一种增材制造熔深在线检测和控制方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种增材制造熔深在线检测和控制方法及系统，其中，根据工艺参数对一待焊接部位进行焊接；采集熔池的红外图像，对熔池图像进行图像处理，获取熔池部位的熔宽和熔深方向的最大温差；建立理论熔深计算模型，将计算参数输入理论熔深计算模型，获取理论熔深；将理论熔深、熔宽和熔深方向的最大温差输入训练好的人工神经网络，人工神经网络输出实际熔深；计算实际熔深与预设需求熔深的差值，当差值超过预设范围，根据差值调整工艺参数，然后对下一待焊接部位焊接。实现了在线实时检测焊接熔深，在线实时控制焊接熔深，实现了智能化增材制造，自动化程度高。

A method and system for on-line detection and control of penetration depth in material making

The invention discloses an increase in material manufacturing and system detection and control method of online penetration among them, according to the parameters of welding parts welding; weld pool infrared image acquisition, the image of weld pool image processing, the maximum temperature of molten pool access parts of the weld width and penetration direction; a deep a model of melting, the calculation model of input parameters calculation of deep penetration weld theory, obtained the theory; the maximum temperature difference input the trained artificial neural network theory, penetration depth, width and penetration direction of the artificial neural network output the actual penetration; calculating a difference between actual penetration depth and penetration of the preset requirement, V value exceeds the preset range, according to the difference between the adjustment of process parameters, and then to the next to the welding position of welding. The on-line real-time detection of welding depth and on-line real-time control of weld penetration have been realized, and intelligent material increasing is realized, and the degree of automation is high.

【技术实现步骤摘要】
一种增材制造熔深在线检测和控制方法及系统
本专利技术涉及焊接熔深检测和控制领域，尤其是涉及一种增材制造熔深在线检测和控制方法及系统。
技术介绍
