【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及激光焊接监管，具体是一种基于ccd视觉检测的自动精密激光焊接方法。
技术介绍
1、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；
2、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；
3、针对上述的技术缺陷，现提出一种解决方案。
技术实现思路
1、本专利技术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。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、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：
4、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；
5、步骤二、图像处理模块对接收到的图像数据进行预
6、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；
7、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；
8、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。
9、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。
10、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。
11、进一步的，优化准确性分析的具体分析过程如下：
12、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；
13、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。
14、进一步的，优化效表分析的具体分析过程如下：
15、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。
16、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。
17、进一步的，采像影响性监测模块的具体分析过程包括：
18、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；
19、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。
20、进一步的，焊接异常性诊断模块的具体运行过程包括：
21、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，将本文档来自技高网...
【技术保护点】
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：
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，优化准确性分析的具体分析过程如下：
5.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，优化
6.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。
7.根据权利要求6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：
8.根据权利要求6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：
...【技术特征摘要】
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：
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，优化准确性分析的具体分析过程如下：
...【专利技术属性】
技术研发人员：侯世强，何显鑫，骆少伟，
申请(专利权)人：江西瑞升科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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