CN112404042B - 一种激光清洗的声学监测设备 - Google Patents

一种激光清洗的声学监测设备 Download PDF

Info

Publication number
CN112404042B
CN112404042B CN202011157438.2A CN202011157438A CN112404042B CN 112404042 B CN112404042 B CN 112404042B CN 202011157438 A CN202011157438 A CN 202011157438A CN 112404042 B CN112404042 B CN 112404042B
Authority
CN
China
Prior art keywords
cleaning
laser
signal
acoustic monitoring
cleaned
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
CN202011157438.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112404042A (zh
Inventor
黄海鹏
陈赟
叶德俊
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.)
Xiamen University of Technology
Original Assignee
Xiamen 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 Xiamen University of Technology filed Critical Xiamen University of Technology
Priority to CN202011157438.2A priority Critical patent/CN112404042B/zh
Publication of CN112404042A publication Critical patent/CN112404042A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112404042B publication Critical patent/CN112404042B/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
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B08—CLEANING
    • B08B—CLEANING IN GENERAL; PREVENTION OF FOULING IN GENERAL
    • B08B13/00—Accessories or details of general applicability for machines or apparatus for cleaning
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01H—MEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
    • G01H11/00—Measuring mechanical vibrations or ultrasonic, sonic or infrasonic waves by detecting changes in electric or magnetic properties
    • G01H11/06—Measuring mechanical vibrations or ultrasonic, sonic or infrasonic waves by detecting changes in electric or magnetic properties by electric means

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)

Abstract

本发明提供一种激光清洗的声学监测设备，包括激光器和激光控制系统，声音传感器、信号放大器、数据采集卡和监控终端，激光控制系统与激光器连接进行清洗，声音传感器通过信号放大器连接至数据采集卡，所述数据采集卡与所述监控终端连接；监测终端包括存储器以及处理器，以实现如下步骤：对保存和处理的原始数字信号进行截取，以获得有效信号并进行滤波处理；对滤波后的信号进行频谱分析，以识别清洗特征并提取特征参数；将特征参数输入至预设的判别模型，以判断当前的清洗状态。本发明在清洗过程中，只需要提取出特征参数，就能根据判别模型判断清洗过程，可有效解决目前声学监测难以定量判断清洗过程的问题。

