CN115041469B - 一种可调谐多脉冲激光清除系统及其工作方法 - Google Patents

Abstract

本公开的实施例提供了一种可调谐多脉冲激光清除系统及其工作方法。所述方法包括激光清洗控制系统控制清洗对象表面情况预判系统，获得清洗对象表面附着情况数据；由脉冲延时发生控制系统实时控制长脉冲激光器、短脉冲激光器分别输出长脉冲激光与短脉冲激光，经过光束整形系统输出多脉冲激光传输至扫描系统，输出扫描激光照射至清洗对象表面；控制清洗状态信息采集系统对清洗对象的清洗状态进行实时采集，对清洗对象的污染物吸附位置进行分析，进行下一次清除作业。以此方式，可以采用多数据融合与人工智能技术结合实时在线调控清除条件技术，利用激光清除工艺路径补偿优化策略和激光清除过程光机电协调智能控制技术，实现激光无损智能高效清除。

Description

一种可调谐多脉冲激光清除系统及其工作方法

技术领域

本公开涉及激光清除领域，尤其涉及一种可调谐多脉冲激光清除技术领域。

背景技术

激光清除技术是先进制造领域中十分重要的研究内容之一，在航空航天、轨道交通、工业模具以及微电子等领域具有广泛的应用前景，受到物理学、材料科学、机械制造、光电子等研究领域的广泛关注。

然而，现有激光清除技术并不适用于污染物吸附复杂、无损、增强增效、无人的清除作业条件，这是因为：

一、现有激光清除技术主要是针对锈迹进行设计，而实际污染物成分复杂，可能已经超出锈迹范围，现有激光清除装置没有根据目标上吸附的污染物的具体成分以及分布情况进行针对性设计，不能对污染物成分、分布情况等参数进行精准测量和分析，无法对污染物进行高效清除，清除过程中易存在基底损伤、清除残留、某些污染物难清除等问题。

二、为增强激光清除效率，需要对激光性能、污染物成分、污染程度(层深、分布)等清除条件进行实时监控及实时调整，现有激光清除装置没有根据对清除条件的实时监控进行实时调整，无法实现在线清除，无法确保清除条件、清除结果的一致性，无法保证清除作业自由度以及人工成本。

三、现有激光清除技术没有建立完整的大数据系统，无法针对污染物清除情况进行具体分析，从而调整激光参数，无法保障清除效率，清除效果无法即时叠加，无法保证污染物的增强及增效清除。

发明内容

本公开提供了一种可调谐多脉冲激光清除的系统以及方法。

根据本公开的第一方面，提供了一种可调谐多脉冲激光清除系统。该系统包括：

激光清洗控制系统、清洗对象表面情况预判系统、脉冲延时发生控制系统、长脉冲激光器、短脉冲激光器、光束整形系统、扫描系统、清洗状态信息采集系统、位移辅助控制平台；其中，

激光清洗控制系统用于控制整个激光清除系统，规划清洗对象上的激光清除轨迹，并生成激光清除工艺路径补偿优化方案，对清除效果进行在线监测与反馈对清除条件在线调控；

清洗对象表面情况预判系统用于获得清洗对象表面附着情况离线数据，并预判清洗对象表面污染物附着情况，为激光清洗控制系统进行首次清除作业提供数据；

脉冲延时发生控制系统用于实时控制长脉冲激光器、短脉冲激光器，使二者分别输出长脉冲激光与短脉冲激光，经过光束整形系统输出组合激光传输至扫描系统，输出的扫描激光照射至清洗对象表面位置；

清洗状态信息采集系统用于采集清洗对象表面参数信息，反馈至激光清洗控制系统，以便激光清洗控制系统准备下一次清除作业。

根据本公开的第二方面，提供了一种激光清除系统的工作方法。该方法包括：

激光清洗控制系统控制清洗对象表面情况预判系统，获得清洗对象表面附着情况数据；

激光清洗控制系统向脉冲延时发生控制系统发送指令，由脉冲延时发生控制系统实时控制长脉冲激光器、短脉冲激光器分别输出长脉冲激光与短脉冲激光，经过光束整形系统输出多脉冲激光传输至扫描系统，输出扫描激光照射至清洗对象表面；

