CN113237432B - 激光焊接熔深提取方法及设备 - Google Patents

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CN113237432B CN202110419799.8A CN202110419799A CN113237432B CN 113237432 B CN113237432 B CN 113237432B CN 202110419799 A CN202110419799 A CN 202110419799A CN 113237432 B CN113237432 B CN 113237432B
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Abstract

本发明提供了一种激光焊接熔深提取方法及设备。所述方法包括:采集熔深监测系统的参考光,在干涉信号中剔除参考光的均值,得到第一干涉信号;对第一干涉信号进行非均匀逆傅里叶变换以提取熔深信息,对熔深信息进行峰值去噪并提取峰值散点;在焊缝区域内获取峰值散点的概率密度曲线,根据概率密度曲线划分熔深的有效区域;对峰值散点进行拟合,得到焊缝的熔深曲线;其中,每一峰值散点横坐标对应一焊缝点处熔深。本发明可以去除信号中未干涉的无效项以及随机噪声信号,提高熔深曲线拟合的精度,进而精确提取激光焊接的熔深信息。

Description

激光焊接熔深提取方法及设备
技术领域
本发明实施例涉及激光焊接技术领域,尤其涉及一种激光焊接熔深提取方法及设备。
背景技术
目前,激光焊接在大规模的自动化焊接产线中应用广泛。为提高激光焊接产线的生产效率和良品率,降低生产成本,需要对激光焊接质量进行监测,而焊缝熔深是评估焊缝质量的关键性指标。由于熔池匙孔不规则反射和焊接过程中环境干扰,系统信号中的干扰较大且噪声较多。目前大多数滤噪方法在去噪后信号中仍然存在大量的噪声信号,导致熔深测量精度较低。因此,开发一种激光焊接熔深提取方法及设备,可以有效克服上述相关技术中的缺陷,就成为业界亟待解决的技术问题。
发明内容
针对现有技术存在的上述问题,本发明实施例提供了一种激光焊接熔深提取方法及设备。
第一方面,本发明的实施例提供了一种激光焊接熔深提取方法,包括:采集熔深监测系统的参考光,在干涉信号中剔除参考光的均值,得到第一干涉信号;对第一干涉信号进行非均匀逆傅里叶变换以提取熔深信息,对熔深信息进行峰值去噪并提取峰值散点;在焊缝区域内获取峰值散点的概率密度曲线,根据概率密度曲线划分熔深的有效区域;对峰值散点进行拟合,得到焊缝的熔深曲线;其中,每一峰值散点横坐标对应一焊缝点处熔深。
在上述方法实施例内容的基础上,本发明实施例中提供的激光焊接熔深提取方法,在所述得到焊缝的熔深曲线之后,还包括:将焊缝的熔深曲线与实际的熔深金像曲线进行对比,得到熔深误差,所述熔深误差小于等于10%。
在上述方法实施例内容的基础上,本发明实施例中提供的激光焊接熔深提取方法,所述对第一干涉信号进行非均匀逆傅里叶变换以提取熔深信息,包括:
Figure GDA0003788234590000011
m=0,1,…,N-1
其中,A为熔深信息;zm为深度坐标;i为第i个像素点;N为采样点个数;I为在第i个像素点采集到的信号;ki为对应的波数;Δk为CCD相机上的波数范围。
在上述方法实施例内容的基础上,本发明实施例中提供的激光焊接熔深提取方法,所述对熔深信息进行峰值去噪,包括:
Noi>θ·Pmax
其中,Noi为噪声信号;θ为第一阈值系数;Pmax为干涉信号的峰值。
在上述方法实施例内容的基础上,本发明实施例中提供的激光焊接熔深提取方法,所述根据概率密度曲线划分熔深的有效区域,包括:寻找概率密度曲线的峰值点,从峰值点向左依次计算概率密度曲线的一阶导数,第一个左右两侧导数异号的深度点作为熔深的有效区域下限;从峰值点向右依次计算概率密度曲线一阶导数,第一个左右两侧导数异号的深度点作为熔深的有效区域上限。
在上述方法实施例内容的基础上,本发明实施例中提供的激光焊接熔深提取方法,所述根据概率密度曲线划分熔深的有效区域,还包括:获取第二阈值系数及概率密度曲线的最大值的乘积,峰值两侧数值大于所述乘积的区域为熔深的有效区域。
在上述方法实施例内容的基础上,本发明实施例中提供的激光焊接熔深提取方法,所述对峰值散点进行拟合,得到焊缝的熔深曲线,包括:根据位置间隔将熔深散点划分为若干窗口,对每个窗口内的熔深散点从小到大进行排序,获取每个窗口内熔深散点数量与百分比滤波参数的乘积数值,则从每个窗口内排序后的熔深散点中取第乘积数值个熔深散点的值,作为每个窗口对应的深度。
