KR20170133202A - Quality inspection apparatus of laser-welding, and method thereof - Google Patents

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Abstract

The present invention relates to a laser welding quality inspection method, and a laser welding quality inspection device. According to the laser welding quality inspection device having a detection unit (100) and a control device unit (600), the control device unit (600) comprises: a data collection module (621); a class classification module (622); and an error data correction module (623). Therefore, the present invention can check a quality of welding.

Description

레이저 용접 품질 검사 방법 및 장치{Quality inspection apparatus of laser-welding, and method thereof}[0001] The present invention relates to a laser inspection apparatus,

본 발명은 레이저 용접 품질 검사 방법 및 장치에 관한 것으로, 보다 구체적으로는, 공초점 방식의 센서를 이용하여 레이저 용접 간 비드 깊이 확인을 통해 용접의 품질을 확인하도록 하기 위한 레이저 용접 품질 검사 방법 및 장치에 관한 것이다. The present invention relates to a laser welding quality inspection method and apparatus, and more particularly, to a laser welding quality inspection method and apparatus for confirming the quality of a welding by checking a bead depth between laser welding using a confocal sensor .

일반적으로 레이저 용접은 레이저 빔으로 용접 모재를 용융시켜서 붙이는 기술이다. 금속에 레이저 빔을 조사하면 레이저 빔에 의한 키홀이 생성되고, 키홀 주변의 금속은 용융되고 생성된 키홀과 금속 용융물을 용접 길이 방향으로 연속해서 이동시킴으로써 용접이 진행된다.Generally, laser welding is a technique of melting and attaching a welding base material with a laser beam. When a laser beam is irradiated to a metal, a keyhole is generated by the laser beam, the metal around the keyhole melts, and the generated keyhole and the metal melt are continuously moved in the longitudinal direction of the welding, thereby proceeding the welding.

레이저 용접은 고밀도로 집속된 레이저 빔을 이용하여 소재를 가공하는 방법으로 적은 열변형, 높은 생산성, 소재의 제약이 적은 장점이 있으나, 스폿 용접에 비해 정밀한 용접부 매칭을 요구한다.Laser welding is a method of processing a material by using a laser beam focused at a high density. Although it has advantages of low thermal deformation, high productivity, and limited material restriction, it requires precise welding part matching compared to spot welding.

이에 따라 용접부에 대한 품질을 검사가 정밀하게 수행되어야 하나, 레이저 용접 품질 검사시 플라즈마 상태의 용접 레이저 조사 부분 측정시 각종 파티클에 의해 정확한 깊이가 측정되지 않으므로, 깊이 측정값이 정상 용해된 부분인지, 파티클 인지에 대한 판단하기는 어려운 문제점이 있어 왔다. Therefore, it is necessary to precisely check the quality of the welded part. However, since the accurate depth is not measured by the various particles when measuring the laser welded part of the plasma state during the laser welding quality inspection, It is difficult to judge whether the particle is a particle.

대한민국 특허등록공보 등록번호 제10-0488692호 "레이저 용접의 품질 검사방법 및 그 시스템"Korean Patent Registration Bulletin No. 10-0488692 "Method and system for quality inspection of laser welding" 대한민국 특허등록공보 등록번호 제10-0488692호 "레이저 용접의 품질 검사방법 및 그 시스템"Korean Patent Registration Bulletin No. 10-0488692 "Method and system for quality inspection of laser welding"

본 발명은 상기의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 공초점 방식의 센서를 이용하여 레이저 용접 간 비드 깊이 확인을 통해 용접의 품질을 확인하도록 하기 위한 레이저 용접 품질 검사 방법 및 장치를 제공하기 위한 것이다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above problems, and it is an object of the present invention to provide a laser welding quality inspection method and apparatus for confirming the quality of welding through confirmation of bead depth between laser welding using a confocal sensor.

또한, 본 발명은 파티클에 의하거나 측정 오류 데이터에 대한 벡터 양자화를 통해 정정 기능을 제공하기 위한 레이저 용접 품질 검사 방법 및 장치를 제공하기 위한 것이다.The present invention also provides a laser welding quality inspection method and apparatus for providing a correction function through particle quantization or vector quantization on measurement error data.

그러나 본 발명의 목적들은 상기에 언급된 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.However, the objects of the present invention are not limited to the above-mentioned objects, and other objects not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시예에 의한 레이저 용접 품질 검사 장치의 일양태는, 용접 레이저가 이동하면서 용접 모재를 용융시켜서 용접하는 레이저 용접의 품질을 검사하는 레이저 용접 품질 검사 장치에 있어서: 레이저 용접 품질 검사 장치는, 용접 레이저와 동일한 속도로 이동하면서 용접 모재를 향하여 기설정된 스팟 사이즈의 레이저를 조사하여 용접 레이저에 의하여 용접 모재에 형성되는 용접 비드의 깊이를 용접 모재에 대하여 이동하는 방향으로 연속적으로 검출하는 검출부; 검출부가 수집한 데이터로부터 용접 품질을 판단하는 제어장치부; 를 포함하고, 제어장치부는, 상기 검출부가 검출한 용접 비드의 깊이를 다수개의 샘플이 시간(X축) 및 거리(Y축)의 연속적인 그래프 상에서 표시되는 데이터 형태로 수집하는 데이터 수집 모듈; 거리값의 차가 검출부 레이저의 스팟 사이즈 미만으로 연속되는 다수개의 샘플을 클래스로 분류하는 클래스 분류 모듈; 및 클래스 분류 모듈이 분류한 클래스에 속하는 샘플의 개수가 [수학식 1]에 의하여 계산된 기준 샘플수 미만인 경우에는 이를 오류 데이터로 판정하는 오류 데이터 정정 모듈; 을 포함한다. [수학식 1] 기준 샘플수≤스팟 사이즈/펄스당 이동 거리 (여기서, '스팟 사이즈'는, 검출부에서 조사되는 레이저의 스팟 사이즈이고, '펄스당 이동 거리'는 검출부의 레이저의 펄스당 이동 거리이며, '기준 샘플수'는 상기 [수학식 1]에 의하여 계산되는 값 중 최대의 정수로 정의된다.)According to an aspect of the present invention, there is provided a laser welding quality inspection apparatus for inspecting quality of laser welding in which a welding laser material moves while melting a welding base material : A laser welding quality inspection apparatus is a device for irradiating a predetermined spot size laser toward a welding base material while moving at the same speed as a welding laser, so as to move the depth of the welding bead formed on the welding base material by the welding laser A detection unit for continuously detecting the signal; A control unit for determining a welding quality from the data collected by the detecting unit; Wherein the control unit includes a data collection module for collecting the depth of the weld bead detected by the detection unit in the form of data displayed on a continuous graph of a plurality of samples of time (X axis) and distance (Y axis); A class classification module that classifies a plurality of samples in which a difference in distance value is continuous below the spot size of the detection laser, into a class; And an error data correction module for determining the number of samples belonging to the class classified by the class classification module as error data when the number of samples belonging to the class is less than the number of reference samples calculated by Equation (1). . The number of reference samples ≤ the spot size / travel distance per pulse (Here, 'spot size' is the spot size of the laser irradiated by the detection unit, and 'travel distance per pulse' , And the 'reference sample number' is defined as a maximum integer among the values calculated by the above equation (1)).