激光清洗控制系统控制清洗状态信息采集系统对清洗对象的清洗状态进行实时采集，对清洗对象的污染物吸附位置进行分析，进行下一次清除作业。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述方法还包括：

激光清洗控制系统根据清洗对象表面污染物成分和分布情况，确定对应的清除机制，以及激光条件、扫描条件。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述确定对应的清除机制包括：

根据预先建立的多体制激光的增效清除机制，包括清除机制与激光条件、扫描条件、去除量主导因素的映射关系，确定对应的清除机制，以及激光条件、扫描条件。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，对清洗对象的污染物吸附位置进行分析，进行下一次清除作业包括：

通过清除过程在线监测与实时评估，实时分析清除效果，进行清除条件在线调控，实现无损智能增效清除。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述在线监测与实时评估包括：

基于清除作业过程中获取的基底和污染物的激光诱导等离子体光谱特性的数据，并在线监测和实时评估污染物附着情况，获得特征光谱和图像信息，将二者结合实现对污染物有无、位置与分布等信息的监测与评估。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述进行清除条件在线调控包括：

根据以清除机制发生变化为分界点，将清除机制划分为阶段清除机制，建立的“阶段清除机制—激光因素、扫描因素与清除深度因素三因素水平映射关系”，以清除机制为导向，选择激光条件和扫描条件的工艺调控方法。

应当理解，发明内容部分中所描述的内容并非旨在限定本公开的实施例的关键或重要特征，亦非用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。

附图说明

结合附图并参考以下详细说明，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定在附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素，其中：

图1示出了能够在其中实现本公开的实施例的示例性激光清除系统100的示意图；

图2示出了根据本公开实施例的基于可调谐多脉冲激光的无损清除方法200的流程图。

具体实施方式

为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开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公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的全部其他实施例，都属于本公开保护的范围。

另外，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

图1示出了能够在其中实现本公开的实施例的示例性激光清除系统100的示意图。激光清除系统100包括以下部件：激光清洗控制系统1、清洗对象表面情况预判系统2、脉冲延时发生控制系统3、长脉冲激光器4、短脉冲激光器5、光束整形系统6、扫描系统7、清洗状态信息采集系统9、位移辅助控制平台10；其中，

激光清洗控制系统1用于控制整个激光清除系统。在一些实施例中，激光清洗控制系统1中利用运动仿真与离线编程技术规划清洗对象8上的激光清除轨迹，并生成激光清除工艺路径补偿优化方案，融合数据库与人工智能技术，对清除效果进行在线监测与反馈对清除条件在线调控。

清洗对象表面情况预判系统2用于获得清洗对象8表面附着情况离线数据，并预判清洗对象8表面污染物附着情况，为激光清洗控制系统1进行首次清除作业提供数据。

脉冲延时发生控制系统3用于实时控制长脉冲激光器4、短脉冲激光器5，使二者分别输出长脉冲激光与短脉冲激光，经过光束整形系统6输出组合激光传输至扫描系统7，输出的扫描激光照射至清洗对象8表面位置。

清洗状态信息采集系统9用于采集清除作业后的清洗对象8表面参数信息，反馈至激光清洗控制系统1。

激光清洗控制系统1根据清洗对象8表面参数信息，对清除作业后的清洗对象8的污染物吸附位置进行分析，准备下一次清除作业。

激光清洗控制系统1中利用运动仿真与离线编程技术规划激光清除轨迹，并提出激光清除工艺路径补偿优化方案，融合数据库与人工智能技术，对清除效果进行在线监测与反馈对清除条件在线调控。

在一些实施例中，需清除污染物的清洗对象8固定在位移辅助控制平台10上，清洗对象8的表面位于测试工位，所述表面与扫描系统7输出的扫描激光垂直。

图2示出了根据本公开实施例的基于可调谐多脉冲激光的无损清除方法200的流程图。方法200可以由图1中的激光清除系统100执行。

在框202，激光清洗控制系统1控制清洗对象表面情况预判系统2，获得清洗对象8表面附着情况数据；

在一些实施例中，激光清洗控制系统1通过清洗对象表面情况预判系统2获得清洗对象8表面数据，例如，污染物成分和分布情况，确定对应的清除机制，以及激光条件、扫描条件。每种激光体制不同清除机制区间内，激光条件(波长、功率、光斑尺寸、脉宽等)、扫描条件(扫描速度、扫描次数等)与去除量(清除面积、清除深度)的作用规律也大不相同。因此，激光清洗控制系统1通过建立清除机制与激光条件、扫描条件、去除量主导因素的映射关系，按无损、清除效果好、清除效率高的原则优选激光条件和扫描条件的工艺调控，为激光清洗控制系统1向脉冲延时发生控制系统3发送命令提供数据。

