多相机融合修正 DED 红外温度场的发射率误差

如果说热成像是金属增材制造过程监测里最直观的一双“眼睛”，那么发射率问题，就是这双眼睛最容易看偏的地方。对 DED（激光定向能量沉积）而言，熔池、过渡区、已凝固轨道和背景区域在光学性质上并不一致，若直接把红外相机读到的亮度温度当作真实温度，往往会在最关键的工艺区间里产生明显偏差。本文解读的这篇研究，正是围绕这个问题展开：作者尝试把可见光相机与中波红外相机联合起来，建立一条“分区识别—发射率映射—温度修正”的数据链路，让热像结果更接近真实热过程。

1. 他在研究什么

这篇论文聚焦的核心问题不是“能不能看到温度场”，而是“怎样更可信地解释温度场”。作者希望解决传统红外热像在 DED 过程监测中的一个痛点：金属表面发射率在不同空间区域、不同工艺阶段并不恒定，直接按统一发射率处理，会让温度场在熔池前沿、凝固平台和边界区域出现失真。为此，作者提出一种基于多相机融合的修正流程：先利用 RGB 图像识别不同工艺区域，再把区域信息映射到 MWIR 热像中，赋予各区域不同的有效发射率，最终计算得到经修正的温度场。

2. 这个研究的大背景是什么

DED-LB/M 的热历史直接决定熔池形貌、凝固行为、显微组织以及残余应力水平，因此温度测量一直是工艺监测和过程控制的核心变量。问题在于，工业现场常用的单波段红外热像虽然部署方便、帧率高，但它本质上测得的是辐射信号，只有在发射率已知且稳定时才能较准确地反演温度。现实中的 DED 过程恰恰相反：熔池区、液固过渡区、已成形轨道和周围背景不仅温度不同，表面状态、粗糙度、氧化程度和观察角度也不同，导致发射率呈现明显的空间不均匀性。于是，很多时候“看起来很漂亮”的温度图，并不一定是“物理上更可靠”的温度图。

也正因如此，近年来围绕高温过程测温，行业里已经不满足于只做“看见”，而是更强调“定量解释”。无论是用于过程机理研究、参数优化、缺陷预警，还是闭环控制，温度场一旦存在系统性偏差，后面的模型判断与工艺决策就容易被带偏。这篇论文的价值，就在于它没有停留在“更多传感器”这个表层，而是试图建立一套兼顾工程可实施性与物理一致性的修正框架。

图1｜论文 Fig.2：LMD² 实验平台与相机布置。图中展示了 DED-LB/M 设备、相机、照明与防护布置关系。图片来源：Sommerlade et al., Progress in Additive Manufacturing (2026), DOI: 10.1007/s40964-026-01990-4。

图2｜论文 Fig.3：RGB/MWIR 多相机图像处理与融合流程。来源：Sommerlade 等，《Progress in Additive Manufacturing》，2026，DOI：10.1007/s40964-026-01990-4（原图裁切）。

3. 他是如何研究的

作者在德国卡塞尔大学 LMD² 设施上完成试验。系统使用 4 kW 光纤激光器开展 DED-LB/M 实验，并通过可见光 RGB 相机与中波红外（MWIR）相机同步记录过程图像。为了同时兼顾亮熔池和相对较暗区域的观测，研究在 RGB 与 MWIR 两条链路中都引入了 HDR 思路，即通过不同曝光/积分时间的多帧图像合成更宽动态范围的过程图。

随后，作者利用 ArUco 标记完成 RGB 图像与 MWIR 图像的空间配准，使两套成像结果可以在统一坐标系下对应。完成配准后，再依据 RGB 图像中的视觉分区，对 MWIR 温度场进行区域赋值，构建“背景—过渡区—熔池/高温区”等不同发射率区域，最后基于普朗克定律和查找表完成温度修正。为了验证这种修正是否更合理，论文还通过不同倾角构建样件、截面组织对比以及温度曲线比较，观察修正前后温度结果与凝固行为的一致性。

图3｜论文 Fig.4：基于 ArUco 标定板的可见光与红外图像配准。来源：Sommerlade 等，《Progress in Additive Manufacturing》，2026，DOI：10.1007/s40964-026-01990-4（原图裁切）。

