CN117324769B - 一种基于ccd视觉检测的自动精密激光焊接方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于激光焊接监管技术领域，具体是一种基于CCD视觉检测的自动精密激光焊接方法，通过实时采像模块基于CCD相机对焊接区域进行实时视觉采集，图像处理模块对接收到的图像数据进行预处理和特征提取，优化分析控制模块基于特征数据并进行分析以生成相应优化策略，对焊接过程进行实时调整优化，能够将激光焊接与CCD视觉检测相结合以实现焊接过程的自动优化，实现激光焊接的自动化和精密控制，且通过优化精准性检测模块对优化执行表现状况进行分析，以及对激光器的运行异常状况和采像质量影响状况进行检测评估并合理反馈预警，进一步保证激光焊接质量。
Description
技术领域
本发明涉及激光焊接监管技术领域，具体是一种基于CCD视觉检测的自动精密激光焊接方法。
背景技术
激光焊接是一种高效的焊接方法，通过激光器并利用高能量光束转化热能，照射在需要焊接的材料表面上，使激光与被焊接材料发生强烈的相互作用，从而产生熔融、气化等瞬间物理化学过程，形成一个冶金结合的接头；激光焊接广泛应用于汽车工业、轻工、建筑等领域；
目前在进行激光焊接时，不能将激光焊接与CCD视觉检测相结合以实现焊接过程的自动优化和优化精准性评估，无法实现激光焊接的自动化和精密控制，且在实际使用过程中不能对激光器的运行异常状况和采像质量影响状况进行检测评估并合理反馈预警，管理人员无法及时作出相应调控措施，不利于保证焊接质量；
针对上述的技术缺陷，现提出一种解决方案。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于CCD视觉检测的自动精密激光焊接方法，解决了现有技术不能将激光焊接与CCD视觉检测相结合以实现焊接过程的自动优化和优化精准性评估，且不能对激光器的运行异常状况和采像质量影响状况进行检测评估并合理反馈预警，不利于保证焊接质量的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于CCD视觉检测的自动精密激光焊接方法，包括以下步骤：
步骤一、实时采像模块通过CCD相机对焊接区域进行实时视觉采集，将采集到的图像数据经服务器传输至图像处理模块；
步骤二、图像处理模块对接收到的图像数据进行预处理，并对预处理后的图像进行特征提取，且所提取的特征数据经服务器发送至优化分析控制模块；
步骤三、优化分析控制模块根据接收到的特征数据，将所有特征数据与相应预设参数进行逐一比较，基于比较分析结果生成相应优化策略以调整激光器的输出功率和扫描速度，对焊接过程进行实时调整优化；
服务器与优化精准性检测模块通信连接，在优化分析控制模块对焊接过程中的激光器进行实时优化控制时，优化精准性检测模块通过优化准确性分析以判断对应优化过程为优化正常状态、优化高异状态或优化低异状态，通过优化效表分析获取到优化效析值，且获取到单位时间内优化高异状态的判断次数和优化低异状态的判断次数并将其分别标记为优异高频值和优异低频值；
将优化效析值、优化高频值和优化低频值进行数值计算得到优化评判值，将优化评判值与预设优化评判阈值进行数值比较，若优化评判值超过预设优化评判阈值，则生成优化故障信号；若优化评判值未超过预设优化评判阈值，则生成优化无碍信号；且将优化故障信号经服务器发送至焊接管理端，焊接管理端接收到优化故障信号时对其进行显示并发出相应预警。
进一步的，在步骤二中，预处理包括噪声去除和图像增强，其中，噪声去除是指通过相应算法将干扰因素从图像中去除，提高图像的清晰度和质量，噪声去除方法包括中值滤波和高斯滤波；图像增强是指为突出图像中的某些特征而进行的对比度、亮度和色彩调整，在激光焊接中通过进行图像增强以清楚显现焊缝的位置和形状，图像增强方法包括直方图均衡化和锐化。
