CN113118142A - 一种飞机口盖处涂层表面智能激光除残胶系统和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种飞机口盖处涂层表面智能激光除残胶系统和方法,将工业相机、图像处理技术与激光清洗设备相融合,采用图像识别技术精确锁定残胶所在位置,利用激光控制系统实现每次只清洗残胶区域和特定的残胶厚度,进而实现激光清洗过程的精确控制。该方法简单易行,应用范围较广,避免了采用原有激光清洗设备导致的涂层和残胶被无差别去除的问题,有效地将基体损伤控制在容纳损伤范围以内,实现无损伤或低损伤地从基体上去除同质无规则分布的残胶,拓展了激光清洗技术的适应性。
Description
技术领域
本发明涉及一种飞机口盖处涂层表面智能激光除残胶系统和方法。
背景技术
飞机在飞行一定时间后,需要定期检修,检修过程需要打开检修口盖,然而飞机的检修口盖被胶带密封。由于飞机飞行过程胶带长期处于恶劣环境,检修时在撕掉胶带的同时,在涂层表面残留大面积残胶。现阶段残胶去除的方式多采用人工蘸取化学溶剂擦除的方式,但是该方法除胶过程繁琐、劳动强度大、污染环境、损害人体健康以及对涂层产生不可逆转的损伤,甚至伤及涂层基体材料,导致涂层受损和基体材料性能降低。激光清洗技术具有绿色环保、无二次污染、低成本等优势,在除胶领域,已经有一些先行者展开了研究。
中国发明专利CN110102900 A中提到,大族激光科技产业集团股份有限公司利用紫外激光结合三维视觉实现手机表面溢胶的智能化去除,该系统首先采用三维视觉相机确定溢胶的厚度和位置,再使用4W的紫外激光控制去除溢胶而不伤及手机外壳。
但是飞机涂层表面上的残胶厚度通常在几十至几百微米,因此利用三维视觉相机无法确定残胶的厚度,利用三维视觉技术无法实现控制激光去除残胶而不伤及涂层。现阶段激光清洗多采用的是控制清洗阈值的方法,即确定残胶的清洗阈值和基底材料的损伤阈值,通过控制激光功率等参数使得激光能量介于两者之间,实现清洗过程不伤及基底材料。该方式只能实现异质物质的清洗,如金属涂层上涂层或残胶的清洗,还需满足基底材料的损伤阈值高于残胶的清洗阈值。然而在基底材料和残胶的阈值十分接近的条件下,如涂层表面的残胶,激光清洗则会因为激光能量难以控制在两阈值之间导致基底损伤。
发明内容
本发明要解决的技术问题是:现有激光清洗技术无法满足飞机涂层表面残胶去除要求的问题。
为了解决上述问题,本发明的技术方案是提供了一种飞机口盖处涂层表面智能激光除残胶系统,其特征在于:包括激光器和振镜,用于对涂层上的残胶区域进行激光扫描清洗去除残胶;
视觉识别系统,用于对需要清洗的残胶表面进行图像采集,获取涂层上的残胶分布情况;
工控机,与所述视觉识别系统连接,用于接收所述视觉识别系统采集到的残胶图像并进行处理,确定需要激光扫描清洗的残胶区域;
激光控制系统,根据工控机确定的清洗区域控制所述激光器和振镜完成所需清洗区域的激光扫描,去除一定厚度的残胶。
优选地,还包括温度传感器,用于检测激光清洗过程中的涂层温度并传输至工控机,当涂层温度超过所设定的阈值时,工控机通过控制激光控制系统暂停激光扫描过程,直到涂层温度降至所设定的温度阈值以下,继续激光扫描。
优选地,所述激光控制系统通过控制激光器的激光参数和振镜运动,使得激光的作用点仅仅落在所需要去除的残胶上,由此在不损伤涂层的情况下,完成对涂层表面分布不均的残胶的清洗。
本发明的另一个技术方案是提供了一种飞机涂层表面智能激光除残胶方法,其特征在于:应用如上任意一项所述的一种飞机口盖处涂层表面智能激光除残胶系统,包括如下步骤:
步骤一、确定基底材料可以容纳的损伤厚度,并根据可容纳的损伤厚度确定激光清洗的残胶厚度;
步骤二、将设备固定于飞机口盖表面特定高度,视觉系统开始对需要清洗的残胶表面进行图像采集,获取涂层上的残胶分布情况;