图4｜论文 Fig.6：不同倾角条件下 DED 轨道截面对比。作者借助几何与截面结果来讨论热过程差异对凝固行为和微观组织的影响。图片来源同上。

4. 研究过程中用了哪些技术

第一项关键技术，是多曝光 HDR 成像。对于 DED 这类高亮熔池与相对低亮背景同时存在的场景，如果只用单一曝光设置，往往会出现“亮区过曝、暗区无信息”或“暗区可见、熔池饱和”的两难。作者通过多曝光采集与融合，让同一幅图像既能看清熔池，也能保留周边信息。

第二项关键技术，是基于可见光信息的区域分割与发射率映射。与其假设整个场景只有一个统一发射率，不如把工艺表面分成不同物理区域，再分别赋予有效发射率。这个思路的意义在于，它承认了 DED 过程的空间非均匀性，并尽量用可观测数据去描述这种非均匀性。

第三项关键技术，是图像配准与温度反演。作者并不是简单把两张图叠加，而是在统一几何坐标系下，把 RGB 分割结果映射到 MWIR 温度场，再进行辐射修正和温度重建。这使得“看见什么区域”与“该区域按什么发射率处理”真正打通了。

图5｜论文 Fig.8：RGB 原始图像与 HDR 图像对比。不同曝光时间下的图像分别强调不同亮度区间，HDR 合成后可同时保留熔池与周边轨道信息。图片来源同上。

图6｜论文 Fig.9：RGB 图、表观温度、发射率分布与修正后的温度场。来源：Sommerlade 等，《Progress in Additive Manufacturing》，2026，DOI：10.1007/s40964-026-01990-4（原图裁切）。

5. 实现了什么样的结果

5.1 第一个发现：相同工艺参数，不同成形姿态也会产生不同结果

研究人员首先进行了一项很有代表性的对比实验。在相同的激光功率、扫描速度和送粉条件下，分别采用 55° 倾斜基板与 0° 水平基板制造 316L 不锈钢沉积层。六次实验中，每种姿态重复制造三件样品。相同姿态下的样品整体形貌较为一致，说明在选定条件下，制造过程具有一定重复性；但比较两种姿态时，沉积高度、熔深和组织形态却出现了明显差异。

论文给出的结果显示，55° 倾斜基板样品的沉积层高度约为 0.537 mm，而 0° 水平基板样品约为 1.012 mm；相反，55° 构型的熔深约为 0.58 mm，高于 0° 构型的约 0.27 mm。显微组织观察还表明，55° 试样更接近细柱状枝晶组织，而 0° 试样则呈现更粗的胞状枝晶特征。研究认为，这与粉末流、激光和熔池之间的耦合关系发生变化有关：倾斜姿态下，部分粉末更难有效进入熔池，沉积高度降低，但能量向基体耦合更深，从而形成更深熔池并改变后续凝固条件。

这一结果提醒我们，在 DED 过程中，真实热历史并不只由“功率、速度、送粉量”这些设定参数决定，工件姿态和局部几何同样会改变过程状态。也就是说，工艺卡相同，并不等于材料经历的热过程相同。

图7｜原论文 Fig.5：55°倾斜基板（a、b）与0°水平基板（c、d）的代表性沉积试样侧视及俯视形貌。来源：Sommerlade 等，《Progress in Additive Manufacturing》，2026，DOI：10.1007/s40964-026-01990-4。

5.2 第二个发现：HDR 融合让熔池和周围材料能够被同时观察

在 DED 过程中，熔池辐射极强，而周围已凝固轨道和基板相对较暗。若相机只采用单一曝光或单一积分时间，往往会出现“亮区过曝、暗区无信息”或“暗区可见、熔池饱和”的两难。研究人员因此在 RGB 与 MWIR 两条成像链路中都引入了 HDR 思路：RGB 侧采用 19 μs、500 μs 和 5000 μs 三档曝光，MWIR 侧则利用不同积分时间和滤光片组合覆盖更宽温度范围。

实验表明，短曝光更适合观察熔池核心，高曝光更利于呈现周围轨道和背景；经过 HDR 融合后，同一幅图像能够同时保留熔池、过渡区和沉积轨道的可见信息。需要强调的是，HDR 解决的是动态范围不足的问题，而不是发射率未知的问题。它为后续区域识别和发射率修正提供了更完整的观测基础，但并不能单独保证温度数值正确。

