CN104820976A - 一种实时控制激光焊接功率的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种实时控制激光功率的方法，具体步骤如下，1）用激光焊接机中的CCD图像传感器采集焊盘上焊丝的原始图像；2）对焊丝的原始图像使用Canny算法处理，得到焊丝的二值化轮廓图像；3）在二值化轮廓图像中，搜索到焊丝的顶点（x1,y1）；4）由计算公式 ，计算出焊丝顶点距离激光光斑中心的距离L，其中（x0,y0）为激光光板中心在图像中的像素坐标5）根据实时计算出的焊丝顶点距离激光光斑中心的距离L，得到相对的瞬时功率，由控制器实时调节激光功率至瞬时功率。用于现有技术中送丝速度与激光功率不匹配的问题，本发明能够避免出现能量不足或能量过大而导致的虚焊或产品烧伤的问题，使得激光焊接能够连续稳定的加速。
Description
技术领域
本发明属于激光焊接技术领域，具体涉及一种实时控制激光焊接功率的方法。
背景技术
激光功率控制是激光软钎焊接过程中非常重要的一个环节。目前的激光锡焊一般采用如下流程：⑴将需要焊接的工件移动到焊接位置；⑵激光器以适当的能量预热焊点；(3)送锡机构把焊丝送往焊点处，在激光辐射的作用下焊丝熔化并浸润焊盘；(4)送锡机构退丝使未熔化的焊丝脱离焊盘，而激光器仍然出光使已熔化的锡完全浸润焊盘；(5)激光器停止出光，焊接完成。
然而实际的激光焊接过程中，由于退丝时焊丝与焊盘的粘着力不同，退丝后焊丝距离送丝嘴的长度并不一致，进而导致下一次送丝的起点有一些差别。目前的激光焊接工艺普遍采用固定的出光功率曲线和固定的出光时间点，但激光参数很难和送丝速度协调，往往会产生烧焊盘和虚焊的现象而影响产品的良品率。
发明内容
本发明提出一种实时控制激光焊接功率的方法，解决了现有技术中送丝速度与激光功率不匹配的问题，提高焊接产品的焊接质量。
本发明的技术方案是这样实现的：
一种实时控制激光功率的方法，具体步骤如下，
1）用激光焊接机中的CCD图像传感器采集焊盘上焊丝的原始图像；
2）对焊丝的原始图像使用Canny算法处理，得到焊丝的二值化轮廓图像；
3）在二值化轮廓图像中设定起点（xb,yb）和搜索方向，从起点（xb,yb）沿着搜索方向移动一个像素，判断该像素的灰度值是否为1，若为1则搜索到焊丝的顶点（x1,y1）；反之，则认为还未搜索到焊丝的边界，然后沿着搜索方向再延长一个像素，直到延长出的像素灰度值为1，则搜索到焊丝的顶点（x1,y1）；
4）设定激光光板中心在图像中的像素坐标为（x0,y0），若x0>x1，此时激光器不出光，激光器的功率为0，若x0<x1，计算公式 ，计算出焊丝顶点距离激光光斑中心的距离，其中L为焊丝顶点距离激光光斑中心的距离；
5）根据实时计算出的焊丝顶点距离激光光斑中心的距离L，得到相对的瞬时功率，由控制器实时调节激光功率至瞬时功率。
进一步的，瞬时功率的算法如下：
通过多次实验测得在1s时间内溶化1mm焊丝所需功率为P0；
CCD图像传感器的采样间隔时间为ΔT，焊丝顶点距离激光光斑中心的距离为L，瞬时功率调整为：
。
进一步的，对焊丝原始图像进行Canny算法的具体步骤如下，
首先，对焊丝的原始图像使用高斯滤波平滑算法进行去噪处理，得到焊丝的平滑图像；
其次，利用一阶差分卷积模板对平滑图像上的点进行X和Y两个方向上的卷积运算，计算出平滑图像上每个点的亮度梯度图，得到亮度梯度幅值的大小和方向，从而得到边缘位置处的特征被加强的边缘图像；
再次，对边缘图像的亮度梯度幅值进行非极大值抑制处理，获得抑制图像；
最后，对抑制图像进行双阈值算法处理完成焊丝的轮廓提取，得到焊丝的二值化的轮廓图像。
进一步的，其中对焊丝的原始图像使用高斯滤波平滑算法进行去噪处理的方法如下，
一维高斯函数为：
式1
使用式1的公式对原始图像进行平滑处理，得到平滑图像。
进一步的，利用一阶差分卷积模板对平滑图像上的点进行X和Y两个方向上的卷积运算，其中H1体现的是X方向上的变化，H2体现的是Y方向上的变化，如式2所示：
式2
