CN115229355A - 高精密冲压锻件用激光切割方法 - Google Patents

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CN115229355A CN202211154406.6A CN202211154406A CN115229355A CN 115229355 A CN115229355 A CN 115229355A CN 202211154406 A CN202211154406 A CN 202211154406A CN 115229355 A CN115229355 A CN 115229355A
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Abstract

本发明涉及智能焊接技术领域，具体涉及一种高精密冲压锻件用激光切割方法。采集当前进行激光焊接的母材灰度图像；对母材灰度图像进行多阈值分割，获取第一分割区域以及第二分割区域；获取第一分割区域的夹渣特征值；获取第二分割区域中每个像素点与其八邻域内每个像素点的梯度相似性；确定第二分割区域中的焊缝边缘像素点；获取第二分割区域的分布特征值；获取激光焊接设备的调节程度，根据调节程度对激光焊接设备的参数进行调整。本发明通过识别焊缝图像中的夹渣特征的同时考虑到焊接过程中出现飞溅现象的分布特征，从而实时调整焊接设备的参数，能够实现焊接参数的自适应调整，并且保证参数调整的准确性。

Description

高精密冲压锻件用激光切割方法
技术领域
本发明涉及智能焊接技术领域，具体涉及一种高精密冲压锻件用激光切割方法。
背景技术
激光焊接技术是一项通过激光进行金属焊接的激光加工技术。随着工业的快速发展，为了实现高效、安全、智能化激光焊接产品的制造，对激光焊接的工艺要求越来越高，在高精密冲压锻件激光焊接过程中，由于受到母材表面性质和焊接设备参数的影响，会在焊接表面出现夹渣缺陷，影响焊接质量，因此需要在焊接时对焊接设备的参数进行实时调整，从而保证焊接过程的顺利进行。
现有技术中通常使用X射线或其他图像处理方法进行焊缝缺陷的识别，该技术手段可以识别焊接完成后的锻件中存在的缺陷，但此时锻件已经焊接完毕，即使根据识别出的缺陷进行参数调节，部分锻件中仍然会存在缺陷导致报废处理；而实时采集焊接过程中的锻件图像时，由于在激光焊接过程中，同样由于母材表面性质和焊接设备参数的影响，会产生焊接飞溅现象（即在焊接过程中，表现为“强光电火花”现象），而飞溅现象的产生对于焊缝区域特征的识别会产生较大的影响，常规的图像处理方法无法准确识别出焊缝区域的夹渣特征，无法进行焊接参数的自适应调整。
发明内容
为了解决现有技术中常规图像处理方法无法实时对焊缝区域的特征进行识别，从而自适应调整焊接参数的问题，本发明提供一种高精密冲压锻件用激光切割方法，该方案包括：采集当前进行激光焊接的母材灰度图像；对母材灰度图像进行多阈值分割，获取第一分割区域以及第二分割区域；获取第一分割区域的夹渣特征值；获取第二分割区域中每个像素点与其八邻域内每个像素点的梯度相似性；确定第二分割区域中的焊缝边缘像素点；获取第二分割区域的分布特征值；获取激光焊接设备的调节程度，根据调节程度对激光焊接设备的参数进行调整。本发明通过识别焊缝图像中的夹渣特征的同时考虑到焊接过程中出现飞溅现象的分布特征，从而实时调整焊接设备的参数，能够实现焊接参数的自适应调整，并且保证参数调整的准确性
本发明采用如下技术方案，高精密冲压锻件用激光切割方法，包括：
采集当前激光焊接过程中的母材焊接灰度图像。
根据母材焊接灰度图像中像素点的灰度值进行多阈值分割，得到多个分割区域，获取多个分割区域中的第一分割区域以及第二分割区域；其中第一分割区域为所有分割区域中灰度最低的区域，第二分割区域为所有分割区域中灰度最高的区域。
根据第一分割区域中连通域的数量、每个连通域中像素点的数量获取第一分割区域的夹渣特征值。
获取第二分割区域中每个像素点的梯度值，并根据每个像素点的梯度值获取每个像素点与其八邻域内每个像素点的梯度相似性。
利用每个像素点的八邻域内像素点的梯度相似性确定出第二分割区域中的焊缝边缘像素点。
将第二分割区域中的所有焊缝边缘像素点依次进行连接，得到焊缝边缘区域，根据焊缝边缘区域两侧像素点的灰度均值获取第二分割区域的分布特征值。
利用第一分割区域的夹渣特征值和第二分割区域的分布特征值得到对当前激光焊接设备进行调节的调节程度，并利用调节程度对激光焊接设备当前焊接过程中的焊接参数进行调整。