5.3 第三个发现：两台相机的数据能够对齐，但边界误差仍然值得警惕

作者利用 ArUco 标记完成 RGB 图像与 MWIR 图像的空间配准。结果显示，在 55° 构型下，配准后的熔池中心平均偏差约为 3 个像素，折算到 RGB 图像中的实际距离约为 0.1 mm；不同曝光图像获得的熔池区域掩膜，其平均交并比（IoU）约为 0.82，Dice 系数约为 0.89。说明在论文设定的实验条件下，多相机系统具备较好的一致性。

但这并不意味着配准误差可以忽略。尤其在熔池与过渡区的边界附近，少量像素偏移就可能使同一位置被划分到不同发射率区域，进而引入温度修正差异。也就是说，图像配准误差不仅影响“画面是否重合”，还会被放大为“温度计算是否合理”的问题。

5.4 第四个发现：修正发射率后，红外温度场更符合材料凝固规律

这是整篇论文最核心的结果。传统红外热像常常默认整个场景采用统一发射率，但 DED 中的熔池区、过渡区和背景区显然具有不同辐射特性。作者因此将测量区域分成多个功能区域，并为不同构型设定不同的有效发射率。以 55° 构型为例，熔池区、过渡区、背景区分别采用 0.22、0.26 和 0.40；在 0° 构型中，熔池区仍采用 0.22，而过渡区与背景区分别为 0.50 和 0.80。需要强调，这些数值是该实验构型下的有效发射率参数，并非材料固有发射率的直接测量值。

在完成区域识别和有效发射率赋值后，研究人员重新反演温度场，并与未经修正的表观温度进行比较。结果显示，修正后的温度曲线在 AISI 316L 的固相线和液相线附近表现得更加合理，能够更清楚地体现凝固平台特征。换句话说，这种多相机融合方法并不是简单让热像“更好看”，而是在尽可能让测得的温度变化更接近真实热过程。

图8｜论文 Fig.10—11：55°及0°构型的中心线温度与发射率变化。来源：Sommerlade 等，《Progress in Additive Manufacturing》，2026，DOI：10.1007/s40964-026-01990-4（原图裁切）。

图9｜原论文 Fig.12：55°构型熔道边缘测线位置与温度—有效发射率变化。熔道边缘对区域分割、平滑及配准误差较敏感。来源：Sommerlade 等，《Progress in Additive Manufacturing》，2026，DOI：10.1007/s40964-026-01990-4。

5.5 第五个发现：温度曲线的变化能够帮助解释不同的凝固组织

研究人员进一步比较了同一道沉积轨迹在不同时间点的修正温度曲线，以及不同扫描道相同位置的温度变化。结果发现，不同时间点下的温度峰值总体具有一定一致性，但随着后续轨道不断沉积，整体热积累逐渐增强，凝固后的冷却过程趋于缓慢。55° 构型的修正温度曲线表现出相对较短的凝固平台，而 0° 构型的凝固平台更加明显。作者据此分析，55° 条件下相对更快的冷却过程可能有利于形成较细的柱状枝晶组织，而 0° 条件下更长的凝固平台则可能导致较粗的胞状枝晶组织。

这一点对工程分析十分重要。它表明温度场的价值不只是给出一个峰值温度，而在于帮助解释熔池凝固路径、热累积效应以及材料组织演化。如果后续要建立更可靠的工艺窗口、缺陷预警模型或闭环调控策略，就不能只看当前时刻的温度，还要把时间和空间上的热历史都考虑进去。

图10｜论文 Fig.13—14：不同时间点及扫描道的修正温度曲线。来源：Sommerlade 等，《Progress in Additive Manufacturing》，2026，DOI：10.1007/s40964-026-01990-4（原图裁切）。

5.6 第六个发现：修正模型仍存在敏感区域，不能把修正结果当作绝对真值

论文并没有把这套方法描述成“绝对正确的真实温度重建”，而是进一步通过 500 次蒙特卡洛抽样，分析有效发射率、区域边界平滑宽度以及图像配准偏差等参数扰动对结果的影响。研究发现，背景区和过渡区对参数变化尤其敏感。比如在 55° 构型下，背景区相对基准修正结果的温度偏差第 95 百分位可达到 150.5 K；在 0° 构型下，过渡区对应的第 95 百分位偏差约为 156.5 K。

