CN110238520A - 一种基于ccd视觉检测的自动精密激光焊接方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种基于CCD视觉检测的自动精密激光焊接方法。为实现微细结构精密零件、元器件的自动化和智能焊接,首先根据焊接件的工艺需求和外形尺寸、位置、精度等方面的技术要求,通过CCD视觉检测、智能图形处理和数控平台精密运动控制,实现了零件焊接的自动定位;对于焊后零件,驱动数控平台,直接利用CCD进行焊接质量检测,快速反馈焊接结果。本发明将在高端精密零部件、元器件制造领域,能够满足高精密自动化制造的需求。

Description

一种基于CCD视觉检测的自动精密激光焊接方法
技术领域
本发明涉及一种基于CCD视觉检测的自动精密激光焊接方法,属于焊接加工领域。
背景技术
随着电子信息、航空航天、高端装备领域微细结构元器件、零部件向更高性能的制造需求发展,通过精密激光焊接制造技术、智能检测与控制等先进技术融合,以实现高性能元器件、零部件的高品质、高效率制造,成为发展必然。例如对于光通信激光器、新一代OLED显示屏、高分辨探测卫星准直器等的焊接位置精度均需要控制在微米级。这些微细结构的器件或者部件的焊接制造,首先需要实现焊接位置的精准识别与超精密定位,如何实现微米尺度的激光焊接技术与位置识别、定位技术相结合是技术难点;同时考虑到微细结构的焊接过程中可能存在的问题,可能存在焊缝裂纹、烧穿、咬边、未熔合等缺陷,但是这些微观尺度下的缺陷肉眼难以观察,焊后采用显微镜或者专用的检测仪器来分析检测非常麻烦和低效,如何实现微细焊缝的在线检测评价也是急需解决的问题。以准直器为例,准直器有众多的栅格结构单元组成,准直器整体结构为米量级,而栅格结构单个栅格尺寸在毫米量级,构成栅格的金属箔片厚度在微米量级,正交互插的栅板箔片平行度和垂直度精度要求高,通过激光焊接微细箔片逐步实现大尺寸的准直器本体制造,这是一种跨尺度的超精密制造技术,对焊接及检测要求都极高。
基于CCD成像的焊接视觉检测技术是一种在焊接领域应用比较广泛的无损检测方法,具有非接触、响应快等优点。通常根据CCD成像光束与激光束的位置,分同轴和旁轴两种。通常采用同轴的照相视场小、检测精度高,而旁轴的主要应用于大幅面检测,但是检测精度低。对于大幅面的激光扫描振镜加工,适合采用旁轴系统,但是精度方面会差一些。对于准直器这种跨尺寸的超精密焊接,适合采用激光振镜扫描焊接,但是在焊接定位及焊接质量检测方面目前都存在困难。
发明内容
鉴于上述原因,本发明的目的在于提供一种基于CCD视觉检测的自动精密激光焊接方法,利用该激光焊接装置和方法,可集成零件焊接定位和焊接品质检测功能于一体,实现精细结构的高精度、自动化焊接,满足精密零件制造的要求。
为实现上述目的,本发明采用以下技术方案:
本发明一方面提供了一种基于视觉检测的自动精密焊接系统,包括控制装置、视觉检测装置、激光扫描焊接装置,以及数控平台;
所述视觉检测装置安装在所述激光扫描焊接装置的激光焊接头出光口位置附近;
所述数控平台位于所述激光扫描焊接装置下方,用于放置焊接零件;
所述控制装置能够在焊接前根据所述视觉检测装置获取的所述焊接零件的图像,检测所述焊接零件的焊接位置,利用所述数控平台校准调整所述焊接零件到焊接位置,对焊接初始位置进行定位,并驱动所述数控平台运动校准,确定接起始点;
所述数控装置还能够在焊接完成后利用利用所述数控平台移动焊接零件,利用所述视觉检测装置对焊缝成像分析,对于焊接缺陷位置进行标定,评价焊接质量。
优选地,所述视觉检测装置包括2个或4个图像传感器,以及对应于每个图像传感器的成像物镜。
