CN110899252B - 一种激光清洗的智能控制系统及方法 - Google Patents

一种激光清洗的智能控制系统及方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110899252B
CN110899252B CN201911197744.6A CN201911197744A CN110899252B CN 110899252 B CN110899252 B CN 110899252B CN 201911197744 A CN201911197744 A CN 201911197744A CN 110899252 B CN110899252 B CN 110899252B
Authority
CN
China
Prior art keywords
cleaning
laser
information
monitoring
effect
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201911197744.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110899252A (zh
Inventor
陶青
卢博闻
刘顿
陈列
娄德元
杨奇彪
翟中生
郑重
成健
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Jiangsu Heyi Laser Technology Co., Ltd
Original Assignee
Hubei University of Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hubei University of Technology filed Critical Hubei University of Technology
Priority to CN201911197744.6A priority Critical patent/CN110899252B/zh
Publication of CN110899252A publication Critical patent/CN110899252A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110899252B publication Critical patent/CN110899252B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B08—CLEANING
    • B08B—CLEANING IN GENERAL; PREVENTION OF FOULING IN GENERAL
    • B08B7/00—Cleaning by methods not provided for in a single other subclass or a single group in this subclass
    • B08B7/0035—Cleaning by methods not provided for in a single other subclass or a single group in this subclass by radiant energy, e.g. UV, laser, light beam or the like
    • B08B7/0042—Cleaning by methods not provided for in a single other subclass or a single group in this subclass by radiant energy, e.g. UV, laser, light beam or the like by laser

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

一种激光清洗的智能控制系统及方法
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 (4)

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，还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基于像素值法的激光效果定量评估方法，具体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。
3.一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：还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。
4.根据权利要求3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步骤采用基于像素值法的激光效果定量评估方法，具体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。
CN201911197744.6A 2019-11-29 2019-11-29 一种激光清洗的智能控制系统及方法 Active CN110899252B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911197744.6A CN110899252B (zh) 2019-11-29 2019-11-29 一种激光清洗的智能控制系统及方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911197744.6A CN110899252B (zh) 2019-11-29 2019-11-29 一种激光清洗的智能控制系统及方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110899252A CN110899252A (zh) 2020-03-24
CN110899252B true CN110899252B (zh) 2021-09-24

Family

ID=69820493

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911197744.6A Active CN110899252B (zh) 2019-11-29 2019-11-29 一种激光清洗的智能控制系统及方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110899252B (zh)