进一步的，高精密冲压锻件用激光切割方法，获取多个分割区域中的第一分割区域以及第二分割区域的方法为：
对当前进行激光焊接的母材灰度图像进行多阈值分割，获取分割阈值
Figure 312891DEST_PATH_IMAGE001
和
Figure 800504DEST_PATH_IMAGE002
，且
Figure 822818DEST_PATH_IMAGE003
；
将灰度值小于
Figure 785570DEST_PATH_IMAGE002
的像素点构成的区域作为第一分割区域；
将灰度值大于
Figure 170415DEST_PATH_IMAGE001
的像素点构成的区域作为第二分割区域。
进一步的，高精密冲压锻件用激光切割方法，获取第一分割区域的夹渣特征的方法为：
获取第一分割区域中连通域的数量；
获取第一分割区域中每个连通域的像素点的个数；
获取第一分割区域中每个连通域的像素点个数之和与连通域数量的比值；
根据第一分割区域中连通域的数量与该比值之和得到第一分割区域的夹渣特征值。
进一步的，高精密冲压锻件用激光切割方法，获取第二分割区域中每个像素点的梯度值之后，还包括：
设定梯度阈值，将第二分割区域中梯度值小于梯度阈值的像素点去除；
进一步的，高精密冲压锻件用激光切割方法，获取第二分割区域中每个像素点与其八邻域内每个像素点的梯度相似性的方法为：
获取第二分割区域中每个像素点的梯度值与其八邻域内每个像素点的梯度值之差；
获取第二分割区域中每个像素点的梯度方向与其八邻域内每个像素点的梯度方向之差；
根据第二分割区域中每个像素点与其八邻域内每个像素点的梯度值之差以及梯度方向之差，获取每个像素点与其八邻域内每个像素点的梯度相似性。
进一步的，高精密冲压锻件用激光切割方法，确定第二分割区域中的焊缝边缘像素点的方法为：
设定相似性阈值，获取每个像素点八邻域内相似性大于阈值的像素点个数占比；
设定占比阈值，将每个像素点八邻域内相似性大于阈值的像素点个数占比大于占比阈值的像素点，作为焊缝边缘像素点。
进一步的，高精密冲压锻件用激光切割方法，获取第二分割区域的分布特征值的方法为：
获取第二分割区域中焊缝边缘区域两侧像素点的灰度均值；
获取第二分割区域中焊缝边缘区域两侧像素点的灰度方差；
获取第二分割区域中像素点的灰度值最大值；
根据第二分割区域中焊缝边缘区域两侧像素点的灰度均值、灰度方差以及第二分割区域中像素点的灰度值最大值，获取第二分割区域的分布特征值。
进一步的，高精密冲压锻件用激光切割方法，获取激光焊接设备的调节程度的方法为：
激光焊接设备的调节程度包括功率调节程度和速度调节程度；
获取调节程度的表达式为：
Figure 94509DEST_PATH_IMAGE004
其中，
Figure 197594DEST_PATH_IMAGE005
表示功率调节程度，W表示当前激光焊接设备的焊接功率，V表示当前激光焊接设备的焊接速度，
Figure 966967DEST_PATH_IMAGE006
表示第一分割区域的夹渣特征值，
Figure 471898DEST_PATH_IMAGE007
表示第二分割区域的分布特征值，
Figure 566893DEST_PATH_IMAGE008
和
Figure 298220DEST_PATH_IMAGE009
表示调节超参数，
Figure 619086DEST_PATH_IMAGE010
表示功率调节系数，
Figure 978523DEST_PATH_IMAGE011
表示速度调节系数，其中
Figure 244419DEST_PATH_IMAGE012
为符号函数，
Figure 56518DEST_PATH_IMAGE013
表示双曲正切函数；
Figure 698852DEST_PATH_IMAGE014
表示反指数函数。
本发明的有益效果是：本发明通过对采集的图像进行分割，能够根据图像中受到飞溅现象的影响得到多个区域，并选取受到飞溅现象影响较小的区域进行焊缝夹渣特征的计算，能够有效解决焊接过程中飞溅现象影响缺陷识别的问题，并且能够为焊接设备参数的调节提供基础依据，同时本发明通过获取飞溅现象较大的区域中飞溅的分布特征，从而作为焊接设备参数调整的另一依据，更进一步的保证了参数调整的准确性，且能够实现激光焊接设备参数的自适应更新，保证了焊接的质量，从而实现高精密冲压锻件的智能焊接。