优选地,所述图像传感器为CCD传感器,所述CCD传感器的像素在1000万以上,视场范围在(20-100)mm×(20-100)mm之间,最小视场分辨率<10μm。
优选地,所述图像传感器和成像物镜基本均匀地分布于所述激光焊接头出光口周围,并且位置和拍摄角度可根据需要调整;所述成像物镜的镜头方向与激光焊接头出光口方向一致。
优选地,所述视觉检测装置还包括支撑架,所述图像传感器和成像物镜安装在所述支撑架上。
本发明第二方面提供了一种使用根据以上技术方案中任一项所述的系统的焊接方法,包括如下步骤:
步骤S1,利用视觉检测装置检测焊接的焊接位置,利用数控平台校准调整焊接零件到焊接位置;
步骤S2,利用视觉检测系统对焊接初始位置进行定位,驱动数控平台运动校准,确定焊接起始点;
步骤S3,利用激光扫描焊接装置对焊接零件进行焊接;
步骤S4,利用数控平台移动所述焊接零件,利用视觉检测装置对焊缝成像分析,对于焊接缺陷位置进行标定,评价焊接质量。
优选地,所述步骤S1进一步包括:
利用多个CCD传感器从两个视场进行实时监测,扩大检测视场;
应用图像匹配算法进行特征点匹配分析,识别激光焊接位置。
优选地,所述特征点匹配分析进一步包括如下步骤:
采用内插方法提高图像分辨率,建立视觉定位模型;
采用多级噪声检测策略进行图像的脉冲噪声与高斯噪声分离,采用自适应滤波方法去除图像噪声;
识别出的特征边缘图像,引导所述数控平台运动控制,实现焊接位置定位。
优选地,所述特征点匹配分析进一步包括:采用图像金字塔分解法、各向异性正则化方法相结合来实现图像的精确盲恢复。
优选地,所述步骤S4进一步包括:
采用多个CCD传感器从不同角度进行检测;
引入非线性优化算法,提出改进的两步标定法,并结合双摄像机系统的综合误差评价函数,优化两摄像机的标定参数,给出两相机在空间中的相互位置关系;
通过计算机处理相应的图像,实现三维空间点的重建,得到相应物体表面点的三维坐标系。
本发明的优点在于:本发明面向微细结构精密零件的自动化和智能焊接,基于CCD视觉检测、智能图形处理和精密运动控制,实现了零件焊接的自动定位、激光焊接过程中和焊后快速质量检测。首先根据超精密焊接的工艺需求和零件外形尺寸、位置、精度等方面的技术要求,通过CCD视觉检测,实现自动定位系统;对于焊接零件,无需从焊接台移出,直接利用CCD检测设备,根据需要,通过适当调整CCD的角度,对焊接后的零件进行检测,由精密数控工作台配合,CCD检测仪与工作台协调运动,对焊缝形貌进行检测,快速反馈焊接结果。本发明将在高端精密零部件、元器件制造领域,能够满足高性能、轻量化器件精密制造的需求,发展潜力巨大。
为了实现焊接初始位置的精准定位,结合焊缝图像及焊接工装的特点,采用软硬件结合的方法实现,采用高精度CCD,进行视觉传感检测,同时开发智能图像处理软件算法,能够确定起点的边缘检测方法,得到了精确的焊缝位置信息,自动进行焊接定位,满足焊接精度控制要求。
通过CCD视觉技术增强了激光精密加工的性能表现。可以优化工业激光加工过程,降低系统成本,使先进控制、监视和在线质量检测成为可能
附图说明
图1是CCD视觉检测激光焊接零部件的示意图。
图2是基于CCD视觉检测的自动定位原理图。
图3是基于CCD视觉检测的焊接缺陷原理图。
图4是焊接精密零件结构实例。
图5是焊缝位置示意图。
具体实施方式
以下结合附图和实施例对本发明作进一步详细的描述。