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111570418A (zh) * 2020-05-29 2020-08-25 济南大学 压气机叶轮叶片激光清洗装置及方法
CN111992543B (zh) * 2020-08-21 2021-10-22 厦门理工学院 一种激光等离子体光丝清洗法
CN112474576B (zh) * 2020-10-21 2022-02-18 康硕(江西)智能制造有限公司 一种超声波清洗系统及其清洗方法
CN113333393B (zh) * 2021-05-31 2023-06-30 铭镭激光智能装备（河源）有限公司 盘形轮对激光表面清洁系统及方法
CN113399344B (zh) * 2021-05-31 2022-05-20 中车广东轨道交通车辆有限公司 高压喷射清洗机工艺参数优化方法和计算装置
CN113409279A (zh) * 2021-06-24 2021-09-17 北京车和家信息技术有限公司 激光雷达清洗系统的效果评估方法、装置、设备和介质
CN114850134B (zh) * 2022-03-29 2023-05-12 沈阳工业大学 一种激光清洗装备清洗过程低碳建模与工艺参数优化方法
CN114893365A (zh) * 2022-04-02 2022-08-12 湖北能源集团新能源发展有限公司 一种风机叶片清洗方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060028655A1 (en) * 2001-03-29 2006-02-09 Gsil Lumonics Corporation Methods and systems for precisely relatively positioning a waist of a pulsed laser beam and method and system for controlling energy delivered to a target structure
CN106493122A (zh) * 2016-10-27 2017-03-15 苏州菲镭泰克激光技术有限公司 零件的激光精密清洗装置及方法
CN109175710A (zh) * 2018-09-14 2019-01-11 东莞理工学院 一种金属板材激光除锈方法
CN109272055A (zh) * 2018-10-22 2019-01-25 西安云鑫电子科技有限公司 基于机器学习的激光除锈方法及装置
CN109447141A (zh) * 2018-10-22 2019-03-08 西安云鑫电子科技有限公司 基于机器学习的激光除锈方法及装置
CN110238131A (zh) * 2019-06-28 2019-09-17 北京师范大学 激光清洗参数生成方法及装置
CN110345817A (zh) * 2019-06-24 2019-10-18 湖北工业大学 一种激光防御系统的多元参数监测与智能控制系统及方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060028655A1 (en) * 2001-03-29 2006-02-09 Gsil Lumonics Corporation Methods and systems for precisely relatively positioning a waist of a pulsed laser beam and method and system for controlling energy delivered to a target structure
CN106493122A (zh) * 2016-10-27 2017-03-15 苏州菲镭泰克激光技术有限公司 零件的激光精密清洗装置及方法
CN109175710A (zh) * 2018-09-14 2019-01-11 东莞理工学院 一种金属板材激光除锈方法
CN109272055A (zh) * 2018-10-22 2019-01-25 西安云鑫电子科技有限公司 基于机器学习的激光除锈方法及装置
CN109447141A (zh) * 2018-10-22 2019-03-08 西安云鑫电子科技有限公司 基于机器学习的激光除锈方法及装置
CN110345817A (zh) * 2019-06-24 2019-10-18 湖北工业大学 一种激光防御系统的多元参数监测与智能控制系统及方法
CN110238131A (zh) * 2019-06-28 2019-09-17 北京师范大学 激光清洗参数生成方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN110899252A (zh) 2020-03-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110899252B (zh) 一种激光清洗的智能控制系统及方法
CN101413901B (zh) 基于ccd图像特征的表面疲劳裂纹检测方法
CN110365529A (zh) 一种边缘计算智能网关业务处理方法及边缘计算智能网关
CN110970530B (zh) 硅片生产过程的控制系统
CN104199961A (zh) 一种基于数据挖掘的公共建筑能耗监管平台数据处理方法
CN109491323B (zh) 面向节能减排的数控机床负荷-能量效率评估与监测方法
CN110405384A (zh) 用于机器人焊接过程中实时检测熔深不足的方法及系统
CN110022123A (zh) 光伏电站智能清洁管理系统
CN116028887B (zh) 一种连续性工业生产数据的分析方法
CN111764456A (zh) 铲车斗齿脱落智能监测与报警装置及方法
TW201624362A (zh) 即時動態工廠管理系統
CN100501349C (zh) 智能液位传感器及其测量方法
CN111680587A (zh) 一种基于多目标跟踪的鸡群活动量实时估算方法及系统
CN115114856A (zh) 一种基于数字孪生的智能制造产线运行系统
CN101505410A (zh) 具备智能报警功能的网络摄像机系统
CN101399970A (zh) 具备智能报警功能的网络摄像机系统
CN200962051Y (zh) 智能液位传感器
CN202257664U (zh) 一种基于机器视觉的成捆铜管计数设备
CN103472729B (zh) 群智的农药废液焚烧炉有害物排放达标控制系统及方法
CN102306277A (zh) 一种基于机器视觉的成捆铜管计数设备及其计数方法
CN202632367U (zh) 短波非制冷红外成像装置
CN113095225A (zh) 一种红外周视的人工智能检测抽油机运行状态系统、方法、设备及存储介质
Xiaomei et al. Design of agaricus bisporus smart farm
CN117314202B (zh) 一种基于工业互联网的产品碳效监测及优化方法及系统
CN205970333U (zh) 自清洁网版的丝网印刷系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20211111

Address after: 223800 south side of plant 3 in yard 12, Gucheng Road, economic development zone, Sucheng District, Suqian City, Jiangsu Province

Patentee after: Jiangsu Heyi Laser Technology Co., Ltd

Address before: 430068 No. 28, Nanli Road, Hongshan District, Wuhan City, Hubei Province

Patentee before: Hubei University of Technology

TR01 Transfer of patent right