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作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例的高精密冲压锻件用激光切割方法结构示意图。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅仅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。
如图1所示，给出了本发明实施例的高精密冲压锻件用激光切割方法结构示意图，包括：
101.采集当前进行激光焊接的母材灰度图像，对母材灰度图像进行多阈值分割，得到多个分割区域，获取多个分割区域中的第一分割区域以及第二分割区域。
在进行母材灰度图像采集前，本发明通过控制机械手进行冲压锻件的抓取，并放置在激光焊接平台处；根据预先输入到激光焊接系统中的高精密冲压锻件的CAD图像识别出需要进行焊接的区域从而进行粗定位；根据识别出的焊接区域将激光焊接头调整到该区域。
同时本发明采用高分辨率的CCD工业相机对激光焊接过程中图像进行采集，由于受到CCD相机的视角的影响，采集到的图像中存在当前激光焊接头所在区域的同时，还存在之前焊缝区域的图像（已经焊接过的区域），即在采集图像中存在受到强光影响较小且相机视角能够捕获到的区域图像，对采集的图像进行滤波去噪以及灰度化处理，获取清晰的激光焊接过程中的母材表面图像。
由于在采集的图像中飞溅区域表现为强光的现象，即受飞溅现象影响的较大的区域与受飞溅现象影响的较小的区域之间灰度值差异较大，并且在受飞溅现象影响较小的区域中还存在灰度值更小的夹渣区域，即受飞溅现象影响较大的区域像素点的灰度值
Figure 178374DEST_PATH_IMAGE015
受飞溅现象影响较小的区域像素点的灰度值
Figure 349593DEST_PATH_IMAGE015
受飞溅现象影响较小的区域中的夹渣区域的像素点的灰度值。
因此本发明首先通过OSTU多阈值分割，得到分割阈值
Figure 914566DEST_PATH_IMAGE001
和
Figure 584361DEST_PATH_IMAGE002
（其中
Figure 183970DEST_PATH_IMAGE003
），通过该阈值将预处理之后的图像分为三类，灰度值大于等于阈值
Figure 791669DEST_PATH_IMAGE001
的像素点的像素值设置为0，即灰度值标记为0的像素点构成的区域为第二分割区域，灰度值大于阈值
Figure 843938DEST_PATH_IMAGE001
小于阈值
Figure 562496DEST_PATH_IMAGE002
的像素点的像素值设置为0.5，灰度值小于等于阈值
Figure 751032DEST_PATH_IMAGE002
的像素点的像素值设置为1，即灰度值标记为1的像素点构成的区域为第一分割区域，其中OSTU多阈值分割为公知技术，本发明中不再赘述。
获取多个分割区域中的第一分割区域以及第二分割区域的方法为：
对当前进行激光焊接的母材灰度图像进行多阈值分割，获取分割阈值
Figure 529632DEST_PATH_IMAGE001
和
Figure 803618DEST_PATH_IMAGE002
，且
Figure 325866DEST_PATH_IMAGE003
；
将灰度值小于
Figure 368909DEST_PATH_IMAGE002
的像素点构成的区域作为第一分割区域；
将灰度值大于
Figure 318410DEST_PATH_IMAGE001
的像素点构成的区域作为第二分割区域。
102.对第一分割区域进行连通域分析，根据第一分割区域中连通域的数量、每个连通域中像素点的数量获取第一分割区域的夹渣特征值。
获取第一分割区域的夹渣特征的方法为：
获取第一分割区域中连通域的数量；
获取第一分割区域中每个连通域的像素点的个数；
获取第一分割区域中每个连通域的像素点个数之和与连通域数量的比值；
根据第一分割区域中连通域的数量与该比值之和得到第一分割区域的夹渣特征值。
获取夹渣特征值
Figure 79693DEST_PATH_IMAGE006
的表达式为：
Figure 405632DEST_PATH_IMAGE016
式中，
Figure 303181DEST_PATH_IMAGE017
表示连通域的个数，即用于表征夹渣的个数，
Figure 420654DEST_PATH_IMAGE018
表示第n个连通域中像素点的个数，即用于表征夹渣的大小，
Figure 669233DEST_PATH_IMAGE019