在一些实施例中，激光清洗控制系统1根据清洗对象8表面数据，例如，污染物成分和分布情况，进行清除轨迹规划。

在一些实施例中，针对多体制激光与基底附着特征污染物相互作用的物理过程，考虑脉冲串激光的脉冲个数、重复频率、占空比等激光参数对模型中物性参数的动态特性、温度场弛豫时间等影响，建立多脉冲激光无损耦合增强作用清除模型；考虑波长匹配、功率配比等激光参数对模型中选择性吸收、热源项差异等影响，建立多波长组合激光无损耦合增强作用清除模型；考虑纳秒-毫秒、纳秒-连续、毫秒-连续等多种脉宽组合方式下，脉冲延时、光斑尺寸等参数对模型中各脉冲初始条件、力学边界条件等影响，建立多脉宽组合激光无损耦合增强作用清除模型。基于多体制激光作用基底附着多种特征污染物的物理模型，利用COMSOL Multiphysics有限元软件进行数值仿真。针对多体制激光参数设置仿真模型中相应的热源项、边界条件、初始条件等仿真参数，获取温度、作用力、清除力等随激光条件(脉冲个数、重复频率、占空比、波长匹配、功率配比、脉冲延时和光斑尺寸等)和扫描条件(扫描速度和扫描次数)变化的仿真规律。获取温度、激光诱导等离子体光谱特性、表面形貌和去除量随激光条件变化的实验规律。综合仿真与实验研究的结果，得到基底附着污染物在熔融、汽化等不同阶段的激光无损清除阈值条件；预先建立多体制激光的增效清除机制，包括清除机制与激光条件、扫描条件、去除量主导因素的映射关系。

在框204，激光清洗控制系统1向脉冲延时发生控制系统3发送指令，由脉冲延时发生控制系统3实时控制长脉冲激光器4、短脉冲激光器5分别输出长脉冲激光与短脉冲激光，经过光束整形系统6输出多脉冲激光传输至扫描系统7，输出扫描激光照射至清洗对象8表面。

在一些实施例中，利用脉冲延时发生控制系统3进行激光时间参数的控制，利用光束整形系统6将多束激光(长脉冲激光与短脉冲激光)进行合束整形，实现激光空间参数的控制，最终实现多脉冲激光的发射。

在框206，激光清洗控制系统1控制清洗状态信息采集系统9对清洗对象8的清洗状态进行实时采集，对清洗对象8的污染物吸附位置进行分析，准备下一次清除作业。

在一些实施例中，激光清洗控制系统1通过将首次清除后所得清洗对象8表面污染物附着情况数据进行分析，提供适用于该次清除作业的脉冲激光参数，并向脉冲延时发生控制系统3发送指令，由脉冲延时发生控制系统3实时控制长脉冲激光器4、短脉冲激光器5分别输出长脉冲激光与短脉冲激光，经过光束整形系统6输出组合激光传输至扫描系统7，输出扫描激光照射至清洗对象8表面。重复上述步骤直至清除完成，且保证清除过程中并未损伤清除对象本身，实现闭环控制。