Description

一种激光清洗的声学监测设备
技术领域
本发明涉及激光清洗领域，具体而言，涉及一种激光清洗的声学监测设备。
背景技术
激光清洗是一种”绿色”的清洗方法，不需使用任何化学药剂和清洗液，清洗下来的废料基本上都是固体粉末，体积小，易于存放，可回收，可以轻易解决化学清洗带来的环境污染问题。
在激光清洗时，高能激光束辐照在工件表面时，表面的污染物、涂层、锈蚀等吸收能量瞬时蒸发形成等离子体，该等离子体的温度、压强都很高，向外急剧膨胀形成冲击波使污染物等变成碎片并被剔除。该冲击波在传播一定距离后会衰减成为等离子体声波，其强度和传播速度等参量与激光的参数、材料特性和空气热力学特性密切相关。通过采集清洗的声音信号，通过对信号进行时频域的处理分析，根据信号的频率分布和振幅变化能够判断判断工件是否清洁干净。通过的信号的振幅和频率变化监测激光清洗程度的方法具有一定的局限性，主要依靠清洗时声音信号的时域和频域信号的趋势变化来判断清洗效果，没有定量具体的判断依据。
发明内容
本发明的目的在于提供一种激光清洗的声学监测设备，以解决上述存在的问题。
为实现上述目的，本发明实施例提供一种激光清洗的声学监测设备，包括激光器和激光控制系统、声音传感器、信号放大器、数据采集卡和监控终端，所述激光控制系统与所述激光器连接以控制激光器的工作，所述声音传感器设置在清洗工作台上方，并通过所述信号放大器连接至所述数据采集卡，以将采集的原始信号通过信号放大后发送给所述数据采集卡，所述数据采集卡连接至所述监测终端，从而将所述原始信号转换为数字信号后传输到监测终端；
其中，所述监测终端包括存储器以及处理器，所述存储器内存储有计算机程序，所述计算机程序能够被所述处理器执行，以实现如下步骤：
对接收的数字信号进行截取，以获得有效信号，并对所述有效信号进行滤波处理；
对滤波后的有效信号进行频谱分析，以识别清洗特征；
根据所述清洗特征，提取清洗特征参数；
将所述清洗特征参数输入至预设的判别模型，以判断当前的清洗状态。
进一步的，所述声音传感器是驻极体式电容麦克风。
进一步的，所述频谱分析通过快速傅里叶变换进行分析
进一步的，所述清洗特征参数包括声波正压峰值、脉冲信号的持续时间、最大频率分量和直流分量。
进一步的，所述判别模型的构建具体为：
通过贝叶斯判别方法建立函数模型；
将清洗时的激光能量密度和所述清洗特征参数设为函数模型的自变量；
验证所述函数模型的可靠性；
将所述函数模型设为正在清洗和已经清洗完成两个类别，得到两个对应的判别方程F1，F2。
更进一步的，所述将判别方程F1，F2具体为：
若F1<F2，则清洗已经完成，停止继续清洗；若F1>F2，清洗未完成，反馈所述激光控制系统再进行一次清洗，直到F1<F2，其中，F1为正在清洗为类别，F2为清洗完成为类别。
进一步的，所述激光器是Nd YAG激光器。
进一步的，述对接收的数字信号进行截取，以获得有效信号具体为：
通过阈值法从所述数字信号中截取1024个信号点，并根据所述信号点形成有效信号。
进一步的，所述清洗特征通过从所述数字信号的时域信号和频域信号中识别获取。
本发明的有益技术效果：
本发明通过对所述激光控制系统与所述激光器连接以控制激光器的工作，所述声音传感器设置在清洗工作台上方，并通过所述信号放大器连接至所述数据采集卡，以将采集的原始信号通过信号放大后发送给所述数据采集卡，所述数据采集卡连接至所述监测终端，从而将所述原始信号转换为数字信号后传输到监测终端；其中，所述监测终端包括存储器以及处理器，所述存储器内存储有计算机程序，所述计算机程序能够被所述处理器执行，通过多元判别分析的方法，将清洗过程分为正在清洗和已经清洗完成两个类别，对清洗声波信号进行时频域分析，从中筛选出几种具有代表性的特征参数，建立定量的判别函数模型。在清洗过程中，只需要提取出特征参数，就能根据判别函数判断清洗过程，可有效解决目前声学监测难以定量判断清洗过程的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施方式的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
图1为本发明实施例提供的一种激光清洗的声学监测设备示意图。
图2为本发明实施例提供的监测终端流程示意图。
图3为本发明实施例判别过程流程示意图。
具体实施方式
为使本发明实施方式的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施方式中的附图，对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式是本发明一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本发明中的实施方式，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方式，都属于本发明保护的范围。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施方式的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施方式。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的设备或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征之“上”或之“下”可以包括第一和第二特征直接接触，也可以包括第一和第二特征不是直接接触而是通过它们之间的另外的特征接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”包括第一特征在第二特征正上方和斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”包括第一特征在第二特征正下方和斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
本发明施例提供了一种激光清洗的声学监测设备，包括激光器10和激光控制系统20、声音传感器30、信号放大器40、数据采集卡50和监控终端60，所述激光控制系统20与所述激光器10连接以控制激光器10的工作，所述声音传感器30设置在清洗工作台上方，并通过所述信号放大器40连接至所述数据采集卡50，以将采集的原始信号通过信号放大后发送给所述数据采集卡50，所述数据采集卡50连接至所述监测终端60，从而将所述原始信号转换为数字信号后传输到监测终端60；