利用式3中的函数公式计算出平滑图像d1上每个点亮度梯度图，获得亮度梯度幅值的大小以及方向，
式3
其中，为像素亮度梯度的幅值，为像素亮度梯度的方向。
最后得到边缘位置处特征被加强的边缘图像。
进一步的，对边缘图像的亮度梯度幅值进行非极大值抑制的算法步骤为：
1）将每一点邻域中心点的像素与沿着亮度梯度方向的两个像素比较，如果像素的梯度值不比沿梯度线的两个相邻象素梯度值大，则令M=0；
2）假设边缘图像中得到的梯度图为G(x，y)，对G(x，y)进行初始化：N(x，y)=G(x，y)；
3）在梯度方向和反梯度方向上各找n个像素点，若G(x，y)不是这些点中的最大点，则将N(x，y)置为0，否则保持N(x，y)不变。通过这样的运算方法保留梯度幅值中的最大值，得到抑制图像。
进一步的，对抑制图像实用双阈值算法处理的具体步骤如下，
步骤1，对抑制图像作用低阈值r1和高阈值r2，其中低阈值r1和高阈值r两者关系r1=0.4r2，把梯度值小于r1的像素的灰度值设为0，得到图像1，然后把梯度值小于r2的像素的灰度值设为0，得到图像2；
步骤2，以图像2为基础，以图像1为补充连接图像的边缘，连接边缘的步骤为，
第一步，对图像2进行扫描，当遇到一个非0灰度的像素p(x，y)时，跟踪以p(x，y)为开始点的轮廓线，直到轮廓线的终点q(x，y)；
第二步，考察图像1中与图像2中q(x，y)点位置对应的点s(x，y)的8邻近区域，如果在s(x，y)点的8邻近区域中有非0像素s(x，y)存在，则将其包括到图像2中，作为r(x，y)点；
第三步，从r(x，y)开始，重复第一步和第二步，直到在图像1和图像2中都无法继续为止；
第四步，当完成对包含p(x，y)的轮廓线的连接之后，将这条轮廓线标记为已经访问，回到第一步，寻找下一条轮廓线，重复第一步、第二步、第三步，直到图像2中找不到新轮廓线为止；
步骤3，经步骤2的轮廓提取，得到焊丝二值化的轮廓图像。
优选的，起点（x0,y0）选择位置靠近送丝器出丝口处。
有益效果：通过本发明的方法可以保证每次焊接时激光功率与速度完全匹配，实现良好的焊接效果，避免出现能量不足或能量过大而导致的虚焊或产品烧伤的问题，使得激光焊接能够连续稳定的加速，从而有效的提高激光焊接产品的良品率以适应大规模批量化生产加工的需求。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的自动送丝装置的结构示意图。
图2为本发明中焊丝二值化轮廓图像的示意图。
图3为选取搜索起点和搜索方向的示意图。
图4为本发明中直线搜索到焊丝顶点的示意图。
1—激光器 2—送丝机构 3—焊丝 4—激光光斑中心。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参照图1，送丝机构2将焊丝3深入到焊盘上，激光器1发出激光照射焊丝3使其融化浸润到焊盘上。
首先，通过多次实验测得在1s时间内溶化1mm焊丝3所需功率为P0；
设焊丝的比热容为C，焊丝半径为R，焊丝密度为ρ，则,设,因此；
当CCD图像传感器的采样间隔时间为ΔT，焊丝顶端距离激光光斑中心的距离为L时，激光要在ΔT时间内完全溶化焊丝所需的功率为P，此时,因此瞬时功率调整为：
。
其中，计算实时焊丝3顶点距离激光光斑中心4的距离L的方法为：
利用CCD图像传感器摄取实时焊盘上的焊丝3图像，即焊丝3的原始图像A，再将原始图像A进行处理，处理算法步骤如下：
1）、使用Canny算法对原始图像A进行处理运算，提取原始图像A中焊丝3的轮廓，得到轮廓图像B。
图像轮廓提取的方法有多种，本发明使用的是Canny算子算法，Canny算子算法的基本步骤包括四步：
①、使用高斯滤波平滑算法对原始图像A进行去噪处理，得到平滑图像d1，利用高斯平滑函数对原始图像A进行平滑处理，即去除图像中的噪声，其中高斯函数为：
式1
使用式1的公式对原始图像A进行平滑处理，得到平滑图像d1。
②、利用一阶差分卷积模板对平滑图像d1上的点进行X和Y两个方向上的卷积运算，其中H1体现的是X方向上的变化，H2体现的是Y方向上的变化，如式2所示：