基于CCD视觉检测激光焊接零部件的方法原理如图1。视觉检测系统由CCD传感器、成像物镜、智能图像处理软件以及辅助的照明等组成,具体包含多个由高分辨率CCD传感器31和成像物镜32组成的检测仪,CCD传感器根据检测需要配备相应的物镜。CCD检测装置为两个或四个,四个的视场范围更大,三维成像也更精确,但是成本也更高。在本实例中有两个检测仪,它们分别位于动态聚焦扫描系统1出光口的两侧,CCD检测系统固定在支撑架4上,能够移动和转动。单个CCD传感器的像素在1000万以上,视场范围在(20-100)mm×(20-100)mm之间,最小视场分辨率<10μm。CCD传感器的选择,主要根据零件特征结构尺寸精度检测要求,考虑像素分辨率、视场范围要求等,本实例中选择像素2620万(5120×5120)像素的CCD传感器,焊接需要的视场范围50×50mm之间,视场分辨率为1000/(5120/50)=9.8μm。CCD视觉检测装置的位置和拍摄角度可根据需要调整。聚焦的激光束2对XY数控工作平台6上的精密零部件5进行焊接加工,工作台能够在X、Y方向高精度位移。
图2是基于CCD视觉检测的自动定位原理图,在焊接前利用视觉检测系统自动检测焊接的焊接位置,利用多个CCD传感器从两个视场进行实时监测,能够扩大检测视场。在优化标定的基础上应用图像匹配算法进行特征点匹配分析,自动识别激光焊接位置,满足焊接精度控制要求。
图3是基于CCD视觉检测的焊接缺陷原理图,在激光扫描焊接后对于焊接缺陷进行检测,多个相机镜头方向可倾斜调整,汇聚于焊接零件表面。视觉检测系统对双CCD的检测图像进行处理,通过计算机处理相应的图像,实现三维空间点的重建,得到相应物体表面点的三维坐标系,能检测出焊缝的未焊合、咬边以及结构的变形等三维缺陷。
图4是本发明需要焊接的准直器栅格结构,它主要由正交互插的金属栅板51、52组成,栅板交叉位置就是焊接位置53。单个栅格结构单元的长宽尺寸在几十毫米到几百毫米,栅板材料通常是钨、钽等金属,厚度在几十微米量级,平行度和垂直度必须保证在1角分之内。准直器栅格单元激光精密焊接,需要对栅格单元焊接初始位置的精准定位,同时还需要对于单元结构中激光每个微细焊道位置的精准控制。
在焊接前利用视觉检测系统自动检测焊接的焊接位置,多个相机镜头方向与激光束出光口方向一致。利用双CCD传感器从两个视场进行实时监测,针对高精度机器视觉位置识别要求,采用高分辨率CCD成像系统获取高质量图像;采用内插方法提高图像分辨率,建立视觉定位模型;采用多级噪声检测策略进行图像的脉冲噪声与高斯噪声分离,采用自适应滤波等方法去除图像噪声,实现噪声去除并保护图像细节;针对图像可能的信息缺失等问题,采用图像金字塔分解法、各向异性正则化方法等相结合来实现图像的精确盲恢复。识别出的特征边缘图像连续、清晰,引导高精度伺服运动控制,实现自动定位。
在焊接后,采用双CCD摄像机从不同角度进行检测,通过引入非线性优化算法,提出改进的两步标定法,并结合双摄像机系统的综合误差评价函数,进一步优化两摄像机的标定参数,给出两相机在空间中的相互位置关系。通过计算机处理相应的图像,实现三维空间点的重建,得到相应物体表面点的三维坐标系。
本发明提供的基于CCD视觉检测的自动精密焊接方法,在焊接前利用视觉检测系统自动检测焊接的焊接位置,利用XY数控平台自动校准调整零件到焊接位置,视觉检测系统对焊接初始位置进行自动定位,系统驱动数控工作台运动校准,确定焊接起始点;在焊接完成后,利用数控平台移动焊接零件,利用多个CCD传感器对焊缝成像分析,对于焊接缺陷位置进行标定,评价焊接质量。CCD检测系统与激光扫描焊接系统、精密数控工作台协调运动,增强了激光精密加工的性能表现。可以优化工业激光加工过程,降低系统成本,使先进控制、监视和在线质量检测成为可能。本发明将在高端精密零部件、元器件制造领域,能够满足高性能、轻量化器件精密制造的需求,发展潜力巨大。