进一步的，在步骤二中，特征提取包括焊缝位置、宽度和深度信息的提取，焊缝位置提取方法包括基于边缘检测的方法和基于模板匹配的方法，焊缝宽度和深度提取方法包括基于边缘检测的方法和基于深度学习的方法。
进一步的，优化准确性分析的具体分析过程如下：
实时采集到激光器的输出功率和扫描速度并将其分别标记为功率实测值和扫速实测值，且从服务器调取当前时刻优化分析控制模块分析得到的预设输出功率和预设扫描速度并将其分别标记为功率设定值和扫速设定值；将对应时刻的功率实测值与功率设定值进行差值计算并取绝对值以得到功率差析值，将扫速实测值与扫速设定值进行差值计算并取绝对值以得到扫速差析值；
将功率差析值和扫速差析值与预设功率差析阈值和预设扫速差析阈值分别进行数值比较，若功率差析值和扫速差析值均未超过对应预设阈值，则判断对应时刻处于优化正常状态；若功率差析值和扫速差析值超过对应预设阈值，则判断对应时刻处于优化高异状态；其余情况则判断对应时刻处于优化低异状态。
进一步的，优化效表分析的具体分析过程如下：
采集到优化分析控制模块生成相应优化策略的时刻并将其标记为时刻一，以及采集到激光器开始作出相应调整的时刻并将其标记为时刻二，将对应的时刻二和时刻一进行时间差计算得到单次优效值；将单位时间内的所有单次优效值进行求和计算并取均值以得到优效平均值，将单次优效值与预设单次优效阈值进行数值比较，若单次优效值超过预设单次优效阈值，则将对应单次优效值标记为优效异常值，将单位时间内优效异常值的数量与单次优效值的数量进行比值计算得到优效异析值；将优效异析值与优效平均值进行赋权求和计算得到优化效析值。
进一步的，服务器与采像影响性监测模块和焊接异常性诊断模块均通信连接，采像影响性监测模块对CCD相机的运行进行监测，通过分析以生成采像高影响信号或采像低影响信号，且将采像高影响信号经服务器发送至焊接管理端；焊接异常性诊断模块对激光器的运行进行检测和异常诊断，通过分析以生成焊接异常预警信号或焊接正常信号，将焊接异常预警信号经服务器发送至焊接管理端；且焊接管理端接收到采像高影响信号或焊接异常预警信号时对其进行显示，并发出相应预警。
进一步的，采像影响性监测模块的具体分析过程包括：
实时采集到CCD相机运行时的摆动频率和摆动幅度，将摆动频率和摆动幅度与预设摆动频率阈值和预设摆动幅度阈值分别进行数值比较，若摆动频率或摆动幅度超过对应预设阈值，则判断对应时刻CCD相机处于摆异状态；获取到单位时间内CCD处于摆异状态的时长并将其标记为摆异时况评估值，且将单位时间内CCD相机的所有摆动频率进行均值计算得到摆频检测值，同理获取到摆幅检测值，将摆异时况评估值、摆频检测值和摆幅检测值进行数值计算得到摆影决策值；将摆影决策值与预设摆影决策阈值进行数值比较，若摆影决策值超过预设摆影决策阈值，则生成采像高影响信号；
若摆影决策值未超过预设摆影决策阈值，则采集到CCD相机所需采集的焊接区域的环境能见度数据和光照亮度数据，将光照亮度数据与预设适宜采像光亮范围的的中值进行差值计算并取绝对值以得到光亮检测数据；将单位时间内的所有环境能见度数据进行均值计算得到能见度评估值，同理获取到光亮评估值，将能见度评估值与光亮评估值进行数值计算得到采环评估值；将采环评估值与预设采环评估阈值进行数值比较，若采环评估值超过预设采环评估阈值，生成采像高影响信号；若采环评估值未超过预设采环评估阈值，生成采像低影响信号。
进一步的，焊接异常性诊断模块的具体运行过程包括：
采集到激光器上若干个位置处的温度曲线，将温度曲线上设定若干个温标点，将对应温标点的温度数据与预设温度数据阈值进行数值比较，若温度数据超过预设温度数据阈值，则将对应温标点标记为超常温标点，将超常温标点的数量与温标点的数量进行比值计算得到超常点检值；且将相邻两组温标点的温度数据进行差值计算得到温度差检值，将温度差检值与预设温度差检阈值进行数值比较，若温度差检值超过预设温度差检阈值，则将对应温度差检值标记为存疑温升值，将存疑温升值的数量与温度差检值的数量进行比值计算得到存疑温析值；