增材制造概念的提出始于20世纪80年代后期，我国则于90年代初开始研究。经过短短20余年的时间，这一技术已取得了飞速发展，在航空航天、微纳制造、生物医学工程等诸多领域的应用前景十分广阔。电弧增材制造中的熔深量是关系到焊接质量的一个重要参数。研究在线实时控制熔深，对于增材制造自动化、智能化发展意义重大。一种超声相控阵测量U肋焊缝熔深的方法和一种超声测熔深检测系统公开了利用超声波检测焊缝熔深的方法，但超声波检测需要装置与工件接触，影响产品尺寸精度；同时，随焊缝位置移动，装置也需要移动，难于实现过程同步，智能化制造困难。一种焊缝熔深检测方法公开了利用磁感应信号变化检测熔深的方法，此方法很难用于高温焊缝检测。目前，还没有出现一种能很好在线实时检测和在线实时控制焊缝熔深的方法。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服上述技术不足，提出一种增材制造熔深在线检测和控制方法及系统，解决现有技术中的上述技术问题。为达到上述技术目的，本专利技术的技术方案提供一种增材制造熔深在线检测和控制方法，包括：S1、根据工艺参数对一待焊接部位进行焊接；S2、采集熔池图像，熔池图像为焊接的熔池部位的红外图像，对熔池图像进行图像处理，获取熔池图像的形貌信息、温度分布信息、像素值；建立温度值和像素值的第一对应关系，建立距离值和像素值的第二对应关系；根据第一对应关系和第二对应关系获取熔池部位的熔宽和熔深方向的最大温差；S3、建立理论熔深计算模型，将计算参数输入理论熔深计算模型，获取理论熔深；S4、将理论熔深、熔宽和熔深方向的最大温差输入训练好的人工神经网络，人工神经网络输出实际熔深；S5、计算实际熔深与预设需求熔深的差值，当差值处于预设范围内，对下一待焊接部位执行步骤S1-S5；当差值超过预设范围，根据差值调整工艺参数，然后对下一待焊接部位执行步骤S1-S5。本专利技术还提供一种增材制造熔深在线检测和控制系统，包括：焊接模块：根据工艺参数对一待焊接部位进行焊接；图像获取与处理模块：采集熔池图像，熔池图像为焊接的熔池部位的红外图像，对熔池图像进行图像处理，获取熔池图像的形貌信息、温度分布信息、像素值；建立温度值和像素值的第一对应关系，建立距离值和像素值的第二对应关系；根据第一对应关系和第二对应关系获取熔池部位的熔宽和熔深方向的最大温差；理论熔深计算模块：建立理论熔深计算模型，将计算参数输入理论熔深计算模型，获取理论熔深；实际熔深计算模块：将理论熔深、熔宽和熔深方向的最大温差输入训练好的人工神经网络，人工神经网络输出实际熔深；工艺参数调整模块：计算实际熔深与预设需求熔深的差值，当差值处于预设范围内，对下一待焊接部位依次执行焊接模块、图像获取与处理模块、理论熔深计算模块、实际熔深计算模块、工艺参数调整模块的操作；当差值超过预设范围，根据差值调整工艺参数，然后对下一待焊接部位依次执行焊接模块、图像获取与处理模块、理论熔深计算模块、实际熔深计算模块、工艺参数调整模块的操作。与现有技术相比，本专利技术的有益效果包括：采集熔池图像并对图像进行处理，建立理论熔深计算模型，获取理论熔深，利用人工神经网络获取实际熔深，做到在线实时检测焊接熔深；当焊接实际熔深和预设需求熔深的差值超过预设范围时，调整工艺参数，再对后续待焊接部位进行焊接，实现了在线实时控制焊接熔深，实现了智能化增材制造。附图说明图1是本专利技术提供的一种增材制造熔深在线检测和控制方法流程图；图2是本专利技术提供的一种增材制造熔深在线检测和控制系统结构框图。附图中：1、增材制造熔深在线检测和控制系统，11、焊接模块，12、图像获取与处理模块，13、理论熔深计算模块，14、实际熔深计算模块，15、工艺参数调整模块。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。本专利技术提供了一种增材制造熔深在线检测和控制方法，包括：S1、根据工艺参数对一待焊接部位进行焊接；S2、采集熔池图像，熔池图像为焊接的熔池部位的红外图像，对熔池图像进行图像处理，获取熔池图像的形貌信息、温度分布信息、像素值；建立温度值和像素值的第一对应关系，建立距离值和像素值的第二对应关系；根据第一对应关系和第二对应关系获取熔池部位的熔宽和熔深方向的最大温差；S3、建立理论熔深计算模型，将计算参数输入理论熔深计算模型，获取理论熔深；S4、将理论熔深、熔宽和熔深方向的最大温差输入训练好的人工神经网络，人工神经网络输出实际熔深；S5、计算实际熔深与预设需求熔深的差值，当差值处于预设范围内，对下一待焊接部位执行步骤S1-S5；当差值超过预设范围，根据差值调整工艺参数，然后对下一待焊接部位执行步骤S1-S5。本专利技术所述的增材制造熔深在线检测和控制方法，步骤S1中：所述工艺参数为预设的影响焊接质量的若干物理量；具体的，工艺参数包括焊接工艺参数和辅助焊接工艺参数，焊接工艺参数包括焊接电流、焊接电压、焊接速度等所有影响焊接质量的工艺参数组合，辅助焊接工艺参数包括焊接环境温度、焊接水冷量、工艺气体的流量与压力等所有影响焊接质量的工艺参数组合。本专利技术所述的增材制造熔深在线检测和控制方法，步骤S2中：利用红外图像采集装置采集熔池部位的图像信号，将图像信号转化为数字信号后，再进行图像处理，获取熔池图像的形貌信息、温度分布信息、像素值。