在一些实施例中，清洗对象表面情况预判系统2和清洗状态信息采集系统9可以是同一模块。激光清洗控制系统1通过清洗状态信息采集系统9获得清洗对象8表面数据，包括污染物成分和分布情况，并基于清除作业过程中获取的基底和污染物的激光诱导等离子体光谱特性的数据，建立基底和污染物的特征光谱的临时专用数据库，并在线监测和实时评估污染物附着情况，获得特征光谱和图像信息，将二者结合实现对污染物有无、位置与分布等信息的监测与评估，并将数据补充至临时专用数据库，实现系统作业的快速响应与读取。由于每种激光体制不同清除机制区间内，激光条件(波长、功率、光斑尺寸、脉宽等)、扫描条件(扫描速度、扫描次数等)与去除量(清除面积、清除深度)的作用规律也大不相同。因此，激光清洗控制系统1通过清除机制与激光条件、扫描条件、去除量主导因素的映射关系，并以清除机制为导向通过清洗状态信息采集系统9所得污染物厚度与去除量做对比，按无损、清除效果好、清除效率高的原则优选激光条件和扫描条件的工艺调控，为激光清洗控制系统1向脉冲延时发生控制系统3发送命令提供数据。激光清洗控制系统1给出适当的脉冲激光参数，包括长、短脉冲个数、重复频率、占空比等。

在一些实施例中，针对每种激光体制的清除机制，分析在激光条件和扫描条件的众多因素中对去除量影响最大的因素，分别定义为主要激光因素、扫描因素。采用多参数多元线性回归方法，将激光条件、扫描条件、去除量优化为以主要因素函数表达的激光因素、扫描因素与清除深度因素。以清除机制发生变化为分界点，将清除机制划分为阶段清除机制，建立“阶段清除机制—三因素水平映射关系”U_ij＝F(X_ij,Y_ij,Z_ij)，其中X_ij∈[a_ij,b_ij]为激光因素水平，Y_ij∈[c_ij,d_ij]为扫描因素水平，Z_ij∈[e_ij,f_ij]清除深度因素水平，i代表不同激光体制，j代表不同阶段清除机制。依据所述“阶段清除机制—三因素水平区间映射关系”(阶段清除机制与激光因素水平、扫描因素水平、清除深度因素水平的映射关系)，以阶段清除机制智能调控清除条件为原则，采用多数据融合与人工智能技术结合实时在线调控清除条件技术，实现无损智能增效清除。

在一些实施例中，依据对基底和污染物的激光诱导等离子体光谱性质研究结果，将不同基底与污染物的光谱信息进行对比分析，确定每一种特征污染物区别于基底和其他污染物的特征波长，提取相应特征波长下的特征光谱数据，建立每一种污染物的特征光谱数据库。在激光清除的过程中，应用快速光电探测器对污染物特征光谱信号的强度、寿命、密度和温度等参数进行实时监测，并将实时获取的光谱信号与污染物特征光谱数据库在线比对，从而实时监测污染物的成分与有无存留。针对污染物所在的特征区域，应用高速视觉传感器对污染物的表面形貌图像进行实时采集，并基于色调的表面分析方法，对图像进行滤波、二值化、分割等在线处理，从而实时监测基底表面污染物的位置与分布。基于激光与物质相互作用的机理，从激光与污染物相互作用的时间尺度入手，通过特征光谱与图像的多数据融合，实时监测与评估污染物的清除效果，基底是否损伤。

通过清除过程在线监测与实时评估，实时分析清除效果，可以进行清除条件在线调控，实现无损智能增效清除。

根据本公开的实施例，实现了以下技术效果：

(1)通过基底与污染物吸附理论、激光作用机理和激光清除机制研究，揭示了复杂条件下激光与基底附着多种特征污染物的无损清除机制、耦合增效作用机制，探索了激光无损增效清除方法。

(2)掌握了适合工业应用需求，以激光清除机制智能调控清除条件为原则，采用多数据融合与人工智能技术结合实时在线调控清除条件技术，利用激光清除工艺路径补偿优化策略和激光清除过程光机电协调智能控制技术，实现激光无损智能高效清除。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本公开并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本公开，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于可选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本公开所必须的。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。

Claims (5)

1.一种可调谐多脉冲激光清除系统，包括：

激光清洗控制系统、清洗对象表面情况预判系统、脉冲延时发生控制系统、长脉冲激光器、短脉冲激光器、光束整形系统、扫描系统、清洗状态信息采集系统、位移辅助控制平台；其中，