在本实施例中，激光清洗过程由激光器10和激光控制系统20进行，对待清洗工件进行清洗，激光控制系统20用于调整激光器10的参数，并规划光路的运动轨迹；激光器10发出激光束与工件表面作用产生的等离子体冲击波，表面的污染物、涂层、锈蚀等吸收能量瞬时蒸发形成等离子体，该等离子体的温度、压强都很高，向外急剧膨胀形成冲击波使污染物等变成碎片并被剔除。激光器20可以选择Nd YAG激光器，当然需要说明的是，所述激光器20也可以其他型号的激光器，这些方案均在办发明的保护范围。
在本实施例中，所述声音传感器30用于采集清洗的声音信号并将清洗声信号转换成微弱的电信号，所述声音传感器30可选择驻极体式电容麦克风，当然需要说明的是，所述声音传感器30也可以其他型号的声音传感器30，这些方案均在办发明的保护范围。
在本实施例中，数据采集卡40用于处理经信号放大器40放大后的信号，对信号进行预处理，例如A/D转换，以形成原始数字信号，再将原始数字信号再传输到工控机进行保存和处理。
所述监测终端50包括存储器以及处理器，所述存储器内存储有计算机程序，所述计算机程序能够被所述处理器执行，以实现如下步骤，参考图2：
S11:对接收的数字信号进行截取，以获得有效信号，并对所述有效信号进行滤波处理；
在本实施例中，由于噪音信号和有效声信号幅值相差较大，通过阈值法从得到的数字信号中截取1024个信号点作为有效信号；由于环境中存在噪声，而且在模拟电路中，放大器40和A/D转换过程也会带来噪声，因此要进行数字滤波处理。
S12:对滤波后的有效信号进行频谱分析，以识别清洗特征；
在本实施例中，对滤波后的信号做快速傅里叶变换即FFT变换，进行频谱分析，从时域信号和频域信号中识别出清洗特征。
S13:根据所述清洗特征，提取清洗特征参数；
在本实施例中，从时域信号和频域信号中识别出清洗特征，提取出声波正压峰值、脉冲信号的持续时间、最大频率分量、直流分量等清洗特征参数。
S14:将所述清洗特征参数输入至预设的判别模型，以判断当前的清洗状态。
在本实施例中，所述判别模型的构建具体为：首先通过贝叶斯判别方法建立函数模型，然后将清洗时的激光能量密度和所述清洗特征参数设为自变量，并通过实验验证判别函数的可靠性；将所述函数模型设为正在清洗和已经清洗完成两个类别，其中，F1为正在清洗为类别，F2为清洗完成为类别，得到两个对应的判别方程F1，F2；具体判别过程如图3，若F1<F2，则清洗已经完成，停止继续清洗；若F1>F2，清洗未完成，反馈所述激光控制系统20再进行一次清洗，直到F1<F2，。
本实施例通过对激光控制系统20与所述激光器10连接以进行激光清洗，所述声音传感器30设置在清洗工作台上方，所述声音传感器30通过所述信号放大器40连接至所述数据采集卡50，通过所述数据采集卡50以形成原始数字信号，所述原始数字信号再传输到工控机进行保存和处理，所述数据采集卡50与所述监控终端60连接；所述监测终端60包括存储器以及处理器，所述存储器内存储有计算机程序，所述计算机程序能够被所述处理器执行，通过多元判别分析的方法，将清洗过程分为正在清洗和已经清洗完成两个类别，对清洗声波信号进行时频域分析，从中筛选出几种具有代表性的特征参数，建立定量的判别函数模型。在清洗过程中，只需要提取出特征参数，就能根据判别函数判断清洗过程，可有效解决目前声学监测难以定量判断清洗过程的问题。
尽管结合优选实施方案具体展示和介绍了本发明，但所属领域的技术人员应该明白，在不脱离所附权利要求书所限定的本发明的精神和范围内，在形式上和细节上可以对本发明做出各种变化，均为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种激光清洗的声学监测设备，包括激光器和激光控制系统，其特征在于，还包括声音传感器、信号放大器、数据采集卡和监控终端，所述激光控制系统与所述激光器连接以控制激光器的工作，所述声音传感器设置在清洗工作台上方，并通过所述信号放大器连接至所述数据采集卡，以将采集的原始信号通过信号放大后发送给所述数据采集卡，所述数据采集卡连接至所述监控终端，从而将所述原始信号转换为数字信号后传输到监控终端；
其中，所述监控终端包括存储器以及处理器，所述存储器内存储有计算机程序，所述计算机程序能够被所述处理器执行，以实现如下步骤：
对接收的数字信号进行截取，以获得有效信号，并对所述有效信号进行滤波处理；
对滤波后的有效信号进行频谱分析，以识别清洗特征；
根据所述清洗特征，提取清洗特征参数；
将所述清洗特征参数输入至预设的判别模型，以判断当前的清洗状态；所述判别模型的构建具体为：
通过贝叶斯判别方法建立函数模型；
将清洗时的激光能量密度和所述清洗特征参数设为函数模型的自变量；所述清洗特征参数包括声波正压峰值、脉冲信号的持续时间、最大频率分量和直流分量；
验证所述函数模型的可靠性；
将所述函数模型设为正在清洗和已经清洗完成两个类别，得到两个对应的判别方程F1，F2；
所述将判别方程F1，F2具体为：
若F1＜F2，则清洗已经完成，停止继续清洗；若F1＞F2，清洗未完成，反馈所述激光控制系统再进行一次清洗，直到F1＜F2，其中，F1为正在清洗为类别，F2为清洗完成为类别。
2.根据权利要求1所述的一种激光清洗的声学监测设备，其特征在于，所述声音传感器是驻极体式电容麦克风。
3.根据权利要求1所述的一种激光清洗的声学监测设备，其特征在于，所述频谱分析通过快速傅里叶变换进行分析。
4.根据权利要求1所述的一种激光清洗的声学监测设备，其特征在于，所述激光器是NdYAG激光器。
5.根据权利要求1所述的一种激光清洗的声学监测设备，其特征在于，所述对接收的数字信号进行截取，以获得有效信号具体为：
通过阈值法从所述数字信号中截取1024个信号点，并根据所述信号点形成有效信号。
6.根据权利要求1所述的一种激光清洗的声学监测设备，其特征在于，所述清洗特征通过从所述数字信号的时域信号和频域信号中识别获取。
CN202011157438.2A 2020-10-26 2020-10-26 一种激光清洗的声学监测设备 Active CN112404042B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011157438.2A CN112404042B (zh) 2020-10-26 2020-10-26 一种激光清洗的声学监测设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011157438.2A CN112404042B (zh) 2020-10-26 2020-10-26 一种激光清洗的声学监测设备