步骤三、采用图像处理技术对所述步骤二中获取的残胶图像进行处理,确定需要激光清洗的残胶区域;
步骤四、通过控制激光器和振镜系统完成所需清洗区域的激光扫描,去除一定厚度的残胶,每次激光清洗只以一定的激光参数扫描残胶区域一次以去除特定层厚的残胶,完成初次清洗;
步骤五、初次清洗完成后再次进行图像采集,通过图像处理技术再次处理,残胶去除完全的部位不再进行清洗,残留残胶部位进行二次清洗;
步骤六、重复步骤二至步骤五对涂层表面的残胶进行激光清洗,直至将涂层表面残胶完全去除为止。
优选地,所述步骤三中通过对步骤二采集的残胶表面图片进行二值化处理,通过设定阈值确定残胶与图像的边界进而确定需要激光清洗的残胶区域。
优选地,每次激光清洗的过程中有红外热像监控,当监控到涂层温度超过所设定阈值时,则会暂停扫描过程,直到涂层温度降至所设定的温度阈值以下,继续激光扫描。
优选地,所述步骤四中采用2D或者3D振镜控制激光与残胶的作用点,在保证激光镜头不移动的情况下,完成激光对视觉平面内所有残胶的扫描。
优选地,所述步骤二中利用工业相机对需要清洗的残胶表面拍照,获取涂层上的残胶分布情况。
优选地,所述步骤三中通过工控机对工业相机采集到的残胶图像进行处理,确定需要激光清洗的残胶区域。
优选地,所述红外热像监控采用温度传感器,所述温度传感器采集涂层的温度并传输至工控机实现温度监控。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
本发明可以实现基底表面同质物质的去除,尤其是微米级别厚度的且厚度分布无规律的物质去除。本发明将工业相机、图像处理软件与激光清洗设备相融合,该方案简单易行,应用范围较广,避免了采用原有激光清洗设备导致的涂层和残胶被无差别去除的问题,有效地将基体损伤控制在容纳损伤范围以内,实现无损伤或低损伤地从基体上去除同质无规则分布的残胶,拓展了激光清洗技术的适应性。
本发明采用脉冲激光,相比于传统的连续激光,脉冲激光具有相对较高的单脉冲能量和峰值功率,可以实现局部强烈气化的烧蚀效应,,同时不会对涂层产生热传导损伤。高频脉冲光也会对材料产生光振动效应,助力胶层的去除。
本发明采用图像识别技术,可实现对激光清洗区域的精确定位,通过控制激光的功率、频率和脉宽等参数,实现每次清洗只去除一定厚度的残胶,使得激光对基底材料的损伤程度在可控范围内。解决了现阶段激光清洗技术无法自动选区清洗和同质物质难清洗的问题。
附图说明
图1为本发明一种飞机口盖处涂层表面智能激光除残胶系统结构示意图;
图2为本发明一种飞机涂层表面智能激光除残胶方法流程图;
图3为涂层表面残胶去除过程示意图。
具体实施方式
为使本发明更明显易懂,兹以优选实施例,并配合附图作详细说明如下。
本发明一种飞机口盖处涂层表面智能激光除残胶系统包括中高功率激光器(50W以上、多模、波长紫外、可见光和红外均可)、工业相机、温度传感器、2D/3D振镜、工控机及配套控制软件,如附图2所示。为满足工艺需求,整个智能化系统采用软件控制。振镜的运动和激光器的出光参数利用相应软件及配套激光控制卡进行控制。工业相机和温度传感器的数据采集和分析都由计算机完成。智能化激光清洗系统的基本技术路线为:使用工控机定位残胶所在位置,通过工控机控制激光功率及其他参数和振镜运动,使得激光每一次扫描的作用点仅仅落在所需要去除的残胶上,经过多次工业相机获取残胶情况再通过激光扫描后,由此在不损伤涂层的情况下,完成对材料表面分布不均的残胶进行清洗。
本发明智能激光除残胶系统将图片采集/识别系统和激光清洗系统相结合,采用图像识别技术精确锁定残胶所在位置,利用激光控制系统实现每次只清洗残胶区域和特定的残胶厚度,进而实现激光清洗过程的精确控制。特别是对于同质材料的清洗(基底材料损伤阈值与残胶清洗阈值相接近),实现对区域和厚度不规则分布残胶的激光清洗。