第二方面,本发明的实施例提供了一种激光焊接熔深提取装置,包括:第一主模块,用于采集熔深监测系统的参考光,在干涉信号中剔除参考光的均值,得到第一干涉信号;第二主模块,用于对第一干涉信号进行非均匀逆傅里叶变换以提取熔深信息,对熔深信息进行峰值去噪并提取峰值散点;第三主模块,用于在焊缝区域内获取峰值散点的概率密度曲线,根据概率密度曲线划分熔深的有效区域;第四主模块,用于对峰值散点进行拟合,得到焊缝的熔深曲线;其中,每一峰值散点横坐标对应一焊缝点处熔深。
第三方面,本发明的实施例提供了一种电子设备,包括:
至少一个处理器;以及
与处理器通信连接的至少一个存储器,其中:
存储器存储有可被处理器执行的程序指令,处理器调用程序指令能够执行第一方面的各种实现方式中任一种实现方式所提供的激光焊接熔深提取方法。
第四方面,本发明的实施例提供了一种非暂态计算机可读存储介质,非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,计算机指令使计算机执行第一方面的各种实现方式中任一种实现方式所提供的激光焊接熔深提取方法。
本发明实施例提供的激光焊接熔深提取方法及设备,通过去除参考光的均值直流项,采用非均匀傅里叶变换降低信号的展宽,阈值的峰值滤噪模式降低波动干扰,使用概率密度分布法划分熔深的有效区域,最后将熔深散点拟合为焊缝的熔深曲线,可以去除信号中未干涉的无效项以及随机噪声信号,提高熔深曲线拟合的精度,进而精确提取激光焊接的熔深信息。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做一简单的介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,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的附图。
图1为本发明实施例提供的激光焊接熔深提取方法流程图;
图2为本发明实施例提供的激光焊接熔深提取装置结构示意图;
图3为本发明实施例提供的电子设备的实体结构示意图;
图4为本发明实施例提供的参考光均值数据效果示意图;
图5为本发明实施例提供的自适应阈值的峰值滤噪效果示意图;
图6为本发明实施例提供的基于导数的概率密度区域划分效果示意图;
图7为本发明实施例提供的基于自适应阈值的概率密度区域划分效果示意图;
图8为本发明实施例提供的焊缝熔深曲线拟合效果示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,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例,都属于本发明保护的范围。另外,本发明提供的各个实施例或单个实施例中的技术特征可以相互任意结合,以形成可行的技术方案,这种结合不受步骤先后次序和/或结构组成模式的约束,但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础,当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时,应当认为这种技术方案的结合不存在,也不在本发明要求的保护范围之内。
本发明实施例提供了一种激光焊接熔深提取方法,参见图1,该方法包括:采集熔深监测系统的参考光,在干涉信号中剔除参考光的均值,得到第一干涉信号;对第一干涉信号进行非均匀逆傅里叶变换以提取熔深信息,对熔深信息进行峰值去噪并提取峰值散点;在焊缝区域内获取峰值散点的概率密度曲线,根据概率密度曲线划分熔深的有效区域;对峰值散点进行拟合,得到焊缝的熔深曲线;其中,每一峰值散点横坐标对应一焊缝点处熔深。
具体地,在采集熔深监测系统的参考光的过程中,系统的采样频率为130kHz,焊接速度为33.33mm/s,焊接长度约33mm。采集熔深监测系统参考光的数据,参考光均值数据如图4所示。
基于上述方法实施例的内容,作为一种可选的实施例,本发明实施例中提供的激光焊接熔深提取方法,在所述得到焊缝的熔深曲线之后,还包括:将焊缝的熔深曲线与实际的熔深金像曲线进行对比,得到熔深误差,所述熔深误差小于等于10%。