表示夹渣的平均大小，本发明通过获取到的连通域的大小以及连通域的个数，用于表征夹渣特征的程度，连通域的个数越多，表明夹渣数量越多，夹渣缺陷越严重；连通域的大小越大，表明夹渣的大小越大，夹渣缺陷越严重。
1031.获取第二分割区域中每个像素点的梯度值，获取第二分割区域中每个像素点与其八邻域内每个像素点的梯度相似性。
由于仅通过识别受到飞溅现象影响较小的区域的夹渣特征，达不到实时快速调整激光焊接参数的目的（由于强光影响较小的区域往往分布在较激光焊接头所在区域比较远的区域，会造成较大的时间差），受飞溅现象影响较大的区域（即对应的强光区域）中的强光的分布可以表征母材表面光滑平整度，即若母材表面光滑平整度较高（即较为平滑），飞溅现象就越均匀，即强光区域较为均匀的分布在焊缝的两侧，若母材表面光滑平整度较低（即较为粗糙），飞溅现象就越不均匀，即强光区域在焊缝两端呈现不均匀分布，因此本发明通过实时的分析受到飞溅现象影响较大的强光区域（即第二分割区域）的分布特征，进而表征母材表面性质。
首先确定焊缝的区域分布，由于不管是平整的母材表面还是不平整的母材表面，对于高精密冲压锻件来说，焊缝往往是呈现近乎一条直线，且焊缝相对于母材表面呈现下凹的趋势，因此会与正常未焊接的母材表面产生较为明显梯度差异，并且对于焊缝区域的整体趋势与其边缘点的梯度方向垂直，因此通过每个像素点的在邻域窗口内的梯度大小
Figure 533283DEST_PATH_IMAGE020
和方向
Figure 550918DEST_PATH_IMAGE021
，来表征该灰度图像区域中每个像素点的邻域窗口内走势分布，进而获取整体的走势，其中梯度的大小和方向的计算为公知技术，本发明中不再赘述。
由此得到第二分割区域内每个像素点的梯度方向，根据相似梯度方向的像素点确定对应的焊缝边缘区域的像素点，为了减小计算量需要去除一些梯度值较小的点，本发明通过设置梯度阈值
Figure 842222DEST_PATH_IMAGE022
，将梯度值小于阈值
Figure 578097DEST_PATH_IMAGE022
的像素点进行去除，其中梯度大小阈值
Figure 980259DEST_PATH_IMAGE022
可根据具体实施情况而定，本案给出经验参考值
Figure 852400DEST_PATH_IMAGE023
。
获取第二分割区域中每个像素点的梯度值之后，还包括：
设定梯度阈值，将第二分割区域中梯度值小于梯度阈值的像素点去除；
获取第二分割区域中每个像素点与其八邻域内每个像素点的梯度相似性的方法为：
获取第二分割区域中每个像素点的梯度值与其八邻域内每个像素点的梯度值之差；
获取第二分割区域中每个像素点的梯度方向与其八邻域内每个像素点的梯度方向之差；
根据第二分割区域中每个像素点与其八邻域内每个像素点的梯度值之差以及梯度方向之差，获取每个像素点与其八邻域内每个像素点的梯度相似性。
梯度方向和大小相似的两个的像素点为焊缝区域边缘的像素点的概率就越大，建立
Figure 580185DEST_PATH_IMAGE024
滑动窗口，根据第二分割区域中得到剩余的像素点在其各自邻域窗口内的梯度大小和方向，计算第i个像素点与其邻域窗口内其他像素点的梯度大小和方向的相似性，在窗口内相似性较大的像素点越多，则对应的第i个像素点为焊缝区域边缘像素点的概率就越大，其中第i个像素点与其邻域窗口内第j个像素点的相似性的计算表达式为：
Figure 272198DEST_PATH_IMAGE025
式中，
Figure 743630DEST_PATH_IMAGE026
和
Figure 470278DEST_PATH_IMAGE027
分别表示第i个像素点在其邻域窗口内的梯度大小和梯度方向；
Figure 103384DEST_PATH_IMAGE028
和
Figure 545343DEST_PATH_IMAGE029
分别表示第j个像素点在其邻域窗口内的梯度大小和梯度方向；
Figure 554887DEST_PATH_IMAGE030
为防止分母为0。
1032.根据每个像素点的八邻域内梯度相似性大于阈值的像素点个数确定第二分割区域中的焊缝边缘像素点。
确定第二分割区域中的焊缝边缘像素点的方法为：
设定相似性阈值，获取每个像素点八邻域内相似性大于阈值的像素点个数占比；
设定占比阈值，将每个像素点八邻域内相似性大于阈值的像素点个数占比大于占比阈值的像素点，作为焊缝边缘像素点。
设置相似性阈值
Figure 136041DEST_PATH_IMAGE031
（可根据具体实施情况而定，本案给出经验参考值