以及将所有温标点的温度数据进行求和计算并取均值以得到温度分析值，将温度分析值、存疑温析值和超常点检值进行数值计算得到激光器对应位置的位温表现值；将位温表现值与预设位温表现阈值进行数值比较，若位温表现值超过预设位温表现阈值，则将对应位置标记为温检异现位；
将激光器上的温检异现位的数量标记为温检评估值，并获取到激光器运行过程中所产生的噪音数据，将噪音数据和温检评估值进行数值计算得到焊接异常诊断值；将焊接异常诊断值与预设焊接异常诊断阈值进行数值比较，若焊接异常诊断值超过预设焊接异常诊断阈值，则生成焊接异常预警信号；若焊接异常诊断值未超过预设焊接异常诊断阈值，则生成焊接正常信号。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明中，通过实时采像模块基于CCD相机对焊接区域进行实时视觉采集，图像处理模块对接收到的图像数据进行预处理和特征提取，优化分析控制模块基于特征数据并进行分析以生成相应优化策略，对焊接过程进行实时调整优化，将激光焊接与CCD视觉检测相结合以实现焊接过程的自动优化，实现激光焊接的自动化和精密控制；且通过优化精准性检测模块对优化执行表现状况进行分析，生成优化故障信号或优化无碍信号，以便管理人员及时作出相应改善措施，有效保证激光焊接操作的稳定性和焊接质量；
2、本发明中，通过采像影响性监测模块对CCD相机的运行进行监测，通过分析以生成采像高影响信号或采像低影响信号，以便管理人员详细掌握采像影响状况，从而得以快速且针对性的作出合理调控措施，保证CCD相机的采像质量，有利于进行视觉分析并提升分析结果精准性；且通过焊接异常性诊断模块对激光器的运行进行检测和异常诊断，通过分析以生成焊接异常预警信号或焊接正常信号，以便管理人员详细掌握激光器的运行故障状况和焊接风险性，进一步保证激光焊接质量和操作稳定性。
附图说明
为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明；
图1为本发明的方法流程图；
图2为本发明中实施例一的系统框图；
图3为本发明中实施例二和实施例三的系统框图。
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。
实施例一：如图1-2所示，本发明提出的一种基于CCD视觉检测的自动精密激光焊接方法，包括以下步骤：
步骤一、实时采像模块通过CCD相机对焊接区域进行实时视觉采集，将采集到的图像数据经服务器传输至图像处理模块；
步骤二、图像处理模块对接收到的图像数据进行预处理，并对预处理后的图像进行特征提取，且所提取的特征数据经服务器发送至优化分析控制模块；
其中，预处理包括噪声去除和图像增强，其中，噪声去除是指通过相应算法将干扰因素从图像中去除，提高图像的清晰度和质量，噪声去除方法为中值滤波或高斯滤波等；
在激光焊接中，为了更好地识别焊缝，往往需要提高图像的对比度和亮度，以便更清楚地看出焊缝的位置和形状；图像增强是指为突出图像中的某些特征而进行的对比度、亮度和色彩等调整，在激光焊接中通过进行图像增强以清楚显现焊缝的位置和形状，图像增强方法包括直方图均衡化和锐化等；
特征提取主要包括焊缝位置、宽度和深度等信息的提取，焊缝位置是激光焊接的关键参数，提取准确可以大大提高焊接的精度和质量，焊缝位置提取方法主要为基于边缘检测的方法或基于模板匹配的方法；焊缝宽度和深度是评价焊接质量的重要指标，提取这些信息可以了解焊接的质量，并为优化分析控制模块提供调整激光输出的依据，焊缝宽度和深度提取方法主要为基于边缘检测的方法或基于深度学习的方法；
步骤三、优化分析控制模块根据接收到的特征数据，将所有特征数据与相应预设参数进行逐一比较，基于比较分析结果生成相应优化策略以调整激光器的输出功率和扫描速度，对焊接过程进行实时调整优化，保证焊接质量。