본 발명의 실시예의 일 양태에서, 오류 데이터 정정 모듈은, 오류로 판정된 샘플 데이터에 대해서는 그 이전 샘플 데이터와 다음 샘플 데이터의 평균으로 연산하여 저장부에 저장하여 샘플 데이터들 간을 비교하여 유사한 패턴으로 근사화하는 벡터 양자화하는 것이 바람직하다.In an aspect of the embodiment of the present invention, the error data correction module calculates the average of the previous sample data and the next sample data for the sample data determined as an error, stores the calculated average in the storage section, compares the sample data, To be vector quantized.

본 발명의 실시예의 일 양태에서, 제어장치부는, 검출부와 용접 레이저의 초점이 한점에서 공유되는 공초점(confocal) 방식을 이용하는 클래스 분류하는 것이 바람직하다.In an aspect of the embodiment of the present invention, it is preferable that the control unit classify the detection unit and the welding laser using a confocal method in which the focal point is shared at one point.

본 발명의 실시예에 의한 레이저 용접 품질 검사 장치를 사용하여 레이저 용접 품질을 검사하는 방법의 일 양태는, 제어장치부가, 검출부가 검출한 용접 비드의 깊이를 다수개의 샘플이 시간(X축) 및 거리(Y축)의 연속적인 그래프 상에서 표시되는 데이터 형태로 수집하는 제1단계; 제어장치부가, 거리값의 차가 검출부 레이저의 스팟 사이즈 미만으로 연속되는 다수개의 샘플을 클래스로 분류하는 제2단계; 제어장치부가, 클래스에 속하는 샘플의 개수가 [수학식 1]에 의하여 계산된 기준 샘플수 미만인 경우에는 이를 오류 데이터로 판정하는 제3단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 제3단계; 를 포함한다. [수학식 1] 기준 샘플수≤스팟 사이즈/펄스당 이동 거리 (여기서, '스팟 사이즈'는, 검출부에서 조사되는 레이저의 스팟 사이즈이고, '펄스당 이동 거리'는 검출부의 레이저의 펄스당 이동 거리이며, '기준 샘플수'는 상기 [수학식 1]에 의하여 계산되는 값 중 최대의 정수로 정의된다.)One aspect of the method for inspecting the laser welding quality using the laser welding quality inspection apparatus according to the embodiment of the present invention is that the control apparatus includes a controller that controls the depth of the weld bead detected by the detection unit so that a plurality of samples can be measured with respect to time Collecting data in the form of data displayed on a continuous graph of distance (Y axis); A second step of classifying a plurality of samples in which a difference in distance value is continuous to a spot size of the detector laser, into a class; If the number of samples belonging to the class is less than the number of reference samples calculated by Equation (1), the control unit judges it as error data; A third step comprising the steps of: . The number of reference samples ≤ the spot size / travel distance per pulse (Here, 'spot size' is the spot size of the laser irradiated by the detection unit, and 'travel distance per pulse' , And the 'reference sample number' is defined as a maximum integer among the values calculated by the above equation (1)).

본 발명의 실시예의 일 양태에서, 제3단계에서, 오류로 판정된 샘플 데이터에 대해서는 그 이전 샘플 데이터와 다음 샘플 데이터의 평균으로 연산하여 저장부에 저장하여 샘플 데이터들 간을 비교하여 유사한 패턴으로 근사화하는 벡터 양자화하는 것이 바람직하다.In an aspect of the embodiment of the present invention, in the third step, the sample data determined as an error is calculated as an average of the previous sample data and the next sample data, and stored in the storage unit to compare the sample data to obtain a similar pattern It is preferable to approximate vector quantization.

본 발명의 실시예에 따른 레이저 용접 품질 검사 방법 및 장치는, 공초점 방식의 센서를 이용하여 레이저 용접 간 비드 깊이 확인을 통해 용접의 품질을 확인할 수 있는 효과를 제공한다. The laser welding quality inspection method and apparatus according to an embodiment of the present invention provides an effect of confirming the quality of welding through confirmation of bead depth between laser welding using a confocal sensor.