这些数值并不等同于“真实测温误差”，而是说明：当模型参数在研究设定范围内变化时，修正后的温度结果会产生多大波动。换句话说，这项研究显著改善了温度场的物理一致性，但尚未完成独立计量基准下的绝对温度准确性验证。对于科研而言，这已经是非常有价值的进步；但若要直接用于高精度闭环控制，还需要更进一步的标定与验证。

5.7 从这些结果中，我们真正应该看懂什么

把以上结果串起来，这篇论文真正推动的并不只是“多装了一台相机”，而是高温过程监测思路的转变：从单一红外测量走向多源信息融合，从统一发射率假设走向分区有效发射率修正，从只展示热图走向结合凝固规律去解释热过程。研究尚未给出适用于所有 DED 设备的通用绝对测温模型，但它提供了一条清晰而值得继续深入的技术路线。

对于激光增材制造行业而言，这个结论非常重要。真正高质量的过程监测，不只是“采到了很多数据”，而是这些数据究竟有多可信、能否支撑材料组织分析、缺陷识别和工艺控制决策。也正是在这个意义上，这篇论文的价值超出了单纯的测温修正，而进入了先进制造“感知—认知—决策—执行”协同升级的范畴。

6. 产业观察：全球高端机构如何把热过程“看得见”变成“看得准”

这篇论文处理的，只是金属激光制造中一个非常具体的环节：单波段红外相机因局部发射率变化造成温度解释偏差。但从产业角度看，它触及的却是一条完整的制造链：工艺开发需要知道热量如何输入，复杂构件需要知道每一层经历了什么，生产现场需要区分真实异常与测量假象，最终用户则需要可追溯、可验证的质量证据。NASA、Fraunhofer、NIST、DLR、空客、波音和GE Aerospace的公开实践，恰好从不同方向说明了这一点。以下为独立的公开产业案例，并不是原论文的实验对象，也不能推定这些机构采用了论文中的同一套RGB/MWIR修正算法。

6.1 NASA｜真正的DED已经进入大型火箭喷管制造

美国NASA的RAMPT（Rapid Analysis and Manufacturing Propulsion Technology）项目针对大型液体火箭发动机推力室与喷管，推进金属增材制造、复合材料包覆和异种金属连接。其中，大型喷管采用激光送粉定向能量沉积（LP-DED）：金属粉末被送入激光形成的熔池，逐道、逐层构建具有复杂几何的金属结构。这与本文讨论的DED-LB/M在工艺类型上直接相关。NASA公开资料还指出，RAMPT研发过65%比例的RS-25整体通道喷管，并结合热试车检验集成喷管及燃烧室硬件。

图11｜高温推进试验现场实物照片。 图片文件由用户提供，原始拍摄项目尚待核实；仅用于说明火箭发动机热试车场景，不将其认定为NASA RAMPT具体试验。 相关案例：NASA RAMPT官方案例

为什么NASA值得关注？火箭喷管尺寸大、沉积时间长，复杂流道和材料差异使局部热积累、沉积高度、层间组织和变形控制更加困难。对于这类制造场景，一张看起来连续的温度图并不足以表明工艺稳定；测温偏差可能影响对热输入、冷却速度和热历史的判断。论文提出的“可见光识别表面状态—红外修正温度场”的技术路线，为理解这类问题提供了研究思路，但NASA项目资料并未表明其已经使用该具体算法。

产业启示：大型DED装备应将激光功率、送粉状态、扫描路径、构件位置、温度/辐射信号和成形后检测结果联合管理。未来工艺能力的竞争，不只是沉积效率，更是长周期制造过程的可解释性与可追溯性。 [1]

6.2 Fraunhofer ILT｜从热辐射画面走向可判定的工艺异常

德国弗劳恩霍夫激光技术研究所（Fraunhofer ILT）对激光材料沉积的过程监测已经开展了系统化工作。在其《Intelligent process monitoring for laser material deposition》技术资料中，研究人员将热辐射过程视频与最终质量特征相联系，利用机器学习筛选重要图像特征，识别制造过程中的异常与质量类别，并将监测能力集成到设备系统中。其研究还涉及粉气射流校准和过程文档管理。

图12｜金属增材制造薄壁结构层纹实物。 图片由用户提供，材料和制造机构未核实；展示逐层成形外观，不作为Fraunhofer ILT项目实拍证据。 相关案例：Fraunhofer ILT激光沉积与过程监测