本发明一种飞机口盖处涂层表面智能激光除残胶方法流程图如附图1所示,整个清洗方法分为两个阶段,工艺试验阶段主要确定具体工艺参数,主要分为损伤容限的确定和激光参数的确定两个步骤。表面清洗阶段实现智能化清洗,主要分为三个步骤,分别为图像采集、图像处理和识别、激光扫描清洗,三个步骤循环进行,直至软件或人工判断已经满足清洗要求。具体方法步骤如下:
通过开展工艺实验,确定激光参数如功率、脉宽、频率、扫速等激光参数与激光在残胶或涂层表面扫描一遍所去涂层和胶层的厚度,并确定清洗过程基底材料可以容纳的损伤厚度,根据容纳的损伤厚度确定激光清洗的残胶厚度,该厚度应低于基底材料损伤的限度,保证清洗过程不损伤基底。
利用工业相机对需要清洗的残胶表面拍照,整体采用OpenCV模块对图像经行处理。在获得的图像后进行二值化处理,并设定适当的阈值确定残胶与图像的边界。确定边界后向激光控制系统的控制软件中写入需要激光扫描的区域,并控制振镜和激光器完成所需区域的激光扫描,去除一定厚度的残胶。采用2D或者3D振镜技术控制激光与残胶的作用点,在保证激光镜头不移动的情况下,完成激光对视觉平面内所有残胶的扫描。2D振镜可以完成平面的激光扫描,3D振镜则可以完成弧面的扫描。
在经过一次扫描过程后,工业相机再次采集图像,获取剩余残胶的位置信息。中高功率激光器在后续的清洗过程中依次按照上述步骤进行图像获取→图像处理/识别→激光清洗的三个过程。每一次识别只进行一次激光扫描,每一次扫描可以去除一定厚度的残胶,在残胶比较薄的部位会优先被去除干净,去除干净的部位会被机器视觉识别出而不进行二次扫描。循环过程会直至试样表面残胶清洗干净为止,至此激光清洗过程完全结束,具体过程如图附3所示。图3中序号1为基底,序号2为飞机表面涂层,序号3为涂层表面残胶。每一次识别只控制激光扫描一次,每次只激光扫描去除X微米厚度残胶,残胶去除干净的区域不进行二次扫描,使得激光对涂层的损伤控制在一定范围内。
在激光清洗的过程中会有红外热像系统进行监控,当涂层温度超过所设定阈值时,则会暂停扫描过程,直到涂层温度降至所设定的温度阈值以下,才会继续激光扫描过程。红外热像监控采用温度传感器,温度传感器采集涂层的温度并传输至工控机实现温度监控。
本发明智能激光除残胶方法利用激光的层级剥离的特性,通过工艺优化过程构建起激光参数与去除残胶厚度和剥离涂层厚度的数学模型。通过工业相机获取基底材料上的残胶分布情况,再通过图像处理技术确定需要激光清洗的区域,通过激光控制器和振镜系统控制激光处理需要清洗的区域,每次激光清洗只以一定的激光参数扫描残胶区域一次以去除特定层厚的残胶,激光扫描完成后,利用系统集成的涂层厚度检测进行厚度检测,保证每次激光扫描去除厚度的均一性。初次清洗完成后利用工业相机进行图像采集,通过图像处理技术再次处理,残胶去除干净的部位不在进行清洗,残留残胶部位进行二次清洗。每次清洗分为三步:图像获取→图像识别/处理→激光清洗,重复以上步骤对表面残胶进行激光清洗,直至将表面残胶清洗干净为止。每次清洗去除残胶的厚度可以通过激光功率等参数进行控制,对于残胶去除的区域不再进行清洗,通过该方法可将激光清洗对涂层造成的损伤控制在可容纳损伤范围内。
Claims (10)
1.一种飞机口盖处涂层表面智能激光除残胶系统,其特征在于:包括激光器和振镜,用于对涂层上的残胶区域进行激光扫描清洗去除残胶;
视觉识别系统,用于对需要清洗的残胶表面进行图像采集,获取涂层上的残胶分布情况;
工控机,与所述视觉识别系统连接,用于接收所述视觉识别系统采集到的残胶图像并进行处理,确定需要激光扫描清洗的残胶区域;
激光控制系统,根据工控机确定的清洗区域控制所述激光器和振镜完成所需清洗区域的激光扫描,去除一定厚度的残胶。
2.如权利要求1所述的一种飞机口盖处涂层表面智能激光除残胶系统,其特征在于:还包括温度传感器,用于检测激光清洗过程中的涂层温度并传输至工控机,当涂层温度超过所设定的阈值时,工控机通过控制激光控制系统暂停激光扫描过程,直到涂层温度降至所设定的温度阈值以下,继续激光扫描。