式2
利用式3中的函数公式计算出平滑图像d1上每个点亮度梯度图，获得亮度梯度幅值的大小以及方向，最后得到边缘位置处特征被加强的边缘图像d2；
式3
其中，为像素亮度梯度的幅值，为像素亮度梯度的方向。
③、对边缘图像d2的亮度梯度幅值进行非极大值抑制，目的是保留这些梯度幅值中的最大值，因为仅仅得到梯度幅值并不能得到图像的边缘，确定边缘必须是局部梯度最大的点，具体的算法步骤为：在每一点上，将每一点邻域中心点的像素M与沿着亮度梯度方向的两个像素比较，如果M的梯度值不比沿梯度线的两个相邻象素梯度值大，则令M=0；
假设边缘图像d2中得到的梯度图为G(x，y)，对G(x，y)进行初始化：N(x，y)=G(x，y)；
在梯度方向和反梯度方向上各找n个像素点，若G(x，y)不是这些点中的最大点，则将N(x，y)置为0，否则保持N(x，y)不变。通过这样的运算方法保留梯度幅值中的最大值，得到抑制图像d3；
④、对抑制图像d3使用双阈值算法处理，具体的算法步骤如下：
对抑制图像d3作用低阈值r1和高阈值r2，其中两者关系r1=0.4r2，把梯度值小于r1的像素的灰度值设为0，得到图像1，然后把梯度值小于r2的像素的灰度值设为0，得到图像2。
由于图像2的阈值较高，去除大部分噪音，但同时也损失了有用的边缘信息。
而图像1的阈值较低，保留了较多的信息，因此以图像2为基础，以图像1为补充来连接图像的边缘。
连接边缘的具体步骤为：
第一步，对图像2进行扫描，当遇到一个非0灰度的像素p(x，y)时，跟踪以p(x，y)为开始点的轮廓线，直到轮廓线的终点q(x，y)；
第二步，考察图像1中与图像2中q(x，y)点位置对应的点s(x，y)的8邻近区域，如果在s(x，y)点的8邻近区域中有非0像素s(x，y)存在，则将其包括到图像2中，作为r(x，y)点；
第三步，从r(x，y)开始，重复第一步，直到在图像1和图像2中都无法继续为止；
第四步，当完成对包含p(x，y)的轮廓线的连接之后，将这条轮廓线标记为已经访问，回到第一步，寻找下一条轮廓线，重复第一步、第二步、第三步，直到图像2中找不到新轮廓线为止。
通过对抑制图像d3使用双阈值算法处理完成对焊丝3的轮廓提取，提取的轮廓图像E如图2所示。
2）、手动设置轮廓图像E中焊丝3目标的起点（xb,yb），一般选择起点的位置靠近送丝器出丝口，手动设置直线搜索方向，具体设置的方法是按照焊丝3的方向画一条直线，如图3所示，起点为设定起点（xb,yb）），从起点（xb,yb）沿手动设置的直线搜索方向搜索到焊丝3的顶点（x1，y1）的方法为：
从起点（xb,yb）沿着直线搜索方向移动一个像素，判断该像素的灰度值是否为1，如果不为1，认为还未搜索到焊丝3的边界，然后沿着搜素方向延长一个像素，判断该像素的灰度值，直到该像素的灰度值为1，则认为搜索到焊丝3的顶点（x1，y1），如图4所示。
3）设定激光光板中心在图像中的像素坐标为（x0,y0），若x0>x1，此时激光器不出光，激光器的功率为0，若x0<x1，计算公式，计算出焊丝顶点距离激光光斑中心的距离，其中L为焊丝顶点距离激光光斑中心的距离；
4）、通过动态调节功率P至送丝完成，停止出光，此时焊接完成。
使用时，摄像头上的CCD图像传感器采集焊盘上焊丝3的图像信息，传递到微处理器进行处理计算焊盘上焊丝3的顶点距离激光光斑中心4的距离L。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种实时控制激光功率的方法，其特征在于：具体步骤如下，
1）用激光焊接机中的CCD图像传感器采集焊盘上焊丝的原始图像；
2）对焊丝的原始图像使用Canny算法处理，得到焊丝的二值化轮廓图像；
3）在二值化轮廓图像中设定起点（xb,yb）和搜索方向，从起点（xb,yb）沿着搜索方向移动一个像素，判断该像素的灰度值是否为1，若为1则搜索到焊丝的顶点（x1,y1）；反之，则认为还未搜索到焊丝的边界，然后沿着搜索方向再延长一个像素，直到延长出的像素灰度值为1，则搜索到焊丝的顶点（x1,y1）；