本专利技术所述的增材制造熔深在线检测和控制方法，步骤S3中：联合焊接热源数学模型和焊接传热数学模型从而建立所述理论熔深计算模型；具体的，理论熔深计算模型包括一切能利用焊接热源数学模型和焊接传热模型将熔深通过计算的方式求解出的组合；优选的，可联合高斯热源焊接数学模型和半无限体瞬时点热源焊接传热数学模型从而建立理论熔深计算模型；理论熔深计算模型求解出的理论熔深与实际熔深的误差应在合理的范围之内。本专利技术所述的增材制造熔深在线检测和控制方法，步骤S3中：所述计算参数包括焊材、焊接设备的详细参数，以及预设物理参数。本专利技术所述的增材制造熔深在线检测和控制方法，步骤S4中：人工神经网络可以为BP(backpropagation)人工神经原始网络，也可以为优化改进之后的能对熔深进行求解的所有BP人工神经网络。本专利技术所述的增材制造熔深在线检测和控制方法，步骤S5中：当一待焊接部位的实际熔深与预设需求熔深的差值超过预设范围，根据差值生成调整数据，根据调整数据可继续对该待焊接部位进行焊接，使得该待焊接部位的实际熔深与预设需求熔深的差值在预设范围内。本专利技术还提供一种增材制造熔深在线检测和控制系统1，包括：焊接模块11：根据工艺参数对一待焊接部位进行焊接；图像获取与处理模块12：采集熔池图像，熔池图像为焊接的熔池部位的红外图像，对熔池图像进行图像处理，获取熔池图像的形貌信息、温度分布信息、像素值；建立温度值和像素值的第一对应关系，建立距离值和像素值的第二对应关系；根据第一对应关系和第二对应关系获取熔池部位的熔宽和熔深方向的最大温差；理论熔深计算模块13：建立理论熔深计算模型，将计算参数输入理论熔深计算模型，获取理本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种增材制造熔深在线检测和控制方法，其特征在于，包括：S1、根据工艺参数对一待焊接部位进行焊接；S2、采集熔池图像，所述熔池图像为焊接的熔池部位的红外图像，对所述熔池图像进行图像处理，获取所述熔池图像的形貌信息、温度分布信息、像素值；建立温度值和像素值的第一对应关系，建立距离值和像素值的第二对应关系；根据所述第一对应关系和所述第二对应关系获取熔池部位的熔宽和熔深方向的最大温差；S3、建立理论熔深计算模型，将计算参数输入所述理论熔深计算模型，获取理论熔深；S4、将所述理论熔深、熔宽和熔深方向的最大温差输入训练好的人工神经网络，人工神经网络输出实际熔深；S5、计算所述实际熔深与预设需求熔深的差值，当差值处于预设范围内，对下一待焊接部位执行步骤S1‑S5；当差值超过预设范围，根据差值调整工艺参数，然后对下一待焊接部位执行步骤S1‑S5。

【技术特征摘要】
1.一种增材制造熔深在线检测和控制方法，其特征在于，包括：S1、根据工艺参数对一待焊接部位进行焊接；S2、采集熔池图像，所述熔池图像为焊接的熔池部位的红外图像，对所述熔池图像进行图像处理，获取所述熔池图像的形貌信息、温度分布信息、像素值；建立温度值和像素值的第一对应关系，建立距离值和像素值的第二对应关系；根据所述第一对应关系和所述第二对应关系获取熔池部位的熔宽和熔深方向的最大温差；S3、建立理论熔深计算模型，将计算参数输入所述理论熔深计算模型，获取理论熔深；S4、将所述理论熔深、熔宽和熔深方向的最大温差输入训练好的人工神经网络，人工神经网络输出实际熔深；S5、计算所述实际熔深与预设需求熔深的差值，当差值处于预设范围内，对下一待焊接部位执行步骤S1-S5；当差值超过预设范围，根据差值调整工艺参数，然后对下一待焊接部位执行步骤S1-S5。2.如权利要求1所述的增材制造熔深在线检测和控制方法，其特征在于，步骤S1中：所述工艺参数为预设的影响焊接质量的若干物理量。3.如权利要求1所述的增材制造熔深在线检测和控制方法，其特征在于，步骤S3中：联合焊接热源数学模型和焊接传热数学模型从而建立所述理论熔深计算模型。4.如权利要求1所述的增材制造熔深在线检测和控制方法，其特征在于，步骤S3中：所述计算参数包括焊材、焊接设备的详细参数，以及预设物理参数。5.如权利要求1所述的增材制造熔深在线检测和控制方法，其特征在于，步骤S4中：所述人工神经网络采用BP(backpropagation)人工神经网络。6.一种增材制造熔深在线检测和控制系统，其特征在于，包括：焊接模块：根据工艺参数对一待焊接部位进行焊接；图像获取与处理...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏卫生，龚福建，万柴志，杨帅，夏盼盼，黄增涛，
申请(专利权)人：华中科技大学鄂州工业技术研究院，华中科技大学，
类型：发明
国别省市：湖北,42