并且，服务器与优化精准性检测模块通信连接，在优化分析控制模块对焊接过程中的激光器进行实时优化控制时，优化精准性检测模块通过优化准确性分析以判断对应优化过程为优化正常状态、优化高异状态或优化低异状态，通过优化效表分析获取到优化效析值，且获取到单位时间内优化高异状态的判断次数和优化低异状态的判断次数并将其分别标记为优异高频值和优异低频值；
通过公式YP=st1*YG+st2*YR+st3*YQ将优化效析值YG、优化高频值YR和优化低频值YQ进行数值计算得到优化评判值YP，其中，st1、st2、st3为预设比例系数，st1＞st2＞st3＞0；并且，优化评判值YP的数值越大，则表明综合而言优化状况越差；
将优化评判值YP与预设优化评判阈值进行数值比较，若优化评判值YP超过预设优化评判阈值，表明综合而言优化状况较差，则生成优化故障信号；若优化评判值YP未超过预设优化评判阈值，表明综合而言优化状况较好，则生成优化无碍信号；且将优化故障信号经服务器发送至焊接管理端，焊接管理端接收到优化故障信号时对其进行显示并发出相应预警，以便管理人员及时作出相应改善措施，从而保证激光焊接操作的稳定性和焊接质量。
具体而言，优化准确性分析的具体分析为：实时采集到激光器的输出功率和扫描速度并将其分别标记为功率实测值和扫速实测值，且从服务器调取当前时刻优化分析控制模块分析得到的预设输出功率和预设扫描速度并将其分别标记为功率设定值和扫速设定值；将对应时刻的功率实测值与功率设定值进行差值计算并取绝对值以得到功率差析值，将扫速实测值与扫速设定值进行差值计算并取绝对值以得到扫速差析值；
将功率差析值和扫速差析值与预设功率差析阈值和预设扫速差析阈值分别进行数值比较，若功率差析值和扫速差析值均未超过对应预设阈值，表明激光器的执行表现状况较好，则判断对应时刻处于优化正常状态；若功率差析值和扫速差析值超过对应预设阈值，表明激光器的执行表现状况极差，则判断对应时刻处于优化高异状态；其余情况表明激光器的执行表现状况较差，则判断对应时刻处于优化低异状态。
进一步而言，优化效表分析的具体分析过程为：采集到优化分析控制模块生成相应优化策略的时刻并将其标记为时刻一，以及采集到激光器开始作出相应调整的时刻并将其标记为时刻二，将对应的时刻二和时刻一进行时间差计算得到单次优效值；需要说明的是，单次优效值的数值越大，表明对应优化调控过程的反应效率较低；将单次优效值与预设单次优效阈值进行数值比较，若单次优效值超过预设单次优效阈值，则将对应单次优效值标记为优效异常值；
将单位时间内的所有单次优效值进行求和计算并取均值以得到优效平均值，将单位时间内优效异常值的数量与单次优效值的数量进行比值计算得到优效异析值；通过公式YG=b1*YD+b2*YX将优效异析值YD与优效平均值YX进行赋权求和计算得到优化效析值YG；并且，b1、b2为预设权重系数，b1＞b2＞0；并且，优化效析值YG的数值与优效异析值YD以及优效平均值YX均呈正比关系，优化效析值YG的数值越大，表明优化反应效率越差。
实施例二：如图3所示，本实施例与实施例1的区别在于，服务器与采像影响性监测模块通信连接，采像影响性监测模块对CCD相机的运行进行监测，通过分析以生成采像高影响信号或采像低影响信号，且将采像高影响信号经服务器发送至焊接管理端；焊接管理端接收到采像高影响信号时对其进行显示，并发出相应预警，以便管理人员详细掌握采像影响状况，从而得以快速且针对性的作出合理调控措施，保证CCD相机的采像质量，有利于进行视觉分析并提升分析结果精准性；采像影响性监测模块的具体分析过程如下：
实时采集到CCD相机运行时的摆动频率和摆动幅度，将摆动频率和摆动幅度与预设摆动频率阈值和预设摆动幅度阈值分别进行数值比较，若摆动频率或摆动幅度超过对应预设阈值，则判断对应时刻CCD相机处于摆异状态；获取到单位时间内CCD处于摆异状态的时长并将其标记为摆异时况评估值，且将单位时间内CCD相机的所有摆动频率进行均值计算得到摆频检测值，同理获取到摆幅检测值，通过公式BY=fq1*BP+fq2*BF+fq3*BR将摆异时况评估值BP、摆频检测值BF和摆幅检测值BR进行数值计算得到摆影决策值BY；