4）设定激光光板中心在图像中的像素坐标为（x0,y0），若x0>x1，此时激光器不出光，激光器的功率为0，若x0<x1，计算公式 ，计算出焊丝顶点距离激光光斑中心的距离，其中L为焊丝顶点距离激光光斑中心的距离；
5）根据实时计算出的焊丝顶点距离激光光斑中心的距离L，得到相对的瞬时功率，由控制器实时调节激光功率至瞬时功率。
2.如权利要求1所述的一种实时控制激光功率的方法，其特征在于：瞬时功率的算法如下：
通过多次实验测得在1s时间内溶化1mm焊丝所需功率为P0；
CCD图像传感器的采样间隔时间为ΔT，焊丝顶点距离激光光斑中心的距离为L时，瞬时功率调整为：
。
3.如权利要求2所述的一种实时控制激光功率的方法，其特征在于：对焊丝原始图像进行Canny算法的具体步骤如下，
首先，对焊丝的原始图像使用高斯滤波平滑算法进行去噪处理，得到焊丝的平滑图像；
其次，利用一阶差分卷积模板对平滑图像上的点进行X和Y两个方向上的卷积运算，计算出平滑图像上每个点的亮度梯度图，得到亮度梯度幅值的大小和方向，从而得到边缘位置处的特征被加强的边缘图像；
再次，对边缘图像的亮度梯度幅值进行非极大值抑制处理，获得抑制图像；
最后，对抑制图像进行双阈值算法处理完成焊丝的轮廓提取，得到焊丝的二值化的轮廓图像。
4.如权利要求3所述的一种实时控制激光功率的方法，其特征在于：其中对焊丝的原始图像使用高斯滤波平滑算法进行去噪处理的方法如下，
一维高斯函数为：
式1
使用式1的公式对原始图像进行平滑处理，得到平滑图像。
5.如权利要求4所述的一种实时控制激光功率的方法，其特征在于：利用一阶差分卷积模板对平滑图像上的点进行X和Y两个方向上的卷积运算，其中H1体现的是X方向上的变化，H2体现的是Y方向上的变化，如式2所示：
式2
利用式3中的函数公式计算出平滑图像d1上每个点亮度梯度图，获得亮度梯度幅值的大小以及方向，最后得到边缘位置处特征被加强的边缘图像d2，
式3
其中，为像素亮度梯度的幅值，为像素亮度梯度的方向。
6.如权利要求5所述的一种实时控制激光功率的方法，其特征在于：
对边缘图像的亮度梯度幅值进行非极大值抑制的算法步骤为：
1）将每一点邻域中心点的像素与沿着亮度梯度方向的两个像素比较，如果像素的梯度值不比沿梯度线的两个相邻象素梯度值大，则令M=0；
2）假设边缘图像中得到的梯度图为G(x，y)，对G(x，y)进行初始化：N(x，y)=G(x，y)；
3）在梯度方向和反梯度方向上各找n个像素点，若G(x，y)不是这些点中的最大点，则将N(x，y)置为0，否则保持N(x，y)不变，通过这样的运算方法保留梯度幅值中的最大值，得到抑制图像。
7.如权利要求6所述的一种实时控制激光功率的方法，其特征在于：对抑制图像实用双阈值算法处理的具体步骤如下，
步骤1，对抑制图像作用低阈值r1和高阈值r2，其中低阈值r1和高阈值r两者关系r1=0.4r2，把梯度值小于r1的像素的灰度值设为0，得到图像1，然后把梯度值小于r2的像素的灰度值设为0，得到图像2；
步骤2，以图像2为基础，以图像1为补充连接图像的边缘，连接边缘的步骤为，
第一步，对图像2进行扫描，当遇到一个非0灰度的像素p(x，y)时，跟踪以p(x，y)为开始点的轮廓线，直到轮廓线的终点q(x，y)；
第二步，考察图像1中与图像2中q(x，y)点位置对应的点s(x，y)的8邻近区域，如果在s(x，y)点的8邻近区域中有非0像素s(x，y)存在，则将其包括到图像2中，作为r(x，y)点；
第三步，从r(x，y)开始，重复第一步和第二步，直到在图像1和图像2中都无法继续为止；
第四步，当完成对包含p(x，y)的轮廓线的连接之后，将这条轮廓线标记为已经访问，回到第一步，寻找下一条轮廓线，重复第一步、第二步、第三步，直到图像2中找不到新轮廓线为止；
步骤3，经步骤2的轮廓提取，得到焊丝二值化的轮廓图像。
8.如权利要求1所述的一种实时控制激光功率的方法，其特征在于：起点（x0,y0）选择位置靠近送丝器出丝口处。
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