Figure 205628DEST_PATH_IMAGE032
），统计第i个像素点在其窗口内满足相似性阈值条件（相似性值大于阈值）的像素点个数
Figure 137812DEST_PATH_IMAGE033
，
Figure 419889DEST_PATH_IMAGE033
越大，第i个像素点为焊缝区域边缘像素点的概率越大，其中第i个像素点为焊缝区域边缘像素点的概率
Figure 386708DEST_PATH_IMAGE034
的计算表达式为：
Figure 96038DEST_PATH_IMAGE035
式中，
Figure 515518DEST_PATH_IMAGE033
表示第i个像素点在其窗口内满足相似性阈值条件（相似性值大于阈值）的像素点个数，8表示窗口内邻域像素点的个数。
由此得到每个像素点为焊缝区域边缘像素点的概率，设置概率阈值
Figure 601285DEST_PATH_IMAGE036
（可根据实施者具体实施情况而定，本案给出经验参考值
Figure 157032DEST_PATH_IMAGE037
），去除概率小于阈值条件的像素点，剩余的像素点即为焊缝区域边缘像素点。
1033.将第二分割区域中的所有焊缝边缘像素点依次进行连接，得到焊缝边缘区域，根据焊缝边缘区域两侧像素点的灰度均值获取第二分割区域的分布特征值。
根据先验知识可知，焊缝区域边缘将受飞溅现象影响较大的区域（即第二分割区域）分为三类，焊缝一侧类、焊缝中间类以及焊缝另一侧类，本发明通过计算焊缝一侧类和焊缝另一侧类的像素点之间的分布度，进而表征母材表面性质。
获取第二分割区域的分布特征值的方法为：
获取第二分割区域中焊缝边缘区域两侧像素点的灰度均值；
获取第二分割区域中焊缝边缘区域两侧像素点的灰度方差；
获取第二分割区域中像素点的灰度值最大值；
根据第二分割区域中焊缝边缘区域两侧像素点的灰度均值、灰度方差以及第二分割区域中像素点的灰度值最大值，获取第二分割区域的分布特征值。
其中焊缝一侧类
Figure 37263DEST_PATH_IMAGE038
和焊缝另一侧类
Figure 675530DEST_PATH_IMAGE039
之间的分布特征值
Figure 564989DEST_PATH_IMAGE040
的计算表达式为：
Figure 240821DEST_PATH_IMAGE041
式中，
Figure 823112DEST_PATH_IMAGE042
表示焊缝一侧类
Figure 686026DEST_PATH_IMAGE038
的均值；
Figure 379175DEST_PATH_IMAGE043
表示焊缝另一侧类
Figure 175093DEST_PATH_IMAGE039
的灰度均值；
Figure 662706DEST_PATH_IMAGE044
表示焊缝一侧类
Figure 12916DEST_PATH_IMAGE038
的灰度方差；
Figure 244177DEST_PATH_IMAGE045
表示焊缝另一侧类
Figure 629022DEST_PATH_IMAGE039
的灰度方差；
Figure 284607DEST_PATH_IMAGE046
表示焊缝一侧类
Figure 653271DEST_PATH_IMAGE038
和焊缝另一侧类
Figure 422644DEST_PATH_IMAGE039
的灰度协方差；
Figure 927575DEST_PATH_IMAGE047
和
Figure 756991DEST_PATH_IMAGE048
是计算常数，
Figure 81793DEST_PATH_IMAGE049
，
Figure 920436DEST_PATH_IMAGE050
；
Figure 279873DEST_PATH_IMAGE051
表示受飞溅现象影响较大的区域（即像素值为0的区域）的灰度值的最大值。
强光区域较为均匀的分布在焊缝的两侧，若母材表面光滑平整度较低（即较为粗糙），飞溅现象就越不均匀，即强光区域在焊缝两端呈现不均匀分布，因此本发明通过焊缝两端的灰度均值来实时的分析受到飞溅现象影响较大的强光区域（即第二分割区域）的分布特征，进而表征母材表面性质。
104.根据第一分割区域的夹渣特征值以及第二分割区域的分布特征值获取激光焊接设备的调节程度，根据调节程度对激光焊接设备的参数进行实时调整。
根据两个特征值进行激光焊接设备参数的调节，其中夹渣缺陷越大，飞溅现象影响程度越大，即焊缝区域的夹渣特征越大，强光区域的分布特征越不规律，激光焊接设备的输入能量较低（即焊接设备的功率较低），焊接速度过快；反之亦然。
