CN110899252A - 一种激光清洗的智能控制系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种激光清洗的智能控制系统及方法,包括多传感参数监测模块,用于对材料附着表面进行探测,并获取材料附着表面三维形貌信息,同时对激光功率,激光光斑形状,激光波长,激光重复频率等进行监测,输出激光参数信息;智能模糊控制模块,用于对激光清洗过程中的激光清洗区域,激光清洗速度,清洗次数进行监测并控制;激光清洗效果定量评估模块,用于对材料附着表面的清洗效果进行计算,输出为清洗效果信息;智能模糊控制模块,用于构建所述清洗效果信息、激光参数信息和清洗控制信息的多维超曲面模型,实时优化并控制清洗参数。本发明能对清洗区域进行监测,对清洗过程实时控制,并优化清洗效果,具有高效、稳定、准确的特点。
Description
技术领域
发明属于面向智能激光清洗领域,涉及激光清洗对象有金属氧化层、金属附着物、复合材料氧化物以及特种材料定量去除层等。
背景技术
在工业生产中,常常需要用到清洗的技术。传统的清洗方法包括化学清洗、机械清洗以及超声波清洗。化学清洗的方法由于利用化学试剂容易造成环境污染,且其清洁度有限,更会引入额外杂质;机械清洗一般清洁度都较低,而且很容易损伤工件本身;而超声波清洗由于原理限制,在对亚微米级污粒的清洗领域无能为力。
面对日益精进的加工工艺需求,传统的清洗技术从原理上或多或少都陷入了一定的瓶颈。激光具有高能量、高单色性及高方向性等优点,这使得它在工业生产方面得到了广泛的应用。
现代激光清洗技术大多为单一激光器清洗,目前国内激光清洗工艺并不完备,激光清洗前的试验工作繁多,导致实际清洗速度较低,要完成一个样品清洗的时间往往以数小时计,很难满足现代工业化生产的现场需求;另一方面,不完备的工艺和缺乏成熟的优化算法支撑,使得激光参数极不容易控制,很容易就超过损伤阈值而对基底造成不可逆损伤。
发明内容
本发明为了解决上述问题,提出了一种激光清洗的智能控制方法,能实时监测清洗表面效果并通过算法优化得出最佳激光清洗参数信息,并实时控制激光清洗参数,从而大大提高清洗效率。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下:
一种激光清洗的智能控制系统,其特征在于,包括
多传感参数监测模块,用于对材料附着表面进行探测,并获取材料附着表面三维形貌信息,同时对激光功率,激光光斑形状,激光波长,激光重复频率等进行监测,输出激光参数信息;
智能模糊控制模块,用于对激光清洗过程中的激光清洗区域,激光清洗速度,清洗次数进行监测并控制,同时输出清洗控制信息;
激光清洗效果定量评估模块,用于对材料附着表面的清洗效果进行计算,输出为清洗效果信息;
智能模糊控制模块,用于构建所述清洗效果信息、激光参数信息和清洗控制信息的多维超曲面模型,实时优化并控制清洗参数,达到最佳清洗效果。
在上述的一种激光清洗的智能控制系统,所述的激光清洗效果定量评估模块采用激光效果定量评估方法为像素值法是通过统计清洗区域与未清洗区域的像素大小,计算出清洗的清洁率,清洁率=清洁区域像素点/总清洗区域像素点。
在上述的一种激光清洗的智能控制系统,所述的智能模糊控制模块智能模糊控制具体包括:
通过激光参数信息、清洗控制信息等多参数间的约束条件,采用激光清洗效果定量表达方法,多元高次回归建模方法来构建激光参数-控制参数-清洗效果等多参数间的多维超曲面响应数学物理模型、加权函数综合和遗传因子算法求解过程控制参数的最优解并输出。
一种激光清洗的智能控制方法,其特征在于,包括
多传感参数监测步骤:用于对材料附着表面进行探测,并获取材料附着表面三维形貌信息,同时对激光功率,激光光斑形状,激光波长,激光重复频率等进行监测,输出激光参数信息;