其中，fq1、fq2、fq3为预设比例系数，fq1、fq2、fq3的取值均大于零；并且，摆影决策值BY的数值越大，表明CCD相机的运行越不稳定，采像状况越差；将摆影决策值与预设摆影决策阈值进行数值比较，若摆影决策值BY超过预设摆影决策阈值，表明CCD相机的稳定性较差，则生成采像高影响信号；
若摆影决策值BY未超过预设摆影决策阈值，则采集到CCD相机所需采集的焊接区域的环境能见度数据和光照亮度数据，将光照亮度数据与预设适宜采像光亮范围的的中值进行差值计算并取绝对值以得到光亮检测数据；将单位时间内的所有环境能见度数据进行均值计算得到能见度评估值，同理获取到光亮评估值，通过公式RF=wp1/RP+wp2*RG将能见度评估值RP与光亮评估值RG进行数值计算得到采环评估值RF；其中，wp1、wp2为预设比例系数，wp1＞wp2＞0；
需要说明的是，采环评估值RF的数值越大，则表明CCD相机的采像环境越差，越不利于保证采像质量，采像状况越差；将采环评估值RF与预设采环评估阈值进行数值比较，若采环评估值RF超过预设采环评估阈值，表明CCD相机的采像环境不佳，采像状况较差，则生成采像高影响信号；若采环评估值RF未超过预设采环评估阈值，表明CCD相机的采像环境较好，对采像质量带来的负面影响较小，则生成采像低影响信号。
实施例三：如图3所示，本实施例与实施例1、实施例2的区别在于，服务器与焊接异常性诊断模块通信连接，焊接异常性诊断模块对激光器的运行进行检测和异常诊断，通过分析以生成焊接异常预警信号或焊接正常信号，将焊接异常预警信号经服务器发送至焊接管理端；焊接管理端接收到焊接异常预警信号时对其进行显示，并发出相应预警，以便管理人员详细掌握激光器的运行故障状况和焊接风险性，从而得以快速且针对性的作出合理调控措施或维修措施，保证了激光焊接质量和操作稳定性；焊接异常性诊断模块的具体运行过程如下：
采集到激光器上若干个位置处的温度曲线，将温度曲线上设定若干个温标点，将对应温标点的温度数据与预设温度数据阈值进行数值比较，若温度数据超过预设温度数据阈值，则将对应温标点标记为超常温标点，将超常温标点的数量与温标点的数量进行比值计算得到超常点检值；且将相邻两组温标点的温度数据进行差值计算得到温度差检值，将温度差检值与预设温度差检阈值进行数值比较，若温度差检值超过预设温度差检阈值，则将对应温度差检值标记为存疑温升值，将存疑温升值的数量与温度差检值的数量进行比值计算得到存疑温析值；
以及将所有温标点的温度数据进行求和计算并取均值以得到温度分析值，通过公式WP=a1*WR+a2*WG+a3*WK将温度分析值WR、存疑温析值WG和超常点检值WK进行数值计算得到激光器对应位置的位温表现值WP；其中，a1、a2、a3为预设权重系数，a1＞a2＞a2＞0；并且，位温表现值WP的数值越大，则表明对应位置处的温度状况越差；将位温表现值WP与预设位温表现阈值进行数值比较，若位温表现值WP超过预设位温表现阈值，表明对应位置处的温度状况较差，则将对应位置标记为温检异现位；
将激光器上的温检异现位的数量标记为温检评估值，并获取到激光器运行过程中所产生的噪音数据，通过公式HZ=fy1*WF+fy2*WQ将噪音数据WF和温检评估值WQ进行数值计算得到焊接异常诊断值HZ；其中，fy1、fy2为预设比例系数，fy2＞fy1＞0；并且，焊接异常诊断值HZ的数值越大，则表明激光器的运行状况越差，故障概率越大；将焊接异常诊断值HZ与预设焊接异常诊断阈值进行数值比较，若焊接异常诊断值HZ超过预设焊接异常诊断阈值，表明激光器的故障概率较大，则生成焊接异常预警信号；若焊接异常诊断值HZ未超过预设焊接异常诊断阈值，表明激光器的故障概率较小，则生成焊接正常信号。