3.如权利要求1所述的一种飞机口盖处涂层表面智能激光除残胶系统,其特征在于:所述激光控制系统通过控制激光器的激光参数和振镜运动,使得激光的作用点仅仅落在所需要去除的残胶上,由此在不损伤涂层的情况下,完成对涂层表面分布不均的残胶的清洗。
4.一种飞机涂层表面智能激光除残胶方法,其特征在于:应用如权利要求1至3任意一项所述的一种飞机口盖处涂层表面智能激光除残胶系统,包括如下步骤:
步骤一、确定基底材料可以容纳的损伤厚度,并根据可容纳的损伤厚度确定激光清洗的残胶厚度;
步骤二、将设备固定于飞机口盖表面特定高度,视觉系统开始对需要清洗的残胶表面进行图像采集,获取涂层上的残胶分布情况;
步骤三、采用图像处理技术对所述步骤二中获取的残胶图像进行处理,确定需要激光清洗的残胶区域;
步骤四、通过控制激光器和振镜完成所需清洗区域的激光扫描,去除一定厚度的残胶,每次激光清洗只以一定的激光参数扫描残胶区域一次以去除特定层厚的残胶,完成初次清洗;
步骤五、初次清洗完成后再次进行图像采集,通过图像处理技术再次处理,残胶去除完全的部位不再进行清洗,残留残胶部位进行二次清洗;
步骤六、重复步骤二至步骤五对涂层表面的残胶进行激光清洗,直至将涂层表面残胶完全去除为止。
5.如权利要求4所述的一种飞机涂层表面智能激光除残胶方法,其特征在于:所述步骤三中通过对步骤二采集的残胶表面图片进行二值化处理,通过设定阈值确定残胶与图像的边界进而确定需要激光清洗的残胶区域。
6.如权利要求4所述的一种飞机涂层表面智能激光除残胶方法,其特征在于:每次激光清洗的过程中有红外热像监控,当监控到涂层温度超过所设定阈值时,则会暂停扫描过程,直到涂层温度降至所设定的温度阈值以下,继续激光扫描。
7.如权利要求4所述的一种飞机涂层表面智能激光除残胶方法,其特征在于:所述步骤四中采用2D或者3D振镜控制激光与残胶的作用点,在保证激光镜头不移动的情况下,完成激光对视觉平面内所有残胶的扫描。
8.如权利要求4所述的一种飞机涂层表面智能激光除残胶方法,其特征在于:所述步骤二中利用工业相机对需要清洗的残胶表面拍照,获取涂层上的残胶分布情况。
9.如权利要求4所述的一种飞机涂层表面智能激光除残胶方法,其特征在于:所述步骤三中通过工控机对工业相机采集到的残胶图像进行处理,确定需要激光清洗的残胶区域。
10.如权利要求6所述的一种飞机涂层表面智能激光除残胶方法,其特征在于:所述红外热像监控采用温度传感器,所述温度传感器采集涂层的温度并传输至工控机实现温度监控。
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Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116230499B (zh) * | 2023-05-11 | 2023-07-04 | 广东鸿浩半导体设备有限公司 | 一种基于微钳的激光解键合后的定位干法清洗方法 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP0709145A1 (en) * | 1994-03-10 | 1996-05-01 | Ishikawa, Toshiharu | Film removing device |
JP2003211084A (ja) * | 2001-10-26 | 2003-07-29 | Seiko Instruments Inc | フッ素系樹脂コーティング方法およびこの方法を用いた摺動部材、気体圧縮機 |
CN106824923A (zh) * | 2017-03-16 | 2017-06-13 | 融之航信息科技(苏州)有限公司 | 一种复合材料表面涂层激光清洗装置及其清洗方法 |