这与本文论文形成互补：Fraunhofer更强调“采集到的过程信号怎样转换为可用的质量信息”，而论文更聚焦“在建立过程信号之前，温度图本身是否受发射率污染”。如果输入模型的温度存在系统性偏差，再复杂的机器学习也可能学到错误关联；反过来，即使温度修正较合理，也仍然需要把它与成形高度、截面尺寸和最终缺陷对应起来。

产业启示：更有价值的在线监测系统不是一台相机加报警灯，而是经过校准的采集链路、与工艺绑定的特征提取、可解释的异常分类以及成形后验证。 [2]

6.3 NIST｜为什么“发射率”是高端测温中的基础计量问题

美国国家标准与技术研究院（NIST）建设了Additive Manufacturing Metrology Testbed（AMMT）及相关测量研究体系，目标是研究金属增材制造中熔池辐射温度、发射率与过程状态的关系，并验证测量与控制方法。NIST公开的AMMT能力包括经过校准的辐射温度、发射率与熔池真实温度测量，以及高速熔池成像、激光吸收和能量平衡研究。

图13｜增材制造过程数据热图示例。 图片由用户提供，热图生成设备和物理量未核实；仅作为数据可视化示例，并非NIST AMMT原始测温结果。 相关案例：NIST AMMT计量试验平台

需要注意，AMMT主要面向激光粉末床熔融（LPBF），并非本文的送粉DED设备。但是它揭示了共同的计量难题：红外传感器接收到的辐射信号不是温度本身，材料状态和表面光学性质变化会影响温度反演。对于用于闭环控制的温度数据，必须回答“校准依据是什么、误差来自哪里、跨设备能否比较”。

这也是原论文谨慎之处：它用316L固液相温度区间做内部物理一致性检查，却没有独立的真实温度参考，因此不能宣称已证明绝对测温精度。产业启示：传感器标定、发射率模型和独立温度基准应当分开验证。 [3]

6.4 DLR｜从复杂内流道打印到真实热试车，验证链不能断

德国航空航天中心（DLR）在3D-LoCoS项目中，采用激光粉末床熔融（LPBF）制造铜铬锆合金再生冷却燃烧室，并在Lampoldshausen的P8试验台上完成六次热试车，验证了能够产生约25 kN推力的打印燃烧室方案。这里必须区分：DLR这项公开案例采用的是LPBF，不是本文的DED工艺。

图14｜复杂金属增材构件成形实物。 图片由用户提供，构件材料及原始机构待核实；用于说明复杂热端构件制造，不认定为DLR 3D-LoCoS试样。 相关案例：DLR 3D-LoCoS官方资料

为什么仍值得放在同一篇产业观察中？因为它展示了“复杂几何成形成功”与“热工况下功能可靠”之间的差距。再生冷却燃烧室不仅要能够打印出内部流道，还需要核实流道完整性、壁厚、局部温度分布、密封、材料性能及服役环境中的热负荷。测温方法的可信度会影响热工验证与模型迭代的质量，但仅凭在线热像无法替代热试车、无损检测和结构强度考核。

产业启示：热过程监测、成形后检测和高热流/热循环验证应当形成证据闭环，而不是分别成为三个孤立的实验。 [4]

6.5 Airbus｜线材DED进入大型航空结构件，测温应面向可重复制造

空客2026年发布的官方案例展示了钛合金线材定向能量沉积（w-DED）在大型航空结构上的应用路径。该工艺使用线材及集中能量源逐层沉积近净成形坯件，后续仍需要机械加工。空客指出，其在A350货舱门框周边区域已经启动w-DED大型零件的系列化集成探索，相关试验件由合格供应商采用等离子w-DED制造，之后开展超声检测并精加工。

图15｜带有沉积层纹的金属结构件实物。 图片由用户提供，原始出处及具体工艺尚待核实；用于辅助理解DED近净成形外观，不直接认定为空客A350零件。 相关案例：Airbus钛合金线材DED官方案例

这与论文有明确技术边界：本文是粉末送进式激光DED的RGB/MWIR测温研究，而空客公开的是以等离子为能量源的线材DED生产案例。二者不可直接移植工艺参数或发射率值，但都面临热源移动、沉积层热积累、构件形状变化和多次制造一致性的共性挑战。对于从单件开发走向航空生产的体系，在线数据必须服务于过程资格确认和批次追溯。

产业启示：真正可推广的监测方案应该具备不同工艺、不同材料和不同观察几何下重新标定的能力，而不是只适用于实验室的一套固定阈值。 [5]