以上所述是本发明的较佳实施例及其所运用的技术原理,对于本领域的技术人员来说,在不背离本发明的精神和范围的情况下,任何基于本发明技术方案基础上的等效变换、简单替换等显而易见的改变,均属于本发明保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于视觉检测的自动精密焊接系统,包括控制装置、视觉检测装置、激光扫描焊接装置,以及数控平台;
所述视觉检测装置安装在所述激光扫描焊接装置的激光焊接头出光口位置附近;
所述数控平台位于所述激光扫描焊接装置下方,用于放置焊接零件;
所述控制装置能够在焊接前根据所述视觉检测装置获取的所述焊接零件的图像,检测所述焊接零件的焊接位置,利用所述数控平台校准调整所述焊接零件到焊接位置,对焊接初始位置进行定位,并驱动所述数控平台运动校准,确定接起始点;
所述数控装置还能够在焊接完成后利用利用所述数控平台移动焊接零件,利用所述视觉检测装置对焊缝成像分析,对于焊接缺陷位置进行标定,评价焊接质量。
2.根据权利要求1所述的基于视觉检测的自动精密焊接系统,其特征在于,所述视觉检测装置包括2个或4个图像传感器,以及对应于每个图像传感器的成像物镜。
3.根据权利要求2所述的基于视觉检测的自动精密焊接系统,其特征在于,所述图像传感器为CCD传感器,所述CCD传感器的像素在1000万以上,视场范围在(20-100)mm×(20-100)mm之间,最小视场分辨率<10μm。
4.根据权利要求2所述的基于视觉检测的自动精密焊接系统,其特征在于,所述图像传感器和成像物镜基本均匀地分布于所述激光焊接头出光口周围,并且位置和拍摄角度可根据需要调整;所述成像物镜的镜头方向与激光焊接头出光口方向一致。
5.根据权利要求4所述的基于视觉检测的自动精密焊接系统,其特征在于,所述视觉检测装置还包括支撑架,所述图像传感器和成像物镜安装在所述支撑架上。
6.一种使用根据权利要求1-5中任一项所述的系统的焊接方法,包括如下步骤:
步骤S1,利用视觉检测装置检测焊接的焊接位置,利用数控平台校准调整焊接零件到焊接位置;
步骤S2,利用视觉检测系统对焊接初始位置进行定位,驱动数控平台运动校准,确定焊接起始点;
步骤S3,利用激光扫描焊接装置对焊接零件进行焊接;
步骤S4,利用数控平台移动所述焊接零件,利用视觉检测装置对焊缝成像分析,对于焊接缺陷位置进行标定,评价焊接质量。
7.根据权利要求6所述的焊接方法,其特征在于,所述步骤S1进一步包括:
利用多个CCD传感器从两个视场进行实时监测,扩大检测视场;
应用图像匹配算法进行特征点匹配分析,识别激光焊接位置。
8.根据权利要求7所述的焊接方法,其特征在于,所述特征点匹配分析进一步包括如下步骤:
采用内插方法提高图像分辨率,建立视觉定位模型;
采用多级噪声检测策略进行图像的脉冲噪声与高斯噪声分离,采用自适应滤波方法去除图像噪声;
识别出的特征边缘图像,引导所述数控平台运动控制,实现焊接位置定位。
9.根据权利要求8所述的焊接方法,其特征在于,所述特征点匹配分析进一步包括:采用图像金字塔分解法、各向异性正则化方法相结合来实现图像的精确盲恢复。
10.根据权利要求6所述的焊接方法,其特征在于,所述步骤S4进一步包括:
采用多个CCD传感器从不同角度进行检测;
引入非线性优化算法,提出改进的两步标定法,并结合双摄像机系统的综合误差评价函数,优化两摄像机的标定参数,给出两相机在空间中的相互位置关系;
通过计算机处理相应的图像,实现三维空间点的重建,得到相应物体表面点的三维坐标系。
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