本发明的工作原理：使用时，实时采像模块通过CCD相机对焊接区域进行实时视觉采集，图像处理模块对接收到的图像数据进行预处理，并对预处理后的图像进行特征提取，优化分析控制模块根据接收到的特征数据并进行分析以生成相应优化策略，据此调整激光器的输出功率和扫描速度，对焊接过程进行实时调整优化，将激光焊接与CCD视觉检测相结合以实现焊接过程的自动优化，实现激光焊接的自动化和精密控制；通过优化精准性检测模块对优化执行表现状况进行分析，生成优化故障信号或优化无碍信号，以便管理人员及时作出相应改善措施，有效保证激光焊接操作的稳定性和焊接质量。
上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (6)
1.一种基于CCD视觉检测的自动精密激光焊接方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、实时采像模块通过CCD相机对焊接区域进行实时视觉采集，将采集到的图像数据经服务器传输至图像处理模块；
步骤二、图像处理模块对接收到的图像数据进行预处理，并对预处理后的图像进行特征提取，且所提取的特征数据经服务器发送至优化分析控制模块；
步骤三、优化分析控制模块根据接收到的特征数据，将所有特征数据与相应预设参数进行逐一比较，基于比较分析结果生成相应优化策略以调整激光器的输出功率和扫描速度，对焊接过程进行实时调整优化；
服务器与优化精准性检测模块通信连接，在优化分析控制模块对焊接过程中的激光器进行实时优化控制时，优化精准性检测模块通过优化准确性分析以判断对应优化过程为优化正常状态、优化高异状态或优化低异状态，通过优化效表分析获取到优化效析值，且获取到单位时间内优化高异状态的判断次数和优化低异状态的判断次数并将其分别标记为优异高频值和优异低频值；
通过公式YP=st1*YG+st2*YR+st3*YQ将优化效析值YG、优化高频值YR和优化低频值YQ进行数值计算得到优化评判值YP，其中，st1、st2、st3为预设比例系数，st1＞st2＞st3＞0；将优化评判值YP与预设优化评判阈值进行数值比较，若优化评判值YP超过预设优化评判阈值，则生成优化故障信号；若优化评判值YP未超过预设优化评判阈值，则生成优化无碍信号；且将优化故障信号经服务器发送至焊接管理端，焊接管理端接收到优化故障信号时对其进行显示并发出相应预警；
优化准确性分析的具体分析过程为：实时采集到激光器的输出功率和扫描速度并将其分别标记为功率实测值和扫速实测值，且从服务器调取当前时刻优化分析控制模块分析得到的预设输出功率和预设扫描速度并将其分别标记为功率设定值和扫速设定值；将对应时刻的功率实测值与功率设定值进行差值计算并取绝对值以得到功率差析值，将扫速实测值与扫速设定值进行差值计算并取绝对值以得到扫速差析值；
将功率差析值和扫速差析值与预设功率差析阈值和预设扫速差析阈值分别进行数值比较，若功率差析值和扫速差析值均未超过对应预设阈值，则判断对应时刻处于优化正常状态；若功率差析值和扫速差析值超过对应预设阈值，则判断对应时刻处于优化高异状态；其余情况则判断对应时刻处于优化低异状态；
优化效表分析的具体分析过程为：采集到优化分析控制模块生成相应优化策略的时刻并将其标记为时刻一，以及采集到激光器开始作出相应调整的时刻并将其标记为时刻二，将对应的时刻二和时刻一进行时间差计算得到单次优效值；将单次优效值与预设单次优效阈值进行数值比较，若单次优效值超过预设单次优效阈值，则将对应单次优效值标记为优效异常值；
将单位时间内的所有单次优效值进行求和计算并取均值以得到优效平均值，将单位时间内优效异常值的数量与单次优效值的数量进行比值计算得到优效异析值；通过公式YG=b1*YD+b2*YX将优效异析值YD与优效平均值YX进行赋权求和计算得到优化效析值YG；并且，b1、b2为预设权重系数，b1＞b2＞0。
