本發(fā)明屬于金屬材料加工領(lǐng)域，涉及模具材料的激光加工的狀態(tài)識(shí)別方法，具體涉及一種基于雙CCD計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別模具修復(fù)狀態(tài)的方法。

背景技術(shù)：

雖然我國模具生產(chǎn)發(fā)展很快，但與國外先進(jìn)水平相比還有很大差距，主要表現(xiàn)在制造周期長(zhǎng)、制造精度低、模具壽命短等方面，其中模具壽命短的問題尤為突出，直接導(dǎo)致資源浪費(fèi)和生產(chǎn)成本的上升。因此，利用現(xiàn)代激光技術(shù)強(qiáng)化和修復(fù)模具，避免發(fā)生過早失效，延長(zhǎng)模具使用壽命。從而挽回生產(chǎn)不必要的損失，將會(huì)大大推動(dòng)公業(yè)和國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，具有顯著的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。

模具的發(fā)展趨勢(shì)是小型化、精密化、復(fù)雜化，其失效的尺寸已是毫米級(jí)、微米級(jí)，需要精密的修復(fù)技術(shù)。采用激光焊接修復(fù)技術(shù)，以激光高能量集中定點(diǎn)的焊接技術(shù)優(yōu)勢(shì)，能夠有效地進(jìn)行微小部分的焊接及修補(bǔ)工作，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)氬氣燒焊、冷焊技術(shù)在修補(bǔ)焊接精細(xì)表面的不足之處。激光焊接修復(fù)具有能進(jìn)行形狀修復(fù)、尺寸修復(fù)、功能修復(fù)和增強(qiáng)功能修復(fù)；具有較低稀釋率，熱影響區(qū)小，工件變形比較小，與基面形成冶金結(jié)合，結(jié)合牢固；經(jīng)過修復(fù)后的模具幾乎不需要再加工；工藝過程易于實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的優(yōu)點(diǎn)。

計(jì)算機(jī)視覺傳感是通過在一定波段內(nèi)利用CCD或CMOS視覺傳感器件及相應(yīng)的濾光系統(tǒng)來獲得激光焊接修復(fù)過程圖像，在通過圖像處理獲取接頭形式、熔池形狀、等離子體形態(tài)及已凝固的焊縫形狀等的特征信息，建立焊接過程質(zhì)量實(shí)時(shí)傳感，固的焊縫形狀等的特征信息，建立焊接過程質(zhì)量實(shí)時(shí)傳感，實(shí)現(xiàn)焊接質(zhì)量控制。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

現(xiàn)在激光焊接機(jī)的監(jiān)控一般都采用同軸視覺監(jiān)控，這是由于前視覺檢測(cè)的激光焊接圖像形狀是傾斜的、不利于熔池尺寸計(jì)算，同時(shí)也無法觀測(cè)到匙孔的深處，不利于匙孔的行為分析，所以一般采用同軸視覺測(cè)量激光焊接過程匙孔信息。使用同軸視覺監(jiān)控還可以提高激光束空間移動(dòng)能力，利于模具修復(fù)。但是在模具修復(fù)中，常用到激光填絲焊接技術(shù)，在激光填絲焊的應(yīng)用中，送絲速度、送絲角度及溶滴過渡信息和坡口信息是控制焊縫成形的關(guān)鍵。利用同軸視覺無法采集全部上述信息，前視覺雖然可以采集得到送絲角度及溶滴過渡信息，但 是對(duì)熔池、匙孔和坡口特征信息的采集比較困難。因此，我們?cè)谕S監(jiān)控的基礎(chǔ)上引入一套前視覺系統(tǒng)，利用同軸視覺的優(yōu)勢(shì)進(jìn)行模具修復(fù)區(qū)焊前規(guī)劃，同時(shí)可以監(jiān)測(cè)焊接過程和周圍區(qū)域；利用前視覺監(jiān)測(cè)焊絲與裂紋區(qū)域的接觸角度、焊絲的溶滴過渡信息及坡口信息，利用雙視覺還可以提取熔深和一些三維信息，利用提取的特征信息建立激光模具修復(fù)狀態(tài)識(shí)別模型，對(duì)模具修復(fù)過程的質(zhì)量實(shí)時(shí)監(jiān)控。利用該技術(shù)將會(huì)促進(jìn)低成本小功率激光模具修復(fù)自動(dòng)化、智能化，提高模具修復(fù)質(zhì)量和效率，具有良好應(yīng)用前景。

