescente complessit\u00e0 nella selezione dei parametri di processo, che pu\u00f2 limitarne l\u2019adozione su larga scala. In questo contesto, i modelli analitici assumono un ruolo centrale poich\u00e9, se adeguatamente calibrati e validati, permettono non solo di predire il profilo del cordone di saldatura, ma anche di stimare la posizione del keyhole rispetto al fascio laser. Tali modelli costituiscono quindi uno strumento efficace sia per la definizione preliminare dei parametri di processo sia per l\u2019integrazione nel protocollo di calibrazione dell\u2019OCT, fornendo una stima coerente dell\u2019offset spaziale tra il fascio di misura e il fascio laser principale. Questo approccio consente di rendere il monitoraggio della saldatura pi\u00f9 efficace, semplificare la scelta dei parametri e ridurre le attivit\u00e0 preliminari, con un conseguente contenimento dei tempi di processo.<\/p>\n\n\n\n

Infine, l\u2019integrazione delle diverse tecnologie<\/strong> pu\u00f2 essere realizzata concependo il processo come un ciclo combinato di misura e previsione del cordone di saldatura. In una fase iniziale, larghezza e profondit\u00e0 del cordone, ottenute per specifiche combinazioni di parametri di processo e configurazioni di beam shaping, vengono misurate tramite sezioni metallografiche trasversali e utilizzate come riferimento per la calibrazione e la validazione del modello analitico (Figura 2). Una volta validato, il modello \u00e8 in grado di predire le dimensioni del cordone e stimare le coordinate del keyhole al variare dei parametri di processo. Tali informazioni vengono quindi integrate nella calibrazione del sistema OCT, rendendola pi\u00f9 semplice e mirata e consentendo il monitoraggio in tempo reale<\/strong> delle dimensioni del cordone senza il ricorso a ulteriori analisi metallografiche. Ci\u00f2 apre la strada a un monitoraggio autonomo e robotizzabile del processo.<\/p>\n\n\n\n

Approcci data-driven per il monitoraggio e controllo in tempo reale della saldatura laser<\/h3>\n\n\n
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\"Figura
Figura 2: Schema di un processo di saldatura laser automatizzabile che integra beam shaping, modellazione analitica e monitoraggio OCT per il controllo adattativo della qualit\u00e0.<\/em><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Oltre alla configurazione accurata dei parametri di processo, \u00e8 infatti necessario definire con precisione la traiettoria di saldatura<\/strong>, tramite strumenti CAD\/CAM o approcci di teach and playback, un\u2019attivit\u00e0 che richiede competenze specialistiche e tempi di preparazione tutt\u2019altro che trascurabili. Questa rigidit\u00e0 appare ancora pi\u00f9 evidente in contesti produttivi variabili o caratterizzati da piccoli lotti, dove la frequente riconfigurazione delle ricette di processo incide in modo significativo su costi, tempi e qualit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

Per rispondere a tali criticit\u00e0, \u00e8 stato sviluppato un framework data-driven<\/strong> per il visual sensing del processo di saldatura, strettamente integrato con algoritmi di visione artificiale e deep learning. L\u2019obiettivo \u00e8 quello di sostituire, o integrare, sensori fisici complessi con modelli di machine learning addestrati<\/strong> su immagini acquisite in tempo reale durante la lavorazione. Attraverso l\u2019analisi visiva, questi modelli estraggono automaticamente informazioni rilevanti, quali geometria e posizione del giunto, condizioni di accoppiamento tra i componenti, presenza di disallineamenti ed eventuali difetti, trasformandole in variabili di processo utilizzabili dal sistema di controllo. Ci\u00f2 rende il sistema in grado di adattarsi alle variazioni identificate senza richiedere continui interventi manuali ovvero la riprogrammazione del percorso, profilando una saldatura laser pi\u00f9 flessibile, robusta e realmente \u201cintelligente\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Visione artificiale e deep learning per la correzione e la generazione autonoma della traiettoria di saldatura<\/h3>\n\n\n
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\"Figura
Figura 3: Sistema di monitoraggio e pianificazione autonoma della traiettoria di saldatura mediante visione artificiale dell\u2019area di processo.<\/em><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Il cuore innovativo del framework proposto risiede nell\u2019uso di reti neurali profonde<\/strong> per l\u2019interpretazione automatica delle immagini acquisite durante il processo di saldatura. Modelli di deep learning, se opportunamente addestrati su dataset rappresentativi delle condizioni reali di produzione, sono in grado di riconoscere il giunto, stimarne il profilo e lo scostamento rispetto alla traiettoria nominale, classificare la qualit\u00e0 del cordone e rilevare la comparsa di difetti o instabilit\u00e0. Queste informazioni vengono rese disponibili in tempo reale e utilizzate per alimentare strategie di controllo in anello chiuso<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Le modalit\u00e0 di intervento offerte da questi modelli vision-based si suddividono principalmente in due: da un lato la correzione dinamica della traiettoria<\/strong>, che consente di mantenere il robot allineato al giunto anche in presenza di variazioni o disallineamenti, dall\u2019altro, la generazione autonoma della traiettoria<\/strong>, che permette di pianificare percorsi ottimizzati in base alla geometria reale del giunto e alle condizioni di saldatura rilevate. Il deep learning, superando i limiti degli algoritmi tradizionali storicamente impiegati nel controllo della saldatura, garantisce alte prestazioni di riconoscimento e adattamento<\/strong> su un ampio spettro di materiali e configurazioni, riducendo drasticamente la necessit\u00e0 di interventi manuali o rilavorazioni.<\/p>\n\n\n\n

In prospettiva, queste capacit\u00e0 si estendono anche alla variazione della velocit\u00e0 di avanzamento ed alla riconfigurazione della distribuzione di energia tramite beam shaping. L\u2019integrazione tra intelligenza artificiale, visione avanzata e controllo di processo si rivela cos\u00ec essere un autentico paradigma di innovazione, traducendosi in una saldatura laser robotizzata idonea a \u201cleggere\u201d il materiale in lavorazione<\/strong>, interpretarne le variazioni e adattarsi autonomamente, concretizzando il nuovo volto della saldatura laser (Figura 3).<\/p>\n\n\n\n

di Matteo Moscatelli, Serge Andr\u00e9 Dib, Mara Tanelli, Ali G\u00f6khan Demir, Daniele Colombo, Cristiano Raffaldi<\/em><\/p>\n\n\n\n

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