具体地,将拟合的熔深曲线与实际的熔深金相曲线对比,误差控制在10%以内,能够有效地反应激光焊接的焊缝熔深,连续记录焊缝每个位置的熔深曲线,可以有效地划分了熔深的有效区域,避免了熔深表面和熔池匙孔内壁反射光的干扰,去除无效的噪声信号,并提取出可以有效代表熔深的曲线数据。
基于上述方法实施例的内容,作为一种可选的实施例,本发明实施例中提供的激光焊接熔深提取方法,所述对第一干涉信号进行非均匀逆傅里叶变换以提取熔深信息,包括:
Figure GDA0003788234590000041
m=0,1,…,N-1
其中,A为熔深信息;zm为深度坐标;i为第i个像素点;N为采样点个数;I为在第i个像素点采集到的信号;ki为对应的波数;Δk为CCD相机上的波数范围。
具体地,在较低深度探测的情况下,非均匀和均匀傅里叶变换的效果差别较小,在较深探测的情况下,非均匀傅里叶变换的信号展宽较小,峰值较高。普通傅里叶变换是基于时域上均匀采样的数据进行处理,当数据采样时域不均匀的时候需要在时域上进行插值处理再进行傅里叶变换,但是这样导致高频上信号信噪比下降,所以这样情况采用非均匀的傅里叶变换。非均匀傅里叶变换直接将信号时域表达式的横坐标更换为非均匀的,直接进行处理,获得的是频域上不均匀的矩阵乘式,进行矩阵计算获得信号。非均匀傅里叶变换可以提高高频的信噪比,降低信号的展宽,进而降低插值运算带来的误差。
基于上述方法实施例的内容,作为一种可选的实施例,本发明实施例中提供的激光焊接熔深提取方法,所述对熔深信息进行峰值去噪,包括:
Noi>θ·Pmax
其中,Noi为噪声信号;θ为第一阈值系数;Pmax为干涉信号的峰值。
具体地,对焊接过程中熔深数据进行自适应阈值(即第一阈值系数可根据需求调整)的峰值滤噪处理,然后对滤噪完成后的信号进行峰值提取,峰值对应的横坐标即为该位置的深度。图5为峰值滤噪的效果。
基于上述方法实施例的内容,作为一种可选的实施例,本发明实施例中提供的激光焊接熔深提取方法,所述根据概率密度曲线划分熔深的有效区域,包括:寻找概率密度曲线的峰值点,从峰值点向左依次计算概率密度曲线的一阶导数,第一个左右两侧导数异号的深度点作为熔深的有效区域下限;从峰值点向右依次计算概率密度曲线一阶导数,第一个左右两侧导数异号的深度点作为熔深的有效区域上限。
基于上述方法实施例的内容,作为一种可选的实施例,本发明实施例中提供的激光焊接熔深提取方法,所述根据概率密度曲线划分熔深的有效区域,还包括:获取第二阈值系数及概率密度曲线的最大值的乘积,峰值两侧数值大于所述乘积的区域为熔深的有效区域。
具体地,计算熔深散点在不同深度间隔上的概率密度分布曲线,基于熔深散点的概率密度分布进行有效区域划分,有两种路径可选。基于二阶导数的路径具体可以参见图6:先寻找概率密度曲线的峰值点,从峰值点向左依次计算曲线一阶导数,第一个左右两侧导数异号的深度点记作计算熔深有效区域下限(图6中为横坐标为0.3108,纵坐标为0);从峰值点向右依次计算曲线一阶导数,第一个左右两侧导数异号的深度点记作计算熔深有效区域上限(图6中为横坐标为2.111,纵坐标为0.009931)。将熔深有效区域范围内的信号记作有效信号。基于自适应阈值的路径具体可以参见图7:设定阈值系数为λ,概率密度曲线的最大值为y,则阈值为λ·y,从峰值的两侧计算,高于阈值的区域为有效区域(图7中点[x:0.7608,y:0.03859]与点[x:1.931,y:0.01521]之间的区域)。
基于上述方法实施例的内容,作为一种可选的实施例,本发明实施例中提供的激光焊接熔深提取方法,所述对峰值散点进行拟合,得到焊缝的熔深曲线,包括:根据位置间隔将熔深散点划分为若干窗口,对每个窗口内的熔深散点从小到大进行排序,获取每个窗口内熔深散点数量与百分比滤波参数的乘积数值,则从每个窗口内排序后的熔深散点中取第乘积数值个熔深散点的值,作为每个窗口对应的深度。
具体地,使用百分比滤波法从熔深散点中,拟合出激光焊接熔深曲线。按照位置间隔将熔深散点划分为若干窗口,每个窗口内部的熔深散点数量存在区别。以某一熔深散点数量为n的窗口为例,对窗口内部的熔深散点数据从小到大进行排序,百分比滤波参数为p,则在排序后的数据中取第np个值记作该窗口对应的深度。百分比滤波法处理后,可以获得不同焊缝位置对应的熔深,即可获取焊缝的初始熔深曲线,再通过移动窗口平均法对曲线进行平滑处理,可以获得焊缝最终的熔深曲线。使用百分比滤波法处理熔深散点数据,拟合出焊缝的熔深曲线,窗口宽度为0.15mm,百分比参数为0.01,对熔深曲线进行平滑滤波,即可获得最终的熔深曲线,如图8所示。
