Alto grau de liberdade, fácil de alcançar a automação. Como a camada de revestimento a laser com a mesma forma e qualidade pode ser obtida movendo-se para qualquer plano durante o revestimento a laser, de modo que a direção do revestimento a laser é ilimitada. Com robô industrial ou ferramenta de máquina móvel de vários eixos, ele pode realizar revestimento nominal de qualquer portão ou máquina inteira com qualquer forma. Quando usado como a cabeça de impressão da impressão 3D, pode realizar impressão 3D com alimentação em pó coaxial.
O resultado da manutenção inerte do gás é bom. Como o método de alimentação em pó é a alimentação em pó transmitida a gás e um canal especial de gás inerte é colocado na cabeça do revestimento, a piscina derretida está em uma boa parte da atmosfera de gás inerte no processo de revestimento a laser, a oxidação da piscina derretida e camada de revestimento é menor, e o doping de óxido na camada de revestimento é menor. Os resultados mostram que a piscina de derretimento é pequena, o pó é aquecido uniformemente e a camada de revestimento tem boa resistência à rachadura.
O tamanho do local do revestimento a laser com alimentação em pó coaxial é ∮ 1 - ∮ 5mm individualmente. Ao mesmo tempo, o contato médio entre o pó e o feixe faz com que a transferência de calor seja mais média no processo de revestimento, de modo que a camada de revestimento tem boa resistência à rachadura. Especialmente para o revestimento com carboneto de tungstênio e outras partículas cerâmicas de acordo com os dados, é fácil preparar a camada de revestimento sem rachaduras e com distribuição média de carboneto de tungstênio. Devido às características acima da tecnologia de revestimento a laser de alimentação em pó coaxial, geralmente é usado para modificação nominal de revestimento e remanufatura aditiva de máquina completa de alta precisão, como eixo, engrenagem, caixa, etc. Ao mesmo tempo, a impressão 3D metálica baseada na tecnologia de revestimento a laser de alimentação em pó coaxial é importante para a rede perto da formação de máquina grande e para a preparação de dados gradientes.