获取激光焊接设备的调节程度的方法为：
激光焊接设备的调节程度包括功率调节程度和速度调节程度；
获取调节程度的表达式为：
Figure 545769DEST_PATH_IMAGE004
其中，
Figure 357867DEST_PATH_IMAGE005
表示功率调节程度，W表示当前激光焊接设备的焊接功率，V表示当前激光焊接设备的焊接速度，
Figure 469043DEST_PATH_IMAGE006
表示第一分割区域的夹渣特征值，
Figure 948566DEST_PATH_IMAGE007
表示第二分割区域的分布特征值，
Figure 119784DEST_PATH_IMAGE008
和
Figure 416249DEST_PATH_IMAGE009
表示调节超参数，
Figure 596694DEST_PATH_IMAGE052
表示功率调节系数，其中
Figure 930724DEST_PATH_IMAGE053
为符号函数，
Figure 538422DEST_PATH_IMAGE013
表示双曲正切函数；
Figure 59534DEST_PATH_IMAGE014
表示反指数函数，
Figure 43670DEST_PATH_IMAGE054
，其中
Figure 232206DEST_PATH_IMAGE055
为调节阈值，可根据具体实施情况而定，本发明给出经验参考值
Figure 10806DEST_PATH_IMAGE056
；
Figure 19213DEST_PATH_IMAGE011
表示速度调节系数，即
Figure 541462DEST_PATH_IMAGE057
，其中
Figure 850083DEST_PATH_IMAGE058
为调节阈值，可根据具体实施情况而定，本发明给出经验参考值
Figure 534006DEST_PATH_IMAGE059
，
Figure 964462DEST_PATH_IMAGE060
和
Figure 759243DEST_PATH_IMAGE061
分别表示功率和速度的调整量化值，用于计算功率和速度的调整程度，并通过超参数值，具体到调节功率和速度的值的大小。
本发明通过对采集的图像进行分割，能够根据图像中受到飞溅现象的影响得到多个区域，并选取受到飞溅现象影响较小的区域进行焊缝夹渣特征的计算，能够有效解决焊接过程中飞溅现象影响缺陷识别的问题，并且能够为焊接设备参数的调节提供基础依据，同时本发明通过获取飞溅现象较大的区域中飞溅的分布特征，从而作为焊接设备参数调整的另一依据，更进一步的保证了参数调整的准确性，且能够实现激光焊接设备参数的自适应更新，保证了焊接的质量，从而实现高精密冲压锻件的智能焊接。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.高精密冲压锻件用激光切割方法，其特征在于，包括：
采集当前激光焊接过程中的母材焊接灰度图像；
根据母材焊接灰度图像中像素点的灰度值进行多阈值分割，得到多个分割区域，获取多个分割区域中的第一分割区域以及第二分割区域；其中第一分割区域为所有分割区域中灰度最低的区域，第二分割区域为所有分割区域中灰度最高的区域；
根据第一分割区域中连通域的数量、每个连通域中像素点的数量获取第一分割区域的夹渣特征值；
获取第二分割区域中每个像素点的梯度值，并根据每个像素点的梯度值获取每个像素点与其八邻域内每个像素点的梯度相似性；
利用每个像素点的八邻域内像素点的梯度相似性确定出第二分割区域中的焊缝边缘像素点；
将第二分割区域中的所有焊缝边缘像素点依次进行连接，得到焊缝边缘区域，根据焊缝边缘区域两侧像素点的灰度均值获取第二分割区域的分布特征值；
利用第一分割区域的夹渣特征值和第二分割区域的分布特征值得到对当前激光焊接设备进行调节的调节程度，并利用调节程度对激光焊接设备当前焊接过程中的焊接参数进行调整。
2.根据权利要求1所述的高精密冲压锻件用激光切割方法，其特征在于，获取多个分割区域中的第一分割区域以及第二分割区域的方法为：
对当前进行激光焊接的母材灰度图像进行多阈值分割，获取分割阈值
Figure 951534DEST_PATH_IMAGE001
和
Figure 978263DEST_PATH_IMAGE002
，且
Figure 226842DEST_PATH_IMAGE003
；
将灰度值小于
Figure 215527DEST_PATH_IMAGE002