뿐만 아니라, 본 발명의 다른 실시예에 따른 레이저 용접 품질 검사 방법 및 장치는, 벡터 양자화를 통해 정정 기능을 제공함으로써, 용접부에 대한 품질을 검사시 각종 파티클에 의해 정확한 깊이가 측정되지 않으므로, 깊이 측정값이 정상 용해된 부분인지, 파티클 인지에 대한 판단하기는 어려운 문제점을 해결할 수 있는 효과를 제공한다. 이러한 공초점 방식과 벡터 양자화에 의해 레이저 전력(power)은 30~100W 사이로 레이저 용접시 용접시의 품질 확인까지 가능한 정밀한 효과를 제공한다. In addition, since the laser welding quality inspection method and apparatus according to another embodiment of the present invention provides a correcting function through vector quantization, accurate depth is not measured by various particles when inspecting the quality of a welded portion, It is possible to solve the problem that it is difficult to judge whether the value is a normally dissolved part or a particle. With this confocal method and vector quantization, the laser power is precise enough to check the quality during welding in the range of 30 ~ 100W.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 레이저 용접 품질 검사 장치를 나타내는 도면.
도 2는 도 1의 레이저 용접 품질 검사 장치 중 제어장치부의 구성을 나타내는 블록도.
도 3은 도 1의 레이저 용접 품질 검사 장치의 작동 원리를 설명하기 위한 개념도.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 레이저 용접 품질 검사 장치에서 사용되는 레이저 용접 단면에 대한 횡방향(D1) 및 종방향(D2) 커팅 개념을 나타내는 도면.
도 5는 도 4에서 용접 비드의 종방향(D2) 절단면을 나타내는 도면.
도 6은 도 4에서 용접 비드 횡방향(D1) 절단면을 나타내는 도면.
도 7은 도 4에서 용접 비드 횡방향(D1) 절단면을 따라 용접이 진행되는 경우 용접 비드의 실시간 측정 샘플링(sampling)을 결과를 나타내는 그래프.
도 8은 도 1의 레이저 용접 품질 검사 장치의 공초점(confocal) 방식을 이용한 깊이 측정 결과를 나타내는 그래프.
도 9는 도 1의 레이저 용접 품질 검사 장치에서 플라즈마 내의 파티클이나 검출부의 오작동 데이터에 의한 측정된 결과를 나타내는 그래프.
도 10은 도 1의 레이저 용접 품질 검사 장치에 의한 클래스 분류 개념을 설명하기 위한 그래프.
도 11은 도 1의 레이저 용접 품질 검사 장치에 의한 오류 데이터 분석의 개념을 설명하기 위한 그래프.
도 12는 본 발명의 실시예에 따른 레이저 용접 품질 검사 방법을 나타내는 흐름도.
BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG. 1 is a view showing a laser welding quality inspection apparatus according to an embodiment of the present invention. FIG.
Fig. 2 is a block diagram showing a configuration of a control unit of the laser welding quality inspection apparatus of Fig. 1; Fig.
3 is a conceptual diagram for explaining the operation principle of the laser welding quality inspection apparatus of FIG.
4 is a diagram showing the concept of the lateral direction D1 and the longitudinal direction D2 of the laser welding cross section used in the laser welding quality inspection apparatus according to the embodiment of the present invention.
Fig. 5 is a longitudinal sectional view (D2) of the weld bead in Fig. 4; Fig.
Fig. 6 is a view showing a weld bead lateral direction (D1) cross section in Fig. 4;
FIG. 7 is a graph showing the results of a real-time measurement sampling of the weld bead when the weld proceeds along the weld bead lateral direction (D1) cross-section in FIG.
8 is a graph showing depth measurement results using a confocal system of the laser welding quality inspection apparatus of FIG.
FIG. 9 is a graph showing the measured results of particles in a plasma or malfunction data of a detection unit in the laser welding quality inspection apparatus of FIG. 1;
10 is a graph for explaining the class classification concept by the laser welding quality inspection apparatus of FIG.
11 is a graph for explaining the concept of error data analysis by the laser welding quality inspection apparatus of FIG.
12 is a flowchart showing a laser welding quality inspection method according to an embodiment of the present invention.

이하, 본 발명의 바람직한 실시예의 상세한 설명은 첨부된 도면들을 참조하여 설명할 것이다. 하기에서 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, a detailed description of preferred embodiments of the present invention will be given with reference to the accompanying drawings. In the following description of the present invention, detailed description of known functions and configurations incorporated herein will be omitted when it may make the subject matter of the present invention rather unclear.

본 명세서에 있어서는 어느 하나의 구성요소가 다른 구성요소로 데이터 또는 신호를 '전송'하는 경우에는 구성요소는 다른 구성요소로 직접 상기 데이터 또는 신호를 전송할 수 있고, 적어도 하나의 또 다른 구성요소를 통하여 데이터 또는 신호를 다른 구성요소로 전송할 수 있음을 의미한다.In the present specification, when any one element 'transmits' data or signals to another element, the element can transmit the data or signal directly to the other element, and through at least one other element Data or signal can be transmitted to another component.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 레이저 용접 품질 검사 장치(1)를 나타내는 도면이다. 도 2는 도 1의 레이저 용접 품질 검사 장치(1) 중 제어장치부(610)의 구성을 나타내는 블록도이다. 도 3은 도 1의 레이저 용접 품질 검사 장치(1)의 작동 원리를 설명하기 위한 개념도이다. 1 is a view showing an apparatus 1 for laser welding quality inspection according to an embodiment of the present invention. 2 is a block diagram showing a configuration of the control unit 610 in the laser welding quality inspection apparatus 1 of FIG. 3 is a conceptual diagram for explaining the operation principle of the laser welding quality inspection apparatus 1 of FIG.

먼저, 도 1 및 도 2를 참조하면, 레이저 용접 품질 검사 장치(1)는, 용접 레이저(400)에 의하여 용접 모재(700)가 용접되는 품질, 실질적으로 용접 모재(700)가 용융되어 형성되는 용접 비드의 깊이를 측정한다. 실질적으로 용접 레이저(400) 및 용접 모재(700)는, 그 일방이 타방에 대하여 직선 방향으로 상대 이동하면서 용접 레이저(400)에 의하여 용접 모재(700)의 용접이 이루어진다. 예를 들면, 용접 레이저(400)에서 조사되는 레이저는 용접용 레이저 미러(300)에 의하여 기설정된 방향으로 굴절된 후 집광렌즈(500)에 의하여 용접 모재(700)의 표면에 집광된다. Referring to FIGS. 1 and 2, the laser welding quality inspection apparatus 1 is characterized in that the quality of the welding base material 700 welded by the welding laser 400 is substantially the same as that of the welding base material 700 Measure the depth of the weld bead. The welding laser 400 and the welding base material 700 are welded by the welding laser 400 while one of the welding laser 400 and the welding base material 700 relatively move linearly with respect to the other. For example, the laser beam irradiated from the welding laser 400 is refracted in a predetermined direction by the welding laser mirror 300, and then is condensed on the surface of the welding base material 700 by the condenser lens 500.