智能模糊控制步骤:用于对激光清洗过程中的激光清洗区域,激光清洗速度,清洗次数进行监测并控制,同时输出清洗控制信息;
激光清洗效果定量评估步骤:用于对材料附着表面的清洗效果进行计算,输出为清洗效果信息;
智能模糊控制步骤:用于构建所述清洗效果信息、激光参数信息和清洗控制信息的多维超曲面模型,实时优化并控制清洗参数,达到最佳清洗效果。
在上述的一种激光清洗的智能控制方法,所述的激光清洗效果定量评估模块激光效果定量评估方法为像素值法是通过统计清洗区域与未清洗区域的像素大小,计算出清洗的清洁率,清洁率=清洁区域像素点/总清洗区域像素点。
在上述的一种激光清洗的智能控制方法,所述的智能模糊控制模块智能模糊控制具体包括:
通过激光参数信息、清洗控制信息等多参数间的约束条件,采用激光清洗效果定量表达方法,多元高次回归建模方法来构建激光参数-控制参数-清洗效果等多参数间的多维超曲面响应数学物理模型、加权函数综合和遗传因子算法求解过程控制参数的最优解并输出。
本发明的有益效果:本发明的智能激光清洗系统,通过所述监测模块实时获取清洗区域的三维形貌信息,实时获取激光参数信息,同时采用多维超曲面模型优化逆解算法,调整激光参数信息,提高清洗效率,可广泛应用于激光清洗领域。
进一步的,本发明提出的智能激光清洗方法,能对清洗区域进行监测,对清洗过程实时控制,并优化清洗效果,具有高效、稳定、准确的特点。
附图说明
图1为本发明实施例的智能激光清洗控制方法模块框图。
图2为本发明实施例的智能激光清洗控制方法流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的实施方式进行详细描述。
本实施例要解决的问题是提高激光清洗效率,优化繁琐的清洗工艺,因此提出一种智能激光清洗控制方法,能够克服传统激光清洗的弊端,进行实时监测和控制。
如图1所示,一种激光清洗的智能控制方法,包括多传感参数监测模块、智能模糊控制模块和清洗效果定量评估模块;
所述多传感参数监测模块中,包括激光参数监测,清洗表面三维形貌监测,清洗位置监测,清洗速度监测;
激光参数监测基于多传感器的激光功率-波长-光斑尺寸-偏移量多参数监测方法对激光参数进行监测;
三维形貌监测采用高清CCD相机对清洗区域进行监控,将采集的三维形貌图像信息实时传输至智能模糊控制模块;
清洗位置与速度监测采用高清CCD相机对清洗区域进行监控,将激光实时位置和速度信息传输至智能模糊控制模块。
所述智能模糊控制模块中,包括对接收的激光参数信息进行控制,同时实时监测并控制清洗循环次数,清洗位置,清洗速度并将清洗过程控制信息传输激光清洗效果定量评估模块。
所述的激光清洗效果定量评估模块中,包括高清CCD相机监测,机械视觉算法模块;采用像素值法对清洗区域表面的像素点和未清洗区域表面像素点进行统计,计算清洗清洁率(清洁区域像素点/总清洗区域像素点)。
通过激光参数信息、清洗过程控制信息等多参数间的约束条件,采用激光清洗效果定量表达方法,多元高次回归建模方法来构建激光参数-过程控制参数-清洗效果等多参数间的多维超曲面响应数学物理模型、加权函数综合和遗传因子算法求解过程控制参数的最优解并传输至智能模糊控制模块,从而达到最佳清洗效果。
具体地,以激光清洗船舶板材表面氧化层为例。其中,激光能量密度的初始参数为7J/cm2,激光搭接率为20%,激光功率为100W,重复频率为840kHz,激光扫描速度为8470mm/s,激光脉宽为100ns的纳秒激光器。
监测模块对板材表面进行监测,将板材表面三维形貌数据记录并传输给模糊控制模块,使用预设的激光参数对板材表面进行激光清洗;
