激光熔覆作为一项新型的绿色再制造技术,以成形组织性能好、适用范围广、对环境污染小等优点在金属零件的修复中得到了广泛的应用。工艺规划是实现激光熔覆修复自动化的基础,合理的工艺规划可以大大提高修复的质量和效率。但目前激光熔覆修复缺乏完整的工艺规划体系,修复中工艺参数设置缺乏理论依据,使得修复质量无法保证,修复自动化难以实现。为了提高修复质量与效率,实现激光熔覆修复自动化,本文对激光熔覆修复的工艺规划进行了相关研究,主要内容包括:(1)针对预处理后零件表面缺损特点,提出了一种基于机器视觉的三维缺损特征提取方法。首先根据缺损区域二维图像边界与三维特征点坐标,对零件缺损底面的空间边界进行重构和定位,再结合缺损表面信息,实现对零件三维缺损特征的提取。(2)根据零件缺损特征,对激光扫描路径进行规划,分析了熔覆层形貌特征对熔覆成形的影响,建立了单道熔覆层特征参数决策模型,在此基础上研究了激光熔覆修复的路径规划与运动实现问题。(3)针对熔覆过程的复杂性,采用粒子群优化(PSO)的反向传播(BP)神经网络建立熔覆工艺参的预测模型,通过仿真测试和熔覆试验验证了所建预测模型的可靠性,实现了在样本范围内对特定单道熔覆层特征的熔覆工艺参数决策。本文针对表面损伤零件的激光熔覆修复,建立了一套修复工艺规划体系,并围绕着修复路径规划和熔覆工艺参数决策设计了多道激光熔覆试验,验证了修复工艺规划方法的合理性与可行性,表明所提方法可以有效的指导缺损零件的激光熔覆修复工作,为激光熔覆修复的自动化实现提供了理论依据。