본 실시예에서는, 상기 레이저 용접 품질 검사 장치(1)가, 검출부(100) 및 제어장치부(600)를 포함한다. 검출부(100)는, 용접 레이저(400)에 의하여 용접 모재(700)에 형성되는 용접 비드의 깊이를 측정한다. 이때 검출부(100)는, 기설정된 스팟 사이즈로 레이저를 조사하고, 이와 같이 조사된 레이저는 측정용 레이저 미러(200)에 의하여 굴절되어 용접 모재(700)를 향할 수 있다. 예를 들면, 검출부(100)는, 레이저가 용접 모재(700)에 의하여 반사되는 시간 등으로부터 용접 모재(700)에 형성되는 용접 비드의 깊이를 측정할 수 있다. 그리고 제어장치부(600)는, 검출부(100)에서 측정된 용접 모재(700)의 용접 비드의 깊이로부터 데이터를 추출하고, 이를 기초로 용접 품질을 판단한다. 제어장치부(600)는, 입출력 인터페이스(I/O Interface)(610), 제어부(620), 저장부(630) 및 입출력부(640)를 포함한다. In the present embodiment, the laser welding quality inspection apparatus 1 includes a detection unit 100 and a control unit 600. The detection unit 100 measures the depth of the weld bead formed on the welding base material 700 by the welding laser 400. At this time, the detecting unit 100 irradiates the laser with a preset spot size, and the laser thus irradiated can be refracted by the measuring laser mirror 200 and directed to the welding base material 700. For example, the detection unit 100 can measure the depth of the weld bead formed on the welding base material 700 from the time when the laser is reflected by the welding base material 700 or the like. The control unit 600 extracts data from the depth of the weld bead of the base material 700 measured by the detection unit 100 and determines the quality of the weld based on the extracted data. The control unit 600 includes an input / output interface 610, a control unit 620, a storage unit 630, and an input / output unit 640.

다음으로, 도 3을 참조하면, 도번 11은 검출부(100)에 의한 기작을 나타내는 검출부 조사 영역이고, 도번 12는 용접 레이저(400)에 의한 기작을 나타내는 용접용 레이저(fiber laser) 조사 영역이며, 도번 13은 레이저에 의해 플라즈마로 변형된 부분이고, 도번 14는 플라즈마 상태의 용접 모재 영역이다.3, the drawing number 11 is a detection area irradiation area indicating a mechanism by the detection part 100, the drawing number 12 is a fiber laser irradiation area indicating a mechanism by the welding laser 400, The drawing number 13 is a part deformed by a laser by plasma, and the drawing number 14 is a welding base material area in a plasma state.

즉, 용접 레이저(400)에 의한 용접 레이저 조사에 따라 용접용 레이저 미러(300)에 의한 굴절 및 집광렌즈(500)에 의한 집광된 레이저 광을 이용한 레이저 용접에 따라 레이저 용접 시작과 동시에 도 1의 용접 모재(700)가 둥근 형태로 용융된다. 실질적으로 도 3과 같은 용접 모재 영역(14)이 용융되어 플라즈마 상태가 되는 것을 알 수 있다.That is, according to the refraction by the welding laser mirror 300 in accordance with the welding laser irradiation by the welding laser 400 and the laser welding by the condensed laser beam by the condenser lens 500, The welding base material 700 is melted in a round shape. It can be seen that the welding base material region 14 shown in FIG. 3 substantially melts and becomes a plasma state.

보다 구체적인 예로, 도 1과 같이 세 가지의 용접 모재(700)를 놓고 용접 진행시 각각의 용접 모재(700)가 단계별로 용융된 후 응고되면서 용접이 이루어지는데 용접 모재(700)가 용융되는 깊이에 따라서 용접의 품질이 결정된다. 실질적으로 용접 모재(700)가 균일한 깊이로 용융되었는지 여부에 따라서 용접의 품질을 판단하는 것으로, 본 발명에서는 용접 모재(700)가 용융된 상태의 깊이를 실시간 측정하여 용접의 품질을 작업자가 판단할 수 있도록 한다.More specifically, as shown in FIG. 1, when three welding base materials 700 are placed and welded, the respective welding base materials 700 are melted in stages and then solidified, Therefore, the quality of the welding is determined. The quality of the welding is judged according to whether or not the welding base material 700 is substantially melted at a uniform depth. In the present invention, the depth of the welding base material 700 is measured in real time, .

여기서, 제어장치부(600)는 공초점(confocal) 방식을 이용한 용접 비드(weld bead)의 용접 깊이를 실시간 측정한다. 또한, 플라즈마 상태의 레이저 조사 부분 측정시 각종 파티클에 의해 정확한 깊이가 측정되지 않으므로, 제어장치부(600)는 깊이 측정값이 정상 용해된 부분인지, 파티클 인지에 대한 판단하기 위한 알고리즘을 이용 깊이를 측정한다. Here, the control unit 600 real-time measures the welding depth of the weld bead using the confocal method. In addition, since the accurate depth is not measured by various particles during the laser irradiation part measurement of the plasma state, the control unit 600 uses an algorithm for determining whether the depth measurement value is a normally dissolved part or a particle, .

다음으로, 도 4는 레이저 용접 단면에 대한 횡방향(D1) 및 종방향(D2) 커팅 개념을 나타내는 도면이다. 도 5는 용접 비드의 종방향(D2) 절단면을 나타내며, 도 6은 용접 비드 횡방향(D1) 절단면을 나타낸다. 여기서 '횡방향(D1)'이란, 용접 레이저(400)가 용접 모재(700)에 대하여 상대 이동하는 방향과 평행한 방향을 의미하고, '종방향(D2)'이란, '횡방향(D1)'에 직교되는 방향을 의미한다.Next, Fig. 4 is a diagram showing the concept of cutting in the lateral direction D1 and the longitudinal direction D2 with respect to the laser welding cross section. Fig. 5 shows the longitudinal (D2) cut plane of the weld bead, and Fig. 6 shows the weld bead lateral (D1) cut plane. Here, the 'lateral direction D1' means a direction parallel to the direction in which the welding laser 400 moves relative to the welding base material 700, 'longitudinal direction D2' means 'lateral direction D1' Quot; direction. ≪ / RTI >

도 5와 같은 용접 비드 종방향(D2) 절단면에 의해 용접 비드의 깊이(D1_h1) 측정이 가능하며, 도 4와 같은 용접 비드 횡방향(D1) 절단면을 이용해 용접이 진행됨에 따른 용접 비드의 깊이(D2_h1 내지 D2_hn, n은 2 이상의 자연수)를 도 7과 같이 실시간으로 측정하여 그래프로 도식화할 수 있다. The depth D1_h1 of the weld bead can be measured by the cut surface in the longitudinal direction D2 of the weld bead as shown in FIG. 5, and the depth of the weld bead D2_h1 to D2_hn, where n is a natural number of 2 or more) can be measured in real time as shown in FIG.