6.6 Boeing｜航空增材制造要的不是一次成功，而是长期一致

波音在Auburn设立Boeing Additive Manufacturing（BAM）制造中心，官方定位重点是发展可重复、稳定、可靠的增材制造过程，满足航空飞行零件和系统的资格确认与认证要求。该案例没有公开说明其采用了本文研究的多相机发射率修正方法，也不能把这一中心的金属粉末床设备与DED直接混称。

图16｜Boeing Auburn金属粉末床增材制造中心设备现场。 图片由用户提供，与Boeing Auburn官方报道中的设备现场照片相符；转载前应核查原图授权。此图是粉末床设备而非DED设备。 相关案例：Boeing官方报道

但它体现了航空制造对过程监测提出的下一层要求：同一件零件在不同日期、材料批次甚至不同设备上制造，监测量和质量判据应当有一致的定义。若视觉相机视角、照明、发射率设定和测温校准状态不能追溯，温度阈值就可能失去跨批次意义；反之，带有校准记录和版本管理的过程信号更有机会成为质量证据的一部分。

产业启示：从科研算法走向航空生产，不仅需要算法准确，更需要测量可追溯、过程可复验、质量判据可审查。 [6]

6.7 GE Aerospace｜从打印一个喷嘴，到30,000件的量产逻辑

GE Aerospace（原GE Aviation）在2018年公开报道，其Auburn工厂累计制造第30,000件增材燃油喷嘴尖端部件。官方介绍，该零件将原先约20件焊接或钎焊构成的结构整合为一个整体，重量降低约25%。这一案例主要体现的是金属增材制造量产与质量管理成就，不能将它写成采用本论文DED发射率修正的证据。

图17｜航空发动机增材制造燃油喷嘴实物。 图片由用户提供；结构与GE Aerospace公开的LEAP燃油喷嘴一致，单张照片的原始授权仍需核查。该案例属于LPBF量产，不是DED发射率修正实验。 相关案例：GE Aerospace官方产品案例

从实验室视角看，一次打印成功可能令人兴奋；从量产视角看，关键问题则是成千上万件产品能否重复达到相同要求、异常是否可以溯源、什么情况下需要补充检测。GE的生产实践说明，制造数字记录、过程稳定性和成品质量验证必须与设备能力同步发展。监测系统的价值也因此从“让工程师看到熔池”升级为“让质量决策有依据”。

产业启示：高端应用真正愿意为之付费的，往往不是一张漂亮的热像，而是减少误判、缩短调参周期、解释批次差异和支持质量体系运行的能力。 [7]

6.8 横向比较：这些高端案例传递了什么共同信号？

把上述机构放在一起看，可以发现它们关注的不是同一种“最佳算法”，而是各自制造环节中不可缺少的证据：NASA与Airbus强调DED制造的规模和应用，Fraunhofer聚焦过程识别与在线诊断，NIST强调测量基础与发射率可靠性，DLR强调极端热环境下的功能验证，Boeing与GE Aerospace则强调长期生产一致性和资格确认。这些能力并不是互相替代的关系，而是从数据采集、过程解释到产品交付的逐级衔接。

回到本文，RGB/MWIR融合与区域发射率修正的价值，是为这条证据链补上“温度场可信解释”的重要一环。它尚不能直接判定零件合格，也不能代替微观组织、CT、疲劳或热试验；但是如果缺少可信测温，后续工艺模型、异常诊断与闭环控制就可能建立在偏差数据之上。

7. KUCH产业指导：从测得温度到能够支撑控制决策的系统能力

这篇文章对产业的启发非常直接：未来的高温过程监测，竞争焦点不只是“有没有相机”，而是“能不能把相机看到的东西解释对”。在很多工业现场，大家已经愿意部署红外热像、可见光相机甚至高速相机，但如果后端没有区域识别、模型修正、物理约束和数据融合，最终得到的仍可能只是“表观热像”，其工程价值有限。

对于 DED、激光熔覆、激光增材修复等过程来说，温度场不仅关乎质量监控，还关乎工艺数据库建设、道间热累积识别、缺陷风险预警以及后续闭环控制。因此，未来更有价值的系统形态，不应只是单一传感器，而应是“多源感知 + 过程理解 + 实时修正 + 控制反馈”的一体化链路。