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112404042A CN112404042A (zh) 2021-02-26
CN112404042B true CN112404042B (zh) 2022-04-01

Family

ID=74840552

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011157438.2A Active CN112404042B (zh) 2020-10-26 2020-10-26 一种激光清洗的声学监测设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112404042B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117245250B (zh) * 2023-11-07 2024-05-07 陕西渥特镭铯机械制造有限公司 一种水导激光加工的声学监测装置及监测方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4137778A (en) * 1977-03-05 1979-02-06 Krautkramer-Branson, Incorporated Method and apparatus for producing ultrasonic waves in light absorbing surfaces of workpieces
CN102574169A (zh) * 2009-08-26 2012-07-11 南安普敦大学 清洁装置和方法及其监测
CN107270970A (zh) * 2017-07-19 2017-10-20 国网新疆电力公司电力科学研究院 高耸电力设备振动监测装置及其进行故障诊断的方法
CN110018698A (zh) * 2018-01-08 2019-07-16 福特全球技术公司 传感器清洁和冷却

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007290111A (ja) * 2006-03-29 2007-11-08 Ebara Corp 研磨方法および研磨装置
US9360631B2 (en) * 2008-08-20 2016-06-07 Foro Energy, Inc. Optics assembly for high power laser tools
US10583468B2 (en) * 2015-03-14 2020-03-10 Surclean, Inc. Method for delivering safety and disposal instructions to personnel who are removing coatings with laser processing
CN107597737A (zh) * 2017-10-26 2018-01-19 张家港清研再制造产业研究院有限公司 一种激光清洗过程实时监测方法
CN110653223B (zh) * 2019-09-26 2021-10-29 厦门理工学院 一种激光清洗监测装置及其监测方法和激光清洗机
CN110836896B (zh) * 2019-10-14 2020-12-18 深圳信息职业技术学院 一种激光清洗检测设备及激光清洗检测方法
CN111103301B (zh) * 2019-12-30 2023-04-07 上海锐戎激光焊接技术有限公司 一种激光清洗质量检测方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4137778A (en) * 1977-03-05 1979-02-06 Krautkramer-Branson, Incorporated Method and apparatus for producing ultrasonic waves in light absorbing surfaces of workpieces
CN102574169A (zh) * 2009-08-26 2012-07-11 南安普敦大学 清洁装置和方法及其监测
CN107270970A (zh) * 2017-07-19 2017-10-20 国网新疆电力公司电力科学研究院 高耸电力设备振动监测装置及其进行故障诊断的方法
CN110018698A (zh) * 2018-01-08 2019-07-16 福特全球技术公司 传感器清洁和冷却

Also Published As

Publication number Publication date
CN112404042A (zh) 2021-02-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110653223B (zh) 一种激光清洗监测装置及其监测方法和激光清洗机
EP3705273A1 (en) Additive manufacturing apparatus and method
Lv et al. Real-time control of welding penetration during robotic GTAW dynamical process by audio sensing of arc length
CN109142547B (zh) 一种基于卷积神经网络的声学在线无损检测方法
CN1641504A (zh) 用于控制工业过程特别是激光焊接过程的质量的方法
CN112404042B (zh) 一种激光清洗的声学监测设备
Huang et al. Feasibility study of using acoustic signals for online monitoring of the depth of weld in the laser welding of high-strength steels
Sun et al. Monitoring of laser weld penetration using sensor fusion
CN107350900B (zh) 一种基于断屑时间提取的刀具状态监测方法
Alonso et al. Application of singular spectrum analysis to tool wear detection using sound signals
Li et al. Multi-scale statistical process monitoring in machining
JP2007285949A (ja) プレス不良判定方法、プレス不良判定システム及びプレス成形装置
TW202124982A (zh) 半導體製程期間電弧的音訊識別方法和系統
CN109444265B (zh) 一种激光超声振动检测装置及方法
CN106041737B (zh) 平面磨削有效切深在线测量方法
CN114200017B (zh) 一种原位监测加工表面缺陷的方法、系统及存储介质
CN112371995A (zh) 选择性激光熔化3d打印裂纹检测方法、装置及存储介质
Gu et al. Analysis of acoustic signals detected from different locations during laser beam welding of steel sheet
Potočnik et al. Multisensory chatter detection in band sawing
Baradarani et al. Efficient feature extraction in ultrasonic spot weld inspection
CN218099027U (zh) 一种对选择性激光熔化过程内部缺陷实时在线监测系统
CN113814586B (zh) 一种基于声音信号对激光切割机穿刺状态的判断方法
JPS62114786A (ja) 加工状態監視方法
JP2003014708A (ja) 板の非破壊検査装置
CN214322255U (zh) 等离子体监测电路以及激光切割设备

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