즉, 도 7은 용접 비드 횡방향(D1) 절단면을 따라 용접이 진행되는 경우 용접 비드의 실시간 측정 샘플링(sampling) 결과를 나타내는 그래프이다. 여기서, 제어장치부(600)는 검출부(100)와 용접 레이저(400)의 초점이 한점에서 공유되는 공초점(confocal) 방식을 이용한 깊이 측정 결과를 획득하며, 이는 도 8과 같은 형태의 그래프일 수 있다.That is, FIG. 7 is a graph showing real-time measurement sampling results of the weld bead when the welding progresses along the cutting surface in the lateral direction D1 of the weld bead. Here, the control unit 600 obtains the depth measurement result using the confocal method in which the focus of the detection unit 100 and the welding laser 400 are shared at one point, .

한편, 도 1과 같은 공초점 방식을 이용한 제어장치부(600)가 공초점 방식을 이용 용접 비드를 실시간 측정한다. 이때 용접 모재(700)의 플라즈마 내의 파티클이나 검출부(100)의 오작동 등에 의하여, 도 9와 같이 상향 또는 하향으로 치솟은 형상으로 구간별로 부정확한 데이터가 생성될 수 있다. 이를 해결하기 위하여 본 실시예에서는, 데이터의 선별을 벡터 양자화하여 클래스를 생성하고 클래스에 해당되지 않는 데이터는 삭제하는 알고리즘을 이용한다. 이를 위하여 본 실시예에서는, 제어부(620)가, 데이터 수집 모듈(621), 클래스 분류 모듈(622), 그리고 오류 데이터 정정 모듈(623)를 포함한다.Meanwhile, the control unit 600 using the confocal method as shown in FIG. 1 real-time measures the welding bead using a confocal method. At this time, as shown in FIG. 9, inaccurate data may be generated for each section in a shape that is soar as upward or downward as shown in FIG. 9 due to particles in the plasma of the welding base material 700 or malfunction of the detecting unit 100. In order to solve this problem, in the present embodiment, an algorithm is used in which a class is generated by vector quantizing data selection, and data not corresponding to a class is deleted. In this embodiment, the control unit 620 includes a data collection module 621, a class classification module 622, and an error data correction module 623 in this embodiment.

보다 상세하게는, 데이터 수집 모듈(621)은 검출부(100)에 대한 입출력 인터페이스(610)를 통한 데이터 세션 연결 뒤, 검출부(100)가 검출한 용접 비드의 깊이로부터, 횡방향(D1) 용접 비드의 깊이(D1_h1 내지 D1_hn, n은 2 이상의 자연수) 및 종방향(D2) 용접 비드의 깊이(D2_h1)에 관한 데이터를 수집할 수 있다. 특히, 데이터 수집 모듈(621)은 용접 비드 횡방향(D1) 절단면을 따라 용접이 진행되는 경우 용접 비드의 실시간 측정 샘플링(sampling) 데이터를 획득한 뒤, 실시간 깊이 측정 결과인 도식화된 그래프를 생성하여 저장부(630)에 저장할 수 있다. 실질적으로 데이터 수집 모듈(621)은, 검출부(100)가 검출한 용접 비드의 깊이를 다수개의 샘플이 시간(X축) 및 거리(Y축)의 연속적인 그래프 상에서 표시되는 데이터 형태로 수집할 수 있다.More specifically, the data acquisition module 621 calculates the distance D1 from the depth of the weld bead detected by the detection unit 100 after the data session connection through the input / output interface 610 to the detection unit 100, (D1_h1 to D1_hn, where n is a natural number of 2 or more) and depth (D2_h1) of the longitudinal direction (D2) weld bead. Particularly, the data collection module 621 acquires real-time measurement sampling data of the weld bead when the welding progresses along the cutting edge in the lateral direction D1 of the weld bead, and then generates a graphical graph which is a result of real- And may be stored in the storage unit 630. Substantially the data collection module 621 can collect the depth of the weld bead detected by the detector 100 in the form of a plurality of samples in the form of data displayed on a continuous graph of time (X axis) and distance (Y axis) have.

클래스 분류 모듈(622)은 실시간으로 측정된 샘플 데이터에 대한 벡터 양자화 과정(vector quantization)을 수행한다. 보다 구체적으로, 클래스 분류 모듈(622)은 벡터 양자화 과정을 진행하기 위해 샘플 데이터를 여러 클러스터(cluster)로 나누어 클래스 분류를 수행하기 위해 샘플 데이터를 시간범위(X축) 및 두 샘플 간 거리값(Y축)의 형태로 생성한다. The class classification module 622 performs vector quantization on the sample data measured in real time. More specifically, the class classification module 622 classifies the sample data into a time range (X-axis) and a distance value between two samples (X-axis) to perform class classification by dividing the sample data into a plurality of clusters Y axis).

"(1,0),(2,5),(3,8),…,(299,10),(300,93),(301,95),(302,13)…"인 예의 경우, 클래스 분류 모듈(622)은 나열된 순서대로 ① 1번째(1,0)와 2번째(2,5) 샘플 데이터 사이의 거리값차: 5(5-0), ② 2번째(2,5)와 3번째(3,8) 샘플 데이터 사이의 거리값차: 3(8-5), ③ 299번째(299,10)과 300번째(300,93) 샘플 데이터 사이의 거리값차: 83(93-10), ④ 300번째(300,93)와 301번째(301,95) 샘플 데이터 사이의 거리값차: 2(95-93)로 연산할 수 있다. 따라서 클래스 분류 모듈(622)은, 1번째 샘플부터 299번째 샘플, 300번째 샘플 및 301번째 샘플을 각각 다른 클래스로 분류할 수 있다. 도 10은 클래스 분류된 그래프 형태를 나타내는 도면이다. In the example of "(1,0), (2,5), (3,8), ..., (299,10), (300,93), (301,95), (302,13) The class classification module 622 divides the distance value difference between the first (1,0) and second (2,5) sample data by 5 (5-0), (2) (3,8), (3) the distance value difference between the 299th (299,10) and the 300th (300,93) sample data: 83 (93-10) (4) The distance difference between the 300th (300, 93) and 301st (301,95) sample data: 2 (95-93). Therefore, the class classification module 622 can classify the first sample, the 299th sample, the 300th sample, and the 301th sample into different classes. 10 is a diagram showing a graph form in which classes are classified.