激光清洗控制系统用于控制整个激光清除系统，规划清洗对象上的激光清除轨迹，并生成激光清除工艺路径补偿优化方案，对清除效果进行在线监测与反馈，对清除条件在线调控；

清洗对象表面情况预判系统用于获得清洗对象表面附着情况离线数据，并预判清洗对象表面污染物附着情况，为激光清洗控制系统进行首次清除作业提供数据；

脉冲延时发生控制系统用于实时控制长脉冲激光器、短脉冲激光器，使二者分别输出长脉冲激光与短脉冲激光，经过光束整形系统输出组合激光传输至扫描系统，输出的扫描激光照射至清洗对象表面位置；

清洗状态信息采集系统用于采集清洗对象表面参数信息，反馈至激光清洗控制系统，以便激光清洗控制系统准备下一次清除作业，其中，

激光清洗控制系统用于根据清洗对象表面污染物成分和分布情况，确定对应的清除机制，以及激光条件、扫描条件，

所述确定对应的清除机制以及激光条件、扫描条件，包括：根据预先建立的多体制激光的增效清除机制，包括清除机制与激光条件、扫描条件、去除量主导因素的映射关系，确定对应的清除机制，以及激光条件、扫描条件，

所述多体制激光的增效清除机制，包括：

针对多体制激光与基底附着特征污染物相互作用的物理过程，考虑包括脉冲串激光的脉冲个数、重复频率、占空比的激光参数对模型中的包括物性参数的动态特性、温度场弛豫时间的影响，建立多脉冲激光无损耦合增强作用清除模型；

考虑包括波长匹配、功率配比的激光参数对模型中的包括选择性吸收、热源项差异的影响，建立多波长组合激光无损耦合增强作用清除模型；

考虑多种脉宽组合方式下，包括脉冲延时、光斑尺寸的参数对模型中的包括各脉冲初始条件、力学边界条件的影响，建立多脉宽组合激光无损耦合增强作用清除模型。

2.根据权利要求1所述激光清除系统的工作方法，其中，所述方法包括：

激光清洗控制系统控制清洗对象表面情况预判系统，获得清洗对象表面附着情况数据，激光清洗控制系统根据清洗对象表面污染物成分和分布情况，确定对应的清除机制，以及激光条件、扫描条件，

所述确定对应的清除机制以及激光条件、扫描条件，包括：根据预先建立的多体制激光的增效清除机制，包括清除机制与激光条件、扫描条件、去除量主导因素的映射关系，确定对应的清除机制，以及激光条件、扫描条件，

所述多体制激光的增效清除机制，包括：

针对多体制激光与基底附着特征污染物相互作用的物理过程，考虑包括脉冲串激光的脉冲个数、重复频率、占空比的激光参数对模型中的包括物性参数的动态特性、温度场弛豫时间的影响，建立多脉冲激光无损耦合增强作用清除模型；

考虑包括波长匹配、功率配比的激光参数对模型中的包括选择性吸收、热源项差异的影响，建立多波长组合激光无损耦合增强作用清除模型；

考虑多种脉宽组合方式下，包括脉冲延时、光斑尺寸的参数对模型中的包括各脉冲初始条件、力学边界条件的影响，建立多脉宽组合激光无损耦合增强作用清除模型；

激光清洗控制系统向脉冲延时发生控制系统发送指令，由脉冲延时发生控制系统实时控制长脉冲激光器、短脉冲激光器分别输出长脉冲激光与短脉冲激光，经过光束整形系统输出多脉冲激光传输至扫描系统，输出扫描激光照射至清洗对象表面；

激光清洗控制系统控制清洗状态信息采集系统对清洗对象的清洗状态进行实时采集，对清洗对象的污染物吸附位置进行分析，进行下一次清除作业。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，对清洗对象的污染物吸附位置进行分析，进行下一次清除作业包括：

通过清除过程在线监测与实时评估，实时分析清除效果，进行清除条件在线调控，实现无损智能增效清除。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述在线监测与实时评估包括：

基于清除作业过程中获取的基底和污染物的激光诱导等离子体光谱特性的数据，并在线监测和实时评估污染物附着情况，获得特征光谱和图像信息，将二者结合实现对污染物有无、位置与分布信息的监测与评估。

5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述进行清除条件在线调控包括：

根据以清除机制发生变化为分界点，将清除机制划分为阶段清除机制，建立的“阶段清除机制—激光因素、扫描因素与清除深度因素三因素水平映射关系”， 以清除机制为导向，选择激光条件和扫描条件的工艺调控方法。