Vision-based critical defect identification during the laser cutting of low-thickness sheets

Laser cutting is now a core technique in manufacturing, offering a mix of precision, speed, and flexibility that makes it a strong choice for industry. Still, keeping the quality steady when conditions change is a complex task, because many different physical effects all happen at once. This makes it hard to find perfect settings using only calculations, so adjustments are usually made through hands on testing, which can mean the choices are not fully optimised. This research develops and tests a camera based monitoring and control system that can adapt to changes during cutting, aiming to improve both quality and speed. The system uses a camera set along the laser beam to take constant images of the cutting zone, giving a clear view of the melt pool and kerf without being affected by cutting direction. Kerf area, length, width and intensity are the four key features that are obtained from the system along with other features. Because of the capacity of this feature is to differentiate between their stability and cut results. The analysis focused on detecting three major defect types of good cut (cut without any defects and smooth surface finish), plasma cut (lower cutting quality and affected by heat) and loss of cut (laser fails to cut through the material). By implementing this monitoring, it allows for the identification of defects in real-time, rather than waiting until the process is complete result in material waste or the need for rework. The experiment carried out on the three widely used industrial materials like AISI 304, Al 5754 and ST 37 each of them are thin sheets with thickness of 2mm. The cutting speed were changed systematically while the remaining settings are constant, the findings indicated that although the direction of cutting had minimum influence on the features obtained, the cut quality and the speed for cutting significantly affected the outcome. Models made from these features could predict cut quality with high accuracy, and the materials showed its own characteristics. The study proves that using images in real time can consistently improve cut quality, giving a solid base for control systems that adjust automatically.

Il taglio laser è ormai una tecnica fondamentale nel settore manifatturiero, offrendo un mix di precisione, velocità e flessibilità che lo rende una scelta vincente per l'industria. Tuttavia, mantenere la qualità costante al variare delle condizioni è un compito complesso, poiché si verificano contemporaneamente molti effetti fisici diversi. Questo rende difficile trovare le impostazioni perfette basandosi solo sui calcoli; quindi, le regolazioni vengono solitamente effettuate tramite test pratici, il che può comportare scelte non completamente ottimizzate. Questa ricerca sviluppa e testa un sistema di monitoraggio e controllo basato su telecamera in grado di adattarsi alle variazioni durante il taglio, con l'obiettivo di migliorare sia la qualità che la velocità. Il sistema utilizza una telecamera posizionata lungo il raggio laser per acquisire immagini costanti della zona di taglio, offrendo una visione chiara del bagno di fusione e del kerf senza essere influenzato dalla direzione di taglio. Area, lunghezza, larghezza e intensità del kerf sono le quattro caratteristiche chiave ottenute dal sistema, insieme ad altre caratteristiche. Grazie alla capacità di questa funzione, è possibile distinguere tra stabilità e risultati di taglio. L'analisi si è concentrata sull'individuazione di tre principali tipologie di difetti: taglio corretto (taglio senza difetti e finitura superficiale liscia), taglio al plasma (qualità di taglio inferiore e influenzata dal calore) e perdita di taglio (il laser non riesce a tagliare il materiale). Implementando questo monitoraggio, è possibile identificare i difetti in tempo reale, anziché attendere il completamento del processo con conseguente spreco di materiale o necessità di rilavorazione. L'esperimento è stato condotto su tre materiali industriali ampiamente utilizzati, come AISI 304, Al 5754 e ST 37, ciascuno dei quali è costituito da lamiere sottili con spessore di 2 mm. La velocità di taglio è stata modificata sistematicamente, mentre le impostazioni rimanenti sono rimaste costanti. I risultati hanno indicato che, sebbene la direzione di taglio avesse un'influenza minima sulle caratteristiche ottenute, la qualità e la velocità di taglio hanno influenzato significativamente il risultato. I modelli realizzati a partire da queste caratteristiche hanno potuto prevedere la qualità del taglio con elevata precisione, e i materiali hanno mostrato le proprie caratteristiche. Lo studio dimostra che l'utilizzo di immagini in tempo reale può migliorare costantemente la qualità del taglio, fornendo una solida base per sistemi di controllo che si regolano automaticamente.