的像素点构成的区域作为第一分割区域；
将灰度值大于
Figure 764320DEST_PATH_IMAGE001
的像素点构成的区域作为第二分割区域。
3.根据权利要求1所述的高精密冲压锻件用激光切割方法，其特征在于，获取第一分割区域的夹渣特征的方法为：
获取第一分割区域中连通域的数量；
获取第一分割区域中每个连通域的像素点的个数；
获取第一分割区域中每个连通域的像素点个数之和与连通域数量的比值；
根据第一分割区域中连通域的数量与该比值之和得到第一分割区域的夹渣特征值。
4.根据权利要求1所述的高精密冲压锻件用激光切割方法，其特征在于，获取第二分割区域中每个像素点的梯度值之后，还包括：
设定梯度阈值，将第二分割区域中梯度值小于梯度阈值的像素点去除。
5.根据权利要求4所述的高精密冲压锻件用激光切割方法，其特征在于，获取第二分割区域中每个像素点与其八邻域内每个像素点的梯度相似性的方法为：
获取第二分割区域中每个像素点的梯度值与其八邻域内每个像素点的梯度值之差；
获取第二分割区域中每个像素点的梯度方向与其八邻域内每个像素点的梯度方向之差；
根据第二分割区域中每个像素点与其八邻域内每个像素点的梯度值之差以及梯度方向之差，获取每个像素点与其八邻域内每个像素点的梯度相似性。
6.根据权利要求1所述的高精密冲压锻件用激光切割方法，其特征在于，确定第二分割区域中的焊缝边缘像素点的方法为：
设定相似性阈值，获取每个像素点八邻域内相似性大于阈值的像素点个数占比；
设定占比阈值，将每个像素点八邻域内相似性大于阈值的像素点个数占比大于占比阈值的像素点，作为焊缝边缘像素点。
7.根据权利要求1所述的高精密冲压锻件用激光切割方法，其特征在于，获取第二分割区域的分布特征值的方法为：
获取第二分割区域中焊缝边缘区域两侧像素点的灰度均值；
获取第二分割区域中焊缝边缘区域两侧像素点的灰度方差；
获取第二分割区域中像素点的灰度值最大值；
根据第二分割区域中焊缝边缘区域两侧像素点的灰度均值、灰度方差以及第二分割区域中像素点的灰度值最大值，获取第二分割区域的分布特征值。
8.根据权利要求1所述的高精密冲压锻件用激光切割方法，其特征在于，获取对当前激光焊接设备进行调节的调节程度的方法为：
激光焊接设备的调节程度包括功率调节程度和速度调节程度；
获取调节程度的表达式为：
Figure 55624DEST_PATH_IMAGE004
其中，
Figure 916133DEST_PATH_IMAGE005
表示功率调节程度，
Figure 849453DEST_PATH_IMAGE006
表示速度调节程度，W表示当前激光焊接设备的焊接功率，V表示当前激光焊接设备的焊接速度，
Figure 111808DEST_PATH_IMAGE007
表示第一分割区域的夹渣特征值，
Figure 574013DEST_PATH_IMAGE008
表示第二分割区域的分布特征值，
Figure 423282DEST_PATH_IMAGE009
和
Figure 894715DEST_PATH_IMAGE010
表示调节超参数，
Figure 886942DEST_PATH_IMAGE011
表示功率调节系数，
Figure 910262DEST_PATH_IMAGE012
表示速度调节系数，其中
Figure 620729DEST_PATH_IMAGE013
为符号函数，
Figure 754907DEST_PATH_IMAGE014
表示双曲正切函数；
Figure 601640DEST_PATH_IMAGE015
表示反指数函数。
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Denomination of invention: Laser welding method for high-precision stamping forgings

Effective date of registration: 20231025

Granted publication date: 20221213

Pledgee: Industrial and Commercial Bank of China Limited Yangzhou Development Branch

Pledgor: JIANGSU WIN-WIN METAL FORMING MACHINE Co.,Ltd.

Registration number: Y2023320000473