오류 데이터 정정 모듈(623)은 클래스 분류 모듈(622)에 의해 샘플 데이터 간 거리 연산에 따른 클래스 분류가 완료되면, 오류 데이터 추출을 수행할 수 있다. 이때 오류 데이터 정정 모듈(623)은, 클래스 분류 모듈(262)이 분류한 클래스에 속하는 샘플의 개수가 아래의 [수학식 1]에 의하여 연산되는 기준 샘플수 이상 또는 미만인지 여부에 따라서 오류 데이터 여부를 판정한다. The error data correction module 623 can perform error data extraction when the class classification module 622 completes class classification according to distance calculation between sample data. At this time, the error data correction module 623 determines whether the number of samples belonging to the class classified by the class classification module 262 is more than or less than the reference number of samples calculated by the following formula (1) .

[수학식 1][Equation 1]

기준 샘플수≤스팟 사이즈/펄스당 이동 거리Reference sample number ≤ Spot size / Travel distance per pulse

여기서, '스팟 사이즈'는, 검출부(100)에서 조사되는 레이저의 스팟 사이즈이고, '펄스당 이동 거리'는 검출부(100)의 레이저의 펄스당 이동 거리이며, '기준 샘플수'는 상기 [수학식 1]에 의하여 계산되는 값 중 최대의 정수로 정의된다. Here, 'spot size' is the spot size of the laser irradiated by the detector 100, 'travel distance per pulse' is the travel distance per pulse of the laser of the detector 100, 'reference sample number' Is defined as the maximum integer among the values calculated by Equation (1).

보다 구체적인 예로, 실험에서 사용한 검출부(100)에서 조사되는 레이저의 스팟 사이즈는 7㎛, 최고 분해능이 0.01㎛인 경우 샘플링 거리를 0.5㎛로 조정하는 것이 바람직하다. 여기서 클래스 분류 모듈(622)은 용접 레이저(400)와 검출부(100)의 이동 속도는 동일하며, 검출부는 레이저 펄스(pulse) 200kHz, pod : 1, 이동속도 : 100㎜/s의 스펙(spec)을 갖는 것으로 가정한 경우, 0.5㎛는 1 pulse 당 이동거리는 "1/200000 × 100(㎜) = 0.5㎛"에 의해 연산할 수 있다. 이후, 클래스 분류 모듈(622)은 "7(스팟 사이즈)/0.5(pulse 당 이동거리) = 14(기준 샘플수)" 에 의하여 14개 이상의 샘플이 검출부(100) 레이저의 스팟 사이즈 미만으로 거리값의 차로 연속되는 경우를 클래스로 분리할 수 있다. 따라서 14개 미만의 샘플 사이에서 스팟 사이즈 이상의 거리차 큰 거리의 이동은 파티클에 의하거나 측정 오류 데이터로 인식할 수 있다. 따라서 상기한 예에서, 오류 데이터 정정 모듈(623)은, 300번째 샘플 및 301번째 샘플을 포함하는 클래스(도 11의 e1 영역 참조)를 오류 데이터로 판정한다. As a more specific example, it is preferable to adjust the sampling distance to 0.5 mu m when the spot size of the laser irradiated by the detector 100 used in the experiment is 7 mu m and the maximum resolution is 0.01 mu m. Here, the class classification module 622 has the same moving speed of the welding laser 400 and the detection unit 100, and the detection unit has a spec of a laser pulse of 200 kHz, pod: 1, a moving speed of 100 mm / s, The moving distance per 1 pulse can be calculated by "1/200000 × 100 (mm) = 0.5 μm". Thereafter, the class classification module 622 determines that 14 or more samples are smaller than the spot size of the laser of the detector 100 by "7 (spot size) /0.5 (movement distance per pulse) = 14 The case of continuing with a difference of? Therefore, a distance greater than or equal to the spot size between less than 14 samples can be recognized by particle or measurement error data. Therefore, in the above example, the error data correction module 623 determines the class including the 300th sample and the 301st sample (see e1 area in FIG. 11) as error data.

또한 오류 데이터 정정 모듈(623)은, 오류로 판정된 샘플 데이터에 대해서는 그 이전 샘플 데이터와 다음 샘플 데이터의 평균으로 연산하여 저장부(630)에 저장하여 샘플 데이터들 간을 비교하여 유사한 패턴으로 근사화하는 벡터 양자화한다. 상기의 예에서, 오류 데이터 정정 모듈(623)은, 300번째 샘플 및 301번째 샘플의 거리값을 그 이전 샘플 데이터 및 그 이후 샘플 데이터, 즉 299번째 샘플 데이터 및 302번째 샘플 데이터의 거리값인 10과 13의 평균인 11.5를 반올림한 정수인 12로 정정하여 저장부(630)에 저장한다. In addition, the error data correction module 623 calculates the average of the previous sample data and the next sample data for the sample data determined to be error, stores it in the storage unit 630, compares the sample data with each other, Lt; / RTI > In the above example, the error data correction module 623 corrects the distance value of the 300th sample and the 301st sample to the distance data of the previous sample data and the subsequent sample data, i.e., the distance values of the 299th sample data and the 302th sample data And 11, which is an average of 13, is corrected to 12, which is an integer rounded, and stored in the storage unit 630.

도 12는 본 발명의 실시예에 따른 레이저 용접 품질 검사 방법을 나타내는 흐름도이다. 12 is a flowchart illustrating a laser welding quality inspection method according to an embodiment of the present invention.