本发明实施例提供的激光焊接熔深提取方法,通过去除参考光的均值直流项,采用非均匀傅里叶变换降低信号的展宽,阈值的峰值滤噪模式降低波动干扰,使用概率密度分布法划分熔深的有效区域,最后将熔深散点拟合为焊缝的熔深曲线,可以去除信号中未干涉的无效项以及随机噪声信号,提高熔深曲线拟合的精度,进而精确提取激光焊接的熔深信息。
本发明各个实施例的实现基础是通过具有处理器功能的设备进行程序化的处理实现的。因此在工程实际中,可以将本发明各个实施例的技术方案及其功能封装成各种模块。基于这种现实情况,在上述各实施例的基础上,本发明的实施例提供了一种激光焊接熔深提取装置,该装置用于执行上述方法实施例中的激光焊接熔深提取方法。参见图2,该装置包括:第一主模块,用于采集熔深监测系统的参考光,在干涉信号中剔除参考光的均值,得到第一干涉信号;第二主模块,用于对第一干涉信号进行非均匀逆傅里叶变换以提取熔深信息,对熔深信息进行峰值去噪并提取峰值散点;第三主模块,用于在焊缝区域内获取峰值散点的概率密度曲线,根据概率密度曲线划分熔深的有效区域;第四主模块,用于对峰值散点进行拟合,得到焊缝的熔深曲线;其中,每一峰值散点横坐标对应一焊缝点处熔深。
本发明实施例提供的激光焊接熔深提取装置,采用图2中的若干模块,通过去除参考光的均值直流项,采用非均匀傅里叶变换降低信号的展宽,阈值的峰值滤噪模式降低波动干扰,使用概率密度分布法划分熔深的有效区域,最后将熔深散点拟合为焊缝的熔深曲线,可以去除信号中未干涉的无效项以及随机噪声信号,提高熔深曲线拟合的精度,进而精确提取激光焊接的熔深信息。
需要说明的是,本发明提供的装置实施例中的装置,除了可以用于实现上述方法实施例中的方法外,还可以用于实现本发明提供的其他方法实施例中的方法,区别仅仅在于设置相应的功能模块,其原理与本发明提供的上述装置实施例的原理基本相同,只要本领域技术人员在上述装置实施例的基础上,参考其他方法实施例中的具体技术方案,通过组合技术特征获得相应的技术手段,以及由这些技术手段构成的技术方案,在保证技术方案具备实用性的前提下,就可以对上述装置实施例中的装置进行改进,从而得到相应的装置类实施例,用于实现其他方法类实施例中的方法。例如:
基于上述装置实施例的内容,作为一种可选的实施例,本发明实施例中提供的激光焊接熔深提取装置,还包括:第一子模块,用于实现在所述得到焊缝的熔深曲线之后,还包括:将焊缝的熔深曲线与实际的熔深金像曲线进行对比,得到熔深误差,所述熔深误差小于等于10%。
基于上述装置实施例的内容,作为一种可选的实施例,本发明实施例中提供的激光焊接熔深提取装置,还包括:第二子模块,用于实现所述对第一干涉信号进行非均匀逆傅里叶变换以提取熔深信息,包括:
Figure GDA0003788234590000071
m=0,1,…,N-1
其中,A为熔深信息;zm为深度坐标;i为第i个像素点;N为采样点个数;I为在第i个像素点采集到的信号;ki为对应的波数;Δk为CCD相机上的波数范围。
基于上述装置实施例的内容,作为一种可选的实施例,本发明实施例中提供的激光焊接熔深提取装置,还包括:第三子模块,用于实现所述对熔深信息进行峰值去噪,包括:
Noi>θ·Pmax
其中,Noi为噪声信号;θ为第一阈值系数;Pmax为干涉信号的峰值。
基于上述装置实施例的内容,作为一种可选的实施例,本发明实施例中提供的激光焊接熔深提取装置,还包括:第四子模块,用于实现所述根据概率密度曲线划分熔深的有效区域,包括:寻找概率密度曲线的峰值点,从峰值点向左依次计算概率密度曲线的一阶导数,第一个左右两侧导数异号的深度点作为熔深的有效区域下限;从峰值点向右依次计算概率密度曲线一阶导数,第一个左右两侧导数异号的深度点作为熔深的有效区域上限。
基于上述装置实施例的内容,作为一种可选的实施例,本发明实施例中提供的激光焊接熔深提取装置,还包括:第五子模块,用于实现所述根据概率密度曲线划分熔深的有效区域,还包括:获取第二阈值系数及概率密度曲线的最大值的乘积,峰值两侧数值大于所述乘积的区域为熔深的有效区域。
基于上述装置实施例的内容,作为一种可选的实施例,本发明实施例中提供的激光焊接熔深提取装置,还包括:第六子模块,用于实现所述对峰值散点进行拟合,得到焊缝的熔深曲线,包括:根据位置间隔将熔深散点划分为若干窗口,对每个窗口内的熔深散点从小到大进行排序,获取每个窗口内熔深散点数量与百分比滤波参数的乘积数值,则从每个窗口内排序后的熔深散点中取第乘积数值个熔深散点的值,作为每个窗口对应的深度。