清洗效果定量评估模块对板材表面已清洗区域的像素点进行统计,计算出清洁率(清洁区域像素点/总清洗区域像素点)为5%;
清洗效果定量评估模块将激光参数-清洁率-板材表面形貌,构建多维超曲面物理模型,对激光每个参数进行优化,以清洁率90%以上为目标,计算得出激光参数在激光能量密度为18J/cm2,激光功率为100W,激光搭接率为60%,激光重复频率为368kHz,扫描速度为8470mm/s,清洗次数为1次,此时的激光清洗清洁率为99%,达到最佳。
清洗效果定量评估模块将所述优化结果传输给智能模糊控制模块,智能模糊控制模块对激光各参数进行调整,使清洗结果达到最优。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代,但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。
Claims (6)
1.一种激光清洗的智能控制系统,其特征在于,包括
多传感参数监测模块,用于对材料附着表面进行探测,并获取材料附着表面三维形貌信息,同时对激光功率,激光光斑形状,激光波长,激光重复频率等进行监测,输出激光参数信息;
智能模糊控制模块,用于对激光清洗过程中的激光清洗区域,激光清洗速度,清洗次数进行监测并控制,同时输出清洗控制信息;
激光清洗效果定量评估模块,用于对材料附着表面的清洗效果进行计算,输出为清洗效果信息;
智能模糊控制模块,用于构建所述清洗效果信息、激光参数信息和清洗控制信息的多维超曲面模型,实时优化并控制清洗参数,达到最佳清洗效果。
2.根据权利要求1所述的一种激光清洗的智能控制系统,其特征在于,所述的激光清洗效果定量评估模块采用激光效果定量评估方法为像素值法是通过统计清洗区域与未清洗区域的像素大小,计算出清洗的清洁率,清洁率=清洁区域像素点/总清洗区域像素点。
3.根据权利要求1所述的一种激光清洗的智能控制系统,其特征在于,所述的智能模糊控制模块智能模糊控制具体包括:
通过激光参数信息、清洗控制信息等多参数间的约束条件,采用激光清洗效果定量表达方法,多元高次回归建模方法来构建激光参数-控制参数-清洗效果等多参数间的多维超曲面响应数学物理模型、加权函数综合和遗传因子算法求解过程控制参数的最优解并输出。
4.一种激光清洗的智能控制方法,其特征在于,包括
多传感参数监测步骤:用于对材料附着表面进行探测,并获取材料附着表面三维形貌信息,同时对激光功率,激光光斑形状,激光波长,激光重复频率等进行监测,输出激光参数信息;
智能模糊控制步骤:用于对激光清洗过程中的激光清洗区域,激光清洗速度,清洗次数进行监测并控制,同时输出清洗控制信息;
激光清洗效果定量评估步骤:用于对材料附着表面的清洗效果进行计算,输出为清洗效果信息;
智能模糊控制步骤:用于构建所述清洗效果信息、激光参数信息和清洗控制信息的多维超曲面模型,实时优化并控制清洗参数,达到最佳清洗效果。
5.根据权利要求4所述的一种激光清洗的智能控制方法,其特征在于,所述的激光清洗效果定量评估模块激光效果定量评估方法为像素值法是通过统计清洗区域与未清洗区域的像素大小,计算出清洗的清洁率,清洁率=清洁区域像素点/总清洗区域像素点。
6.根据权利要求4所述的一种激光清洗的智能控制方法,其特征在于,所述的智能模糊控制模块智能模糊控制具体包括:
通过激光参数信息、清洗控制信息等多参数间的约束条件,采用激光清洗效果定量表达方法,多元高次回归建模方法来构建激光参数-控制参数-清洗效果等多参数间的多维超曲面响应数学物理模型、加权函数综合和遗传因子算法求解过程控制参数的最优解并输出。
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