CN208195936U (zh) * | 2018-05-21 | 2018-12-07 | 南京先进激光技术研究院 | 一种激光去涂层过程同轴监测装置 |
CN110038859A (zh) * | 2019-05-24 | 2019-07-23 | 苏州贝亚敏光电科技有限公司 | 一种激光清洗设备的清洗路径自动监测方法 |
CN110560428A (zh) * | 2019-07-18 | 2019-12-13 | 北京华北莱茵光电技术有限公司 | 激光清洗加工件涂层的方法 |
CN111014185A (zh) * | 2019-11-06 | 2020-04-17 | 株洲国创轨道科技有限公司 | 一种激光清洗油漆的方法及装置 |
CN210995641U (zh) * | 2019-05-15 | 2020-07-14 | 厦门理工学院 | 一种激光清洗机 |
CN111515543A (zh) * | 2019-01-16 | 2020-08-11 | 福士瑞精密工业(郑州)有限公司 | 激光除胶方法及装置 |
-
2021
- 2021-05-12 CN CN202110515555.XA patent/CN113118142A/zh active Pending
-
2022
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Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP0709145A1 (en) * | 1994-03-10 | 1996-05-01 | Ishikawa, Toshiharu | Film removing device |
JP2003211084A (ja) * | 2001-10-26 | 2003-07-29 | Seiko Instruments Inc | フッ素系樹脂コーティング方法およびこの方法を用いた摺動部材、気体圧縮機 |
CN106824923A (zh) * | 2017-03-16 | 2017-06-13 | 融之航信息科技(苏州)有限公司 | 一种复合材料表面涂层激光清洗装置及其清洗方法 |
CN208195936U (zh) * | 2018-05-21 | 2018-12-07 | 南京先进激光技术研究院 | 一种激光去涂层过程同轴监测装置 |
CN111515543A (zh) * | 2019-01-16 | 2020-08-11 | 福士瑞精密工业(郑州)有限公司 | 激光除胶方法及装置 |
CN210995641U (zh) * | 2019-05-15 | 2020-07-14 | 厦门理工学院 | 一种激光清洗机 |
CN110038859A (zh) * | 2019-05-24 | 2019-07-23 | 苏州贝亚敏光电科技有限公司 | 一种激光清洗设备的清洗路径自动监测方法 |
CN110560428A (zh) * | 2019-07-18 | 2019-12-13 | 北京华北莱茵光电技术有限公司 | 激光清洗加工件涂层的方法 |
CN111014185A (zh) * | 2019-11-06 | 2020-04-17 | 株洲国创轨道科技有限公司 | 一种激光清洗油漆的方法及装置 |
Also Published As
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CN217616539U (zh) | 2022-10-21 |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20210716 |
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