本发明实施例的方法是依托电子设备实现的,因此对相关的电子设备有必要做一下介绍。基于此目的,本发明的实施例提供了一种电子设备,如图3所示,该电子设备包括:至少一个处理器(processor)、通信接口(Communications Interface)、至少一个存储器(memory)和通信总线,其中,至少一个处理器,通信接口,至少一个存储器通过通信总线完成相互间的通信。至少一个处理器可以调用至少一个存储器中的逻辑指令,以执行前述各个方法实施例提供的方法的全部或部分步骤。
此外,上述的至少一个存储器中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个方法实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下,即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件。基于这样的理解,上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,如ROM/RAM、磁碟、光盘等,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。基于这种认识,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分,所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现方式中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个连续的方框实际上可以基本并行地执行,有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
在本专利中,术语"包括"、"包含"或者其任何其它变体意在涵盖非排它性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其它要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句"包括……"限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
最后应说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (9)

1.一种激光焊接熔深提取方法,其特征在于,包括:采集熔深监测系统的参考光,在干涉信号中剔除参考光的均值,得到第一干涉信号;对第一干涉信号进行非均匀逆傅里叶变换以提取熔深信息,对熔深信息进行峰值去噪并提取峰值散点;所述对第一干涉信号进行非均匀逆傅里叶变换以提取熔深信息,包括:
Figure FDA0003788234580000011
m=0,1,…,N-1
其中,A为熔深信息;zm为深度坐标;i为第i个像素点;N为采样点个数;I为在第i个像素点采集到的信号;ki为对应的波数;Δk为CCD相机上的波数范围;在焊缝区域内获取峰值散点的概率密度曲线,根据概率密度曲线划分熔深的有效区域;对峰值散点进行拟合,得到焊缝的熔深曲线;其中,每一峰值散点横坐标对应一焊缝点处熔深。
2.根据权利要求1所述的激光焊接熔深提取方法,其特征在于,在所述得到焊缝的熔深曲线之后,还包括:将焊缝的熔深曲线与实际的熔深金像曲线进行对比,得到熔深误差,所述熔深误差小于等于10%。
3.根据权利要求1所述的激光焊接熔深提取方法,其特征在于,所述对熔深信息进行峰值去噪,包括:
Noi>θ·Pmax
其中,Noi为噪声信号;θ为第一阈值系数;Pmax为干涉信号的峰值。
4.根据权利要求1所述的激光焊接熔深提取方法,其特征在于,所述根据概率密度曲线划分熔深的有效区域,包括:寻找概率密度曲线的峰值点,从峰值点向左依次计算概率密度曲线的一阶导数,第一个左右两侧导数异号的深度点作为熔深的有效区域下限;从峰值点向右依次计算概率密度曲线一阶导数,第一个左右两侧导数异号的深度点作为熔深的有效区域上限。
5.根据权利要求1所述的激光焊接熔深提取方法,其特征在于,所述根据概率密度曲线划分熔深的有效区域,还包括:获取第二阈值系数及概率密度曲线的最大值的乘积,峰值两侧数值大于所述乘积的区域为熔深的有效区域。