本發(fā)明是通過如下方式來解決上述技術(shù)問題的：

雙視覺模具激光修復(fù)狀態(tài)識(shí)別技術(shù)流程如圖1所示，其中雙視覺熱絲小功率激光模具修復(fù)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)原理圖如圖2所示，它由Nd：YAG激光器、光纖傳輸系統(tǒng)、準(zhǔn)直聚焦系統(tǒng)、數(shù)控平臺(tái)、自動(dòng)填絲裝置、兩套CCD視覺傳感器及中央控制計(jì)算機(jī)組成。利用前視覺CCD視覺將焊絲位置、熔化狀態(tài)和熔池圖像采集到計(jì)算機(jī)中，采用log灰度變換進(jìn)行圖像增強(qiáng)，利用Laplace算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)，提取焊絲位置，熔化狀態(tài)和熔池特征點(diǎn)，計(jì)算焊絲熔化狀態(tài)、焊絲和熔池相對(duì)位置，為焊絲速度和位置調(diào)整提供數(shù)據(jù)。利用同軸視覺，通過填絲在不同修復(fù)狀態(tài)下熔池及焊縫的截面特征的分析，獲得了不同工藝參數(shù)下熔池特征和焊縫截面特征的變化規(guī)律。在上述基礎(chǔ)上，建立基于前視覺和同軸視覺激光模具修復(fù)狀態(tài)雙視覺傳感識(shí)別模型，首先是利用前視覺CCD提取激光焦距、焊絲位姿、填絲速度、熔滴過度信息、熔化狀態(tài)和熔池圖像特征信息。其次利用同軸視覺采集激光熱絲在不同規(guī)范參數(shù)下模具修復(fù)熔池和成形尺寸特征信息，并進(jìn)行計(jì)算分析，獲得了不同工藝參數(shù)下熔池特征和模具修復(fù)尺寸特征之間的變化規(guī)律。最后對(duì)雙視覺傳感激光焊絲位置及熔化狀態(tài)、模具修復(fù)熔池及成形特征信息進(jìn)行互補(bǔ)相關(guān)性研究，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合多智能體控制理論實(shí)現(xiàn)模具修復(fù)過程數(shù)據(jù)與特征的信息融合處理，，設(shè)計(jì)小功率激光模具修復(fù)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)的混合式多智能體的體系結(jié)構(gòu)，建立基于仁慈性假設(shè)、守信用假設(shè)、唯一招標(biāo)方假設(shè)、實(shí)時(shí)性假設(shè)的激光模具修復(fù)實(shí)驗(yàn)多智能體系統(tǒng)的增強(qiáng)合同網(wǎng)協(xié)議，建立激光熱絲模具修復(fù)狀態(tài)雙視覺識(shí)別模型，利用建立小功率激光模具修復(fù)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，通過汽車零件壓鑄模具的小功率激光模具自動(dòng)修復(fù)驗(yàn)證和修正該模型，提高修復(fù)狀態(tài)穩(wěn)定性。

附圖說明

圖1雙視覺模具激光修復(fù)狀態(tài)識(shí)別技術(shù)流程圖

圖2雙視覺熱絲小功率激光模具修復(fù)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)

具體實(shí)施方式

結(jié)合附圖給出的實(shí)施對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說明：

1、啟動(dòng)視覺采集裝置，在合理的景深范圍內(nèi)采集不同角度的標(biāo)定板圖像，用開發(fā)的MATLAB標(biāo)定工具箱讀取上述圖像，提取角點(diǎn)，進(jìn)行CCD標(biāo)定，優(yōu)化誤差后導(dǎo)出CCD的內(nèi)參數(shù)和外參數(shù)到中央計(jì)算機(jī)中。