도 12를 참조하면, 먼저, 제어장치부(600)는 검출부(100)를 통한 데이터 수집하는 제1단계가 수행된다(S110). 제1단계(S110)에 대해서 보다 구체적으로 살펴보면, 제어장치부(600)는 용접 비드 횡방향(D1) 절단면을 따라 용접이 진행되는 경우 용접 비드의 실시간 측정 샘플링(sampling) 데이터를 획득한 뒤, 실시간 깊이 측정 결과인 도식화된 그래프를 생성하여 저장부(630)에 저장한다. 여기서 제어장치부(600)는 실시간 측정 샘플 데이터에 대한 벡터 양자화 과정을 진행하기 위해 샘플 데이터를 여러 클러스터(cluster)로 나누어 클래스 분류를 수행하기 위해 샘플 데이터를 시간범위(X축) 및 두 샘플 간 거리값(Y축)의 형태로 생성한다. Referring to FIG. 12, first, the control unit 600 performs a first step of data collection through the detection unit 100 (S110). More specifically, the control unit 600 acquires real-time measurement sampling data of the weld bead when the welding progresses along the cutting plane in the lateral direction D1 of the weld bead, And generates a graphical graph, which is a result of real-time depth measurement, and stores it in the storage unit 630. Here, the control unit 600 divides the sample data into a plurality of clusters in order to carry out the vector quantization process on the real-time measurement sample data, and then performs the sample classification on the time range (X-axis) Distance value (Y axis).

제1단계(S110) 이후, 제어장치부(600)는 샘플 데이터에 대해서 클래스 분류하는 제2단계를 수행한다(S120). 보다 구체적으로, 제어장치부(600)는 제1단계(S110)에서 생성된 샘플 데이터에 대해서 검출부(100) 레이저의 스팟 사이즈 미만의 거리값 차로 연속되는 샘플을 클래스로 분류한다.After the first step S110, the control unit 600 performs a second step of classifying the sample data with respect to the sample data (S120). More specifically, the control unit 600 classifies successive samples of the sample data generated in the first step S110 as a class with a difference in distance value less than the spot size of the laser of the detection unit 100 as a class.

제2단계(S120) 이후, 제어장치부(600)는 오류 데이터를 분석 및 정정하는 제3단계를 수행한다(S130). 즉, 제어장치부(600)는, 제2단계(S120)에서 샘플 데이터 간 거리 연산에 따른 클래스 분류가 완료되면, 오류 데이터 추출을 수행한다. 여기서 오류 데이터 추출은, 분류된 클래스 중 기준 샘플수 미만의 샘플을 포함하는 클래스에 대하여 이를 오류 데이터로 판정한다. 또한 제어장치부(600)는, 오류로 판정된 샘플 데이터에 대해서는 이전 샘플 데이터와 다음 샘플 데이터의 평균으로 연산하여 저장부(630)에 저장하여 샘플 데이터들 간을 비교하여 유사한 패턴으로 근사화하는 벡터 양자화한다.After the second step S120, the control unit 600 performs a third step of analyzing and correcting the error data (S130). That is, when class classification according to the distance calculation between sample data is completed in the second step S120, the control unit 600 performs error data extraction. Here, the error data extraction is performed on the class including the samples that are less than the reference sample number among the classified classes, and determines this as error data. In addition, the control unit 600 calculates the average of the previous sample data and the next sample data for the sample data determined as an error, stores the result in the storage unit 630, compares the sample data, Quantize.

본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.The present invention can also be embodied as computer-readable codes on a computer-readable recording medium. A computer-readable recording medium includes all kinds of recording apparatuses in which data that can be read by a computer system is stored.

컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. Examples of the computer-readable recording medium include a ROM, a RAM, a CD-ROM, a magnetic tape, a floppy disk, an optical data storage device and the like, and also implemented in the form of a carrier wave (for example, transmission over the Internet) .

또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.The computer readable recording medium may also be distributed over a networked computer system so that computer readable code can be stored and executed in a distributed manner. And functional programs, codes, and code segments for implementing the present invention can be easily inferred by programmers skilled in the art to which the present invention pertains.

이상과 같이, 본 명세서와 도면에는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 개시하였으며, 비록 특정 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 발명의 이해를 돕기 위한 일반적인 의미에서 사용된 것이지, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시예 외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.As described above, preferred embodiments of the present invention have been disclosed in the present specification and drawings, and although specific terms have been used, they have been used only in a general sense to easily describe the technical contents of the present invention and to facilitate understanding of the invention , And are not intended to limit the scope of the present invention. It is to be understood by those skilled in the art that other modifications based on the technical idea of the present invention are possible in addition to the embodiments disclosed herein.

1 : 레이저 용접 품질 검사 장치
11: 검출부 조사 영역
12 : 용접용 레이저(fiber laser) 조사 영역
13 : 플라즈마로 변형된 부분
14 : 용접 모재 영역
100 : 검출부
200 : 측정용 레이저 미러
300 : 용접용 레이저 미러
400 : 용접 레이저
500 : 집광렌즈
600 : 제어장치부
610 : 입출력 인터페이스(I/O Interface)
620 : 제어부
621 : 데이터 수집 모듈
622 : 클래스 분류 모듈
623 : 오류 데이터 정정 모듈
630 : 저장부
640 : 입출력부
700 : 용접 모재
1: Laser welding quality inspection system
11: detection area irradiation area
12: Laser laser irradiation area
13: Plasma-deformed part
14: welding base material area
100:
200: laser mirror for measurement
300: laser mirror for welding
400: welding laser
500: condenser lens
600:
610: I / O Interface
620:
621: Data acquisition module
622: Classification module
623: Error Data Correction Module
630:
640: Input / output unit
700: welding base material

Claims (5)

용접 레이저(400)가 이동하면서 용접 모재(700)를 용융시켜서 용접하는 레이저 용접의 품질을 검사하는 레이저 용접 품질 검사 장치에 있어서:
레이저 용접 품질 검사 장치(1)는,
용접 레이저(400)와 동일한 속도로 이동하면서 용접 모재(700)를 향하여 기설정된 스팟 사이즈의 레이저를 조사하여 용접 레이저(400)에 의하여 용접 모재(700)에 형성되는 용접 비드의 깊이를 용접 모재(700)에 대하여 이동하는 방향으로 연속적으로 검출하는 검출부(100);
검출부(100)가 수집한 데이터로부터 용접 품질을 판단하는 제어장치부(600); 를 포함하고,
제어장치부(600)는,
검출부(100)가 검출한 용접 비드의 깊이를 다수개의 샘플이 시간(X축) 및 거리(Y축)의 연속적인 그래프 상에서 표시되는 데이터 형태로 수집하는 데이터 수집 모듈(621);
거리값의 차가 검출부(100) 레이저의 스팟 사이즈 미만으로 연속되는 다수개의 샘플을 클래스로 분류하는 클래스 분류 모듈(622); 및
클래스 분류 모듈(262)이 분류한 클래스에 속하는 샘플의 개수가 [수학식 1]에 의하여 계산된 기준 샘플수 미만인 경우에는 이를 오류 데이터로 판정하는 오류 데이터 정정 모듈(623); 을 포함하는 레이저 용접 품질 검사 장치.