6.根据权利要求1所述的激光焊接熔深提取方法,其特征在于,所述对峰值散点进行拟合,得到焊缝的熔深曲线,包括:根据位置间隔将熔深散点划分为若干窗口,对每个窗口内的熔深散点从小到大进行排序,获取每个窗口内熔深散点数量与百分比滤波参数的乘积数值,则从每个窗口内排序后的熔深散点中取第乘积数值个熔深散点的值,作为每个窗口对应的深度。
7.一种激光焊接熔深提取装置,其特征在于,包括:第一主模块,用于采集熔深监测系统的参考光,在干涉信号中剔除参考光的均值,得到第一干涉信号;第二主模块,用于对第一干涉信号进行非均匀逆傅里叶变换以提取熔深信息,对熔深信息进行峰值去噪并提取峰值散点;所述对第一干涉信号进行非均匀逆傅里叶变换以提取熔深信息,包括:
Figure FDA0003788234580000021
m=0,1,…,N-1
其中,A为熔深信息;zm为深度坐标;i为第i个像素点;N为采样点个数;I为在第i个像素点采集到的信号;ki为对应的波数;Δk为CCD相机上的波数范围;第三主模块,用于在焊缝区域内获取峰值散点的概率密度曲线,根据概率密度曲线划分熔深的有效区域;第四主模块,用于对峰值散点进行拟合,得到焊缝的熔深曲线;其中,每一峰值散点横坐标对应一焊缝点处熔深。
8.一种电子设备,其特征在于,包括:
至少一个处理器、至少一个存储器和通信接口;其中,
所述处理器、存储器和通信接口相互间进行通信;
所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令,所述处理器调用所述程序指令,以执行权利要求1至6任一项所述的方法。
9.一种非暂态计算机可读存储介质,其特征在于,所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,所述计算机指令使所述计算机执行权利要求1至6中任一项所述的方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN116275511B (zh) * 2023-05-19 2023-07-21 华中科技大学 一种激光焊接的熔深测算方法、装置和系统
CN117422713B (zh) * 2023-12-18 2024-05-14 武汉光谷航天三江激光产业技术研究院有限公司 一种根据oct点云提取激光焊接熔深曲线的方法及系统

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5570451B2 (ja) * 2010-02-16 2014-08-13 パナソニック株式会社 レーザ溶接装置およびレーザ溶接方法
JP5252026B2 (ja) * 2011-05-10 2013-07-31 パナソニック株式会社 レーザ溶接装置及びレーザ溶接方法
CN103464906B (zh) * 2013-10-02 2015-08-05 机械科学研究院哈尔滨焊接研究所 激光焊接质量在线检测方法
US10624612B2 (en) * 2014-06-05 2020-04-21 Chikayoshi Sumi Beamforming method, measurement and imaging instruments, and communication instruments
CN105890538A (zh) * 2014-12-30 2016-08-24 广东工业大学 三表面干涉式高精度曲面轮廓测量系统及方法
CN105921854B (zh) * 2016-05-04 2018-02-02 江苏科技大学 一种旋转电弧窄间隙mag焊焊缝偏差识别装置及方法
CN111347157B (zh) * 2018-12-21 2023-04-28 松下知识产权经营株式会社 激光焊接装置以及激光焊接方法
JP7153874B2 (ja) * 2018-12-21 2022-10-17 パナソニックIpマネジメント株式会社 レーザ溶接装置及びレーザ溶接方法
CN112247382A (zh) * 2020-09-10 2021-01-22 武汉光谷航天三江激光产业技术研究院有限公司 基于光学弱相干成像的激光焊接熔深信息监测系统及方法
CN112157368B (zh) * 2020-09-24 2021-11-23 长春理工大学 一种激光非熔透焊接焊缝熔深无损检测方法

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