2.根据权利要求1所述的一种基于CCD视觉检测的自动精密激光焊接方法，其特征在于，在步骤二中，预处理包括噪声去除和图像增强，其中，噪声去除是指通过相应算法将干扰因素从图像中去除，提高图像的清晰度和质量，噪声去除方法包括中值滤波和高斯滤波；图像增强是指为突出图像中的某些特征而进行的对比度、亮度和色彩调整，在激光焊接中通过进行图像增强以清楚显现焊缝的位置和形状，图像增强方法包括直方图均衡化和锐化。
3.根据权利要求1所述的一种基于CCD视觉检测的自动精密激光焊接方法，其特征在于，在步骤二中，特征提取包括焊缝位置、宽度和深度信息的提取，焊缝位置提取方法包括基于边缘检测的方法和基于模板匹配的方法，焊缝宽度和深度提取方法包括基于边缘检测的方法和基于深度学习的方法。
4.根据权利要求1所述的一种基于CCD视觉检测的自动精密激光焊接方法，其特征在于，服务器与采像影响性监测模块和焊接异常性诊断模块均通信连接，采像影响性监测模块对CCD相机的运行进行监测，通过分析以生成采像高影响信号或采像低影响信号，且将采像高影响信号经服务器发送至焊接管理端；焊接异常性诊断模块对激光器的运行进行检测和异常诊断，通过分析以生成焊接异常预警信号或焊接正常信号，将焊接异常预警信号经服务器发送至焊接管理端；且焊接管理端接收到采像高影响信号或焊接异常预警信号时对其进行显示，并发出相应预警。
5.根据权利要求4所述的一种基于CCD视觉检测的自动精密激光焊接方法，其特征在于，采像影响性监测模块的具体分析过程包括：
实时采集到CCD相机运行时的摆动频率和摆动幅度，将摆动频率和摆动幅度与预设摆动频率阈值和预设摆动幅度阈值分别进行数值比较，若摆动频率或摆动幅度超过对应预设阈值，则判断对应时刻CCD相机处于摆异状态；获取到单位时间内CCD处于摆异状态的时长并将其标记为摆异时况评估值，且将单位时间内CCD相机的所有摆动频率进行均值计算得到摆频检测值，同理获取到摆幅检测值，将摆异时况评估值、摆频检测值和摆幅检测值进行数值计算得到摆影决策值；若摆影决策值超过预设摆影决策阈值，则生成采像高影响信号；
若摆影决策值未超过预设摆影决策阈值，则采集到CCD相机所需采集的焊接区域的环境能见度数据和光照亮度数据，将光照亮度数据与预设适宜采像光亮范围的的中值进行差值计算并取绝对值以得到光亮检测数据；将单位时间内的所有环境能见度数据进行均值计算得到能见度评估值，同理获取到光亮评估值，将能见度评估值与光亮评估值进行数值计算得到采环评估值；若采环评估值超过预设采环评估阈值，生成采像高影响信号；若采环评估值未超过预设采环评估阈值，生成采像低影响信号。
6.根据权利要求4所述的一种基于CCD视觉检测的自动精密激光焊接方法，其特征在于，焊接异常性诊断模块的具体运行过程包括：
采集到激光器上若干个位置处的温度曲线，将温度曲线上设定若干个温标点，将对应温标点的温度数据与预设温度数据阈值进行数值比较，若温度数据超过预设温度数据阈值，则将对应温标点标记为超常温标点，将超常温标点的数量与温标点的数量进行比值计算得到超常点检值；且将相邻两组温标点的温度数据进行差值计算得到温度差检值，若温度差检值超过预设温度差检阈值，则将对应温度差检值标记为存疑温升值，将存疑温升值的数量与温度差检值的数量进行比值计算得到存疑温析值；
以及将所有温标点的温度数据进行求和计算并取均值以得到温度分析值，将温度分析值、存疑温析值和超常点检值进行数值计算得到激光器对应位置的位温表现值；若位温表现值超过预设位温表现阈值，则将对应位置标记为温检异现位；将激光器上的温检异现位的数量标记为温检评估值，并获取到激光器运行过程中所产生的噪音数据，将噪音数据和温检评估值进行数值计算得到焊接异常诊断值；若焊接异常诊断值超过预设焊接异常诊断阈值，则生成焊接异常预警信号；若焊接异常诊断值未超过预设焊接异常诊断阈值，则生成焊接正常信号。
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