[수학식 1] 기준 샘플수≤스팟 사이즈/펄스당 이동 거리
여기서, '스팟 사이즈'는, 검출부(100)에서 조사되는 레이저의 스팟 사이즈이고, '펄스당 이동 거리'는 검출부(100)의 레이저의 펄스당 이동 거리이며, '기준 샘플수'는 상기 [수학식 1]에 의하여 계산되는 값 중 최대의 정수로 정의
A laser welding quality inspection apparatus for inspecting quality of laser welding in which a welding laser (400) is moved while melting a welding base material (700), the apparatus comprising:
The laser welding quality inspection apparatus (1)
A laser of a predetermined spot size is irradiated to the welding base material 700 while moving at the same speed as the welding laser 400 so that the depth of the welding bead formed in the welding base material 700 700) in a direction in which the detection unit (100) moves;
A control unit 600 for determining the welding quality from the data collected by the detecting unit 100; Lt; / RTI >
The control unit 600,
A data collection module 621 for collecting the depth of the weld bead detected by the detection unit 100 in the form of data displayed on a continuous graph of a plurality of samples over time (X axis) and distance (Y axis);
A class classification module 622 for classifying a plurality of samples in which a difference in distance value is continuous to a spot size of the laser of the detector 100, into a class; And
An error data correction module (623) for determining the number of samples belonging to the class classified by the class classification module (262) as error data when the number of samples belonging to the class is less than the reference number of samples calculated by Equation (1); The laser welding quality inspection apparatus comprising:

[Equation 1] Number of reference samples ≤ Spot size / travel distance per pulse
Here, 'spot size' is the spot size of the laser irradiated by the detector 100, 'travel distance per pulse' is the travel distance per pulse of the laser of the detector 100, 'reference sample number' Defined as the largest integer among the values calculated by Equation 1
제 1 항에 있어서,
오류 데이터 정정 모듈(623)은,
오류로 판정된 샘플 데이터에 대해서는 그 이전 샘플 데이터와 다음 샘플 데이터의 평균으로 연산하여 저장부(630)에 저장하여 샘플 데이터들 간을 비교하여 유사한 패턴으로 근사화하는 벡터 양자화하는 레이저 용접 품질 검사 장치.
The method according to claim 1,
The error data correction module 623,
The error is determined to be an average of the previous sample data and the next sample data, and the result is stored in the storage unit 630 to compare the sample data and approximate the sample data in a similar pattern.
제 1 항에 있어서,
제어장치부(600)는,
검출부(100)와 용접 레이저(400)의 초점이 한점에서 공유되는 공초점(confocal) 방식을 이용하는 레이저 용접 품질 검사 장치.
The method according to claim 1,
The control unit 600,
A laser welding quality inspection apparatus using a confocal system in which a focal point of a detection unit (100) and a welding laser (400) are shared at one point.
제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항의 레이저 용접 품질 검사 장치를 사용하여 레이저 용접 품질을 검사하는 방법에 있어서:
제어장치부(600)가, 검출부(100)가 검출한 용접 비드의 깊이를 다수개의 샘플이 시간(X축) 및 거리(Y축)의 연속적인 그래프 상에서 표시되는 데이터 형태로 수집하는 제1단계;
제어장치부(600)가, 거리값의 차가 검출부(100) 레이저의 스팟 사이즈 미만으로 연속되는 다수개의 샘플을 클래스로 분류하는 제2단계;
제어장치부(600)가, 클래스에 속하는 샘플의 개수가 [수학식 1]에 의하여 계산된 기준 샘플수 미만인 경우에는 이를 오류 데이터로 판정하는 제3단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 레이저 용접 품질 검사 장치.
[수학식 1]
기준 샘플수≤스팟 사이즈/펄스당 이동 거리
여기서, '스팟 사이즈'는, 검출부(100)에서 조사되는 레이저의 스팟 사이즈이고, '펄스당 이동 거리'는 검출부(100)의 레이저의 펄스당 이동 거리이며, '기준 샘플수'는 상기 [수학식 1]에 의하여 계산되는 값 중 최대의 정수로 정의
A method for checking laser welding quality using the laser welding quality inspection apparatus according to any one of claims 1 to 3, the method comprising:
The control unit 600 controls the depth of the weld bead detected by the detecting unit 100 to be a first step of collecting a plurality of samples in the form of data displayed on a continuous graph of time (X axis) and distance (Y axis) ;
A second step of the control unit 600 classifying a plurality of samples in which a difference in distance value is continuous to a spot size of the laser of the detector 100, into a class;
If the control unit 600 determines that the number of samples belonging to the class is less than the reference number of samples calculated by Equation (1), it is determined that the data is erroneous data; The laser welding quality inspection apparatus comprising:
[Equation 1]
Reference sample number ≤ Spot size / Travel distance per pulse
Here, 'spot size' is the spot size of the laser irradiated by the detector 100, 'travel distance per pulse' is the travel distance per pulse of the laser of the detector 100, 'reference sample number' Defined as the largest integer among the values calculated by Equation 1
제 4 항에 있어서,
제3단계에서,
오류로 판정된 샘플 데이터에 대해서는 그 이전 샘플 데이터와 다음 샘플 데이터의 평균으로 연산하여 저장부(630)에 저장하여 샘플 데이터들 간을 비교하여 유사한 패턴으로 근사화하는 벡터 양자화하는 레이저 용접 품질 검사 방법.
5. The method of claim 4,
In the third step,
And calculating the average of the previous sample data and the next sample data and storing the average of the previous sample data and the next sample data in the storage unit 630 and comparing the sampled data with the similar pattern.
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