2、將待修復(fù)的模具夾持在工作臺(tái)上，閉合電源，啟動(dòng)數(shù)控工作臺(tái)、激光器和可調(diào)溫?zé)峤z送絲機(jī)。

3、通過數(shù)控工作臺(tái)調(diào)整激光焦點(diǎn)和失效模具表面相對(duì)位置，通過送絲機(jī)調(diào)整激光焊絲和模具失效表面以及激光焦點(diǎn)的相對(duì)位置。

4、在激光器控制面板上，按照程序提示輸入信息，確定激光填絲優(yōu)化工藝參數(shù)。

5、同軸CCD采集模具裂紋圖像，經(jīng)過開小窗處理、濾波去噪、圖像增強(qiáng)、形態(tài)學(xué)處理、邊緣提取、中心線提取等圖像處理技術(shù)將裂紋圖像處理為二值圖像，通過中央計(jì)算機(jī)轉(zhuǎn)化為B樣條曲線處理為數(shù)制平臺(tái)可執(zhí)行的CNC代碼。

6、加工開始后，工藝參數(shù)中關(guān)于激光能量的參數(shù)傳遞到激光器，激光器電源按照計(jì)算機(jī)傳輸過來的信號(hào)設(shè)置激光參數(shù)；將加工程序傳遞到數(shù)控工作臺(tái)，數(shù)控平臺(tái)按照生成的CNC加工程序控制伺服電機(jī)驅(qū)動(dòng)工作臺(tái)運(yùn)動(dòng)。

7、加工過程中，同軸CCD采集熔池圖像由中央計(jì)算機(jī)分析匙孔、焊縫及坡口特征，前CCD檢測(cè)焊絲角度、填絲速度及熔滴過度特征，將提取的相關(guān)特征參數(shù)通過雙視覺激光模具修復(fù)狀態(tài)識(shí)別模型，由中央控制計(jì)算機(jī)調(diào)整工藝參數(shù)實(shí)現(xiàn)模具修復(fù)。

實(shí)例：一種汽車零件模具修復(fù)

修復(fù)前先對(duì)視覺系統(tǒng)進(jìn)行標(biāo)定，用開發(fā)的MATLAB標(biāo)定工具箱讀取CCD采集的標(biāo)定板的不同角度圖像，點(diǎn)擊標(biāo)定工具箱主控界面上的“提取角點(diǎn)”，確定起始點(diǎn)位置及X、Y軸方向，提取每幅圖的角點(diǎn)。依次提取完所有圖像的角點(diǎn)后，點(diǎn)擊“標(biāo)定”進(jìn)行攝像機(jī)的標(biāo)定，經(jīng)過多次迭代后，程序會(huì)最終得到攝像頭的內(nèi)外參數(shù)。將得到的攝像機(jī)參數(shù)導(dǎo)入到計(jì)算機(jī)中。利用經(jīng)過標(biāo)定后的同軸CCD檢測(cè)受損的模具，提取激光熔凝區(qū)域前方的裂紋圖像，通過開小窗處理、濾波去噪、圖像增強(qiáng)、形態(tài)學(xué)處理、邊緣提取、中心線提取等圖像處理技術(shù)，準(zhǔn)確的提取出裂紋的中心線形成單一像素的中心線二值圖像，然后通過相應(yīng)的數(shù)字圖像處理技術(shù)對(duì)提取的裂紋中心線進(jìn)行B樣條曲線擬合。將擬合成的B樣條曲線方程式轉(zhuǎn)化成全局方程式，從而利用計(jì)算機(jī)軟件完成激光掃描路徑的CNC代碼程序，再通過數(shù)制平臺(tái)完成模具修復(fù)激光焊接的軌跡。加工過程中，同軸CCD采集熔池圖像由中央計(jì)算機(jī)分析匙孔、焊縫及坡口特征，前CCD檢測(cè)焊絲角度、填絲速度及熔滴過度特征，將提取的相關(guān)特征參數(shù)通過雙視覺激光模 具修復(fù)狀態(tài)識(shí)別模型，由中央控制計(jì)算機(jī)調(diào)整工藝參數(shù)實(shí)現(xiàn)模具修復(fù)，提高模具修復(fù)效率50％以上。