对库赫聚能而言，这篇论文也进一步说明了一个方向：热过程装备的价值，正在从“把工件加热起来”延伸到“把热过程看清楚、解释准、控制稳”。无论是激光加热系统、石英灯加热系统，还是高温测试验证平台，后续如果要真正进入科研级、工程级乃至工业级应用，测温链路与数据解释能力都要同步增强。围绕红外测温、可见光监测、多源信号融合、异常识别和闭环控制建立完整能力，将成为高端热工装备升级的重要抓手。

如果把视野再放宽一点，这类思路并不只适用于 DED。它同样适用于激光制造起步阶段的过程认知、增材与熔覆过程的稳定性分析、局部热处理制度优化、以及进一步的多源信息识别与闭环控制。也就是说，这篇论文虽然研究的是一个“发射率修正”的具体问题，但背后折射出来的，其实是先进制造正在从设备驱动走向“感知—认知—决策—执行”协同驱动。

7.1 KUCH可切入的第一步：明确测温对象和误差边界

客户提出“测温要准”时，首先应明确需要的是熔池峰值温度、扫描道中心线热历史、冷却速率、面温度均匀性，还是热循环控制量。不同测量目标决定相机波段、帧率、视场、光学窗口、发射率模型和校准方法。对于高温激光制造或热加载项目，应在方案阶段提出“目标量—测量原理—校准依据—误差来源—验证方法”的成套要求，而不是只采购一台热像仪。

7.2 从多源采集到物理约束：先让数据可信，再谈闭环

工程实施可分为三个层次：第一层，将激光器功率、扫描位置和红外温度数据准确同步；第二层，在观察条件允许时加入RGB成像，建立区域分割、空间配准和发射率修正流程；第三层，设置独立验证工况，并将传感器数据与工艺结果关联。只有数据稳定、误差可解释之后，才进一步研究异常识别或激光功率闭环调节。避免把论文中的有效发射率设定未经验证就当成其他材料和设备的通用值。

7.3 对科研院所的服务不止于设备交付

结合库赫聚能“方案设计—装备交付—测试验证”一体化定位，可面向科研院所和企业研发部门，围绕非标热加载系统、红外测温支架与光路、热像/可见光数据同步、测温标定试验、热循环与高温测试平台等提供技术方案评估及项目协同。交付物可包括测量需求说明、试验工况矩阵、传感器布置图、数据接口表、校准验证计划和试验报告。具体能力边界、检测资质和实施方式必须以项目实际条件为准，不能将论文研究结果直接说成我司已经完成的工程业绩。

7.4 面向产业化，最值得持续建设的是“可追溯的热过程证据链”

高温装备的核心竞争力正逐渐从单台硬件指标，延伸到温度测得是否可信、热过程是否可重现、控制是否稳定、验证是否完整。对于DED、激光熔覆及相关热处理工艺，值得逐步建立材料—参数—图像—温度—缺陷—性能的关联数据库。这样，KUCH提供的就不只是加热系统或测试设备，而是帮助客户从“看到一组热数据”进一步走向“能够据此做出可靠工艺决策”的工程化能力。

参考来源

Sommerlade, L.; Stredak, F.; Hilberg, A.; Schmoll, R.; Altenburg, S. J.; Böhm, S.; Kroll, A. Multi-camera in-situ monitoring for emissivity-corrected temperature measurement in laser beam directed energy deposition. Progress in Additive Manufacturing (2026). DOI: 10.1007/s40964-026-01990-4.

产业观察官方案例与照片来源页（供发布核对）

[1] NASA RAMPT｜送粉DED火箭喷管及热试车 官方来源

[2] Fraunhofer ILT｜Intelligent process monitoring for laser material deposition 官方来源

[3] NIST｜Additive Manufacturing Metrology Testbed 官方来源

[4] DLR｜3D打印燃烧室与P8热试车 官方来源

[5] Airbus｜Titanium wire-DED航空结构件 官方来源

[6] Boeing｜BAM Auburn制造中心 官方来源

[7] GE Aerospace｜30,000 Additive Fuel Nozzles 官方来源

配图说明：本稿共嵌入10组原论文实验图及7张产业观察配图；原论文图分别标注原文Fig.编号，产业照片均为实物或数据画面，未使用AI合成图。除与官方发布画面核对一致的照片外，其余实物图均标注“用户提供、原始出处待核实”，不得把示例画面误称为特定机构的实验原图。对外正式发布前，应核实各照片的授权、署名及商用许可。