一种零部件智能激光清洗系统技术方案

技术编号：40650766 阅读：3 留言：0更新日期：2024-03-13 21:28

本发明专利技术涉及激光清洗系统领域，公开了一种零部件智能激光清洗系统，其技术方案要点是包括清洗设备和控制器，清洗装置包括第一激光器和第二激光器，控制器包括数据获取模块，数据处理模块和复检模块，数据获取模块获取工件清洗前的表面图像以定义为洗前图像信息，数据处理模块接收洗前图像信息生成基础清洗数据和区域预测难度系数，根据区域预测难度系数调整基础清洗数据得到目标清洗数据，输出清洁指令至清洗装置，复检模块获取工件清洗后的表面图像以定义为洗后图像信息并判断是否符合清洁条件，若未达到清洁条件，重复清洗未清洁区域并记录重复清洗数据，提高除漆工作的高效性和环保性，采用全自动、高效无污染的激光清洗系统。

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【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及激光清洗系统领域，更具体的说是涉及一种零部件智能激光清洗系统。

技术介绍

1、地铁车辆的杆件、轴箱等零部件的受力位在大(架)修时需要进行无损探伤，目前的探伤方式中磁粉探伤是最稳妥的表面探伤方式。在磁粉探伤工作前，需将零部件受力位的油漆除掉。现有的除漆方法包括化学除油和物理除漆。化学除漆首先用毛刷将脱漆剂涂抹在部件上，等待一段时间后(约半小时)，用工业吸油布擦拭或化学试剂清洗，然而这一除漆方式存在多种问题，例如：人工成本高、耗时高、废液处理成本高以及废气废液污染严重的问题。物理除漆通常采用激光清洗的方式进行除漆，然而激光清洗通常先进行一次清洗，清洗完毕后判断清洗是否彻底，若未清洗完全则重复进行清洁，清洗的效率低。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的不足，本专利技术的目的在于提供一种零部件智能激光清洗系统，用于克服现有技术中的上述缺陷，提高除漆工作的高效性和环保性，采用全自动、高效无污染的激光清洗系统。

2、为实现上述目的，本专利技术提供了如下技术方案：

3、一种零部件智能激光清洗系统，包括清洗设备和控制器，所述清洗设备包括机架、可移动的工作台、清洗装置和驱动装置，所述驱动装置驱动清洗装置沿预设路径移动，

4、所述清洗装置包括第一激光器和第二激光器，所述第一激光器发出连续激光束，所述第二激光器发出脉冲激光束，

5、所述控制器包括

6、数据获取模块，所述数据获取模块获取工件清洗前的表面图像以定义为洗前图像信息，</p>

7、数据处理模块，所述数据处理模块接收所述洗前图像信息生成基础清洗数据和区域预测难度系数，根据所述区域预测难度系数调整基础清洗数据得到目标清洗数据，输出清洁指令至清洗装置，

8、复检模块，所述复检模块获取工件清洗后的表面图像以定义为洗后图像信息并判断是否符合清洁条件，若未达到清洁条件，重复清洗未清洁区域并记录重复清洗数据。

9、在本专利技术中，优选的，所述数据处理模块配置有基础清洗数据生成策略，所述基础清洗数据生成策略包括：在洗前图像信息中提取洗前处理区域，所述洗前处理区域反映工件的待清洗表面，获取洗前处理区域的rgb均值作为洗前颜色数据，根据工件形状、工件材质、表面涂层材质和洗前颜色数据匹配预设的基础清洗数据。

10、在本专利技术中，优选的，所述数据处理模块配置有难度预测策略，所述难度预测策略包括：将洗前处理区域划分为若干洗前处理单元，分别计算各个洗前处理单元的rgb值以定义为单元色值，分别计算各个洗前处理单元的对比度以定义为单元对比度，所述单元对比度用于反映洗前处理单元的锈蚀情况，将各个洗前处理单元二值化并计算单元明暗比，所述单元明暗比反映亮面区域面积和暗面区域面积之间的面积比，将单元色值、单元对比度和单元明暗比作为输入在预设的清洁模型中匹配对应的区域预设难度系数。

11、在本专利技术中，优选的，所述复检模块配置有清洁条件判断策略，所述清洁条件判断策略具体为：获取洗后图像信息并提取洗后处理区域，所述洗后处理区域反映工件的待清洗表面，将洗后处理区域划分为若干洗后处理单元，分别计算各个洗后处理单元的rgb色值作为洗后单元色值，依次将各个洗后单元色值与预设的洁净色值阈值范围进行比对，若洗后单元色值不符合洁净色值阈值范围则将对应的洗后处理单元定义为所述未清洁区域。

12、在本专利技术中，优选的，所述洗后处理单元和洗前处理单元一一对应设置，利用重复清洗数据对预测难度系数进行修正，所述重复清洗数据包括清洗次数和对应的未清洁区域，预测难度系数与清洗次数呈正相关，且难度系数的增速随着清洗次数的增加而降低。

13、在本专利技术中，优选的，所述目标清洗数据包括连续激光功率、脉冲激光功率和激光光斑间距，激光光斑间距反映连续激光光斑和脉冲激光光斑之间的间距大小，

14、所述数据处理模块包括计算单元，所述计算单元统计同一连续清洗路径上区域预测难度系数的分布，若在连续预设的第一数量的区域中存在超过预设的第二数量个区域，且该第二数量个区域的预设难度系数的均方差小于预设均方差，则对应调节连续激光功率和脉冲激光功率，反之则调整激光光斑间距。

15、在本专利技术中，优选的，连续激光功率、脉冲激光功率与预测难度系数预先设定有对应关系，计算对应第二数量个区域的预设难度系数的均方差作为区域预测均方差，并以区域预测均方差为索引查找对应的连续激光功率和脉冲激光功率作为区域激光功率，区域激光功率即为对该连续第一数量的区域输出的目标清洗数据。

16、在本专利技术中，优选的，激光光斑间距与预测难度系数预先设定有对应关系，激光光斑间距与预测难度系数呈负相关。

17、本专利技术的有益效果：

18、1、本专利技术通过第一激光器和第二激光器的设置，利用连续激光提供漆层表面热能来源，利用脉冲激光提供振动冲击波，进而提升清洗的效率，另外利用洗前图像信息获取基础清洗数据，便于实现识别零件并自动匹配合适的基础清洗数据，而后利用区域预测难度系数来表示工件表面不同区域的清洗难度，进而对局部区域的目标清洗数据进行调整，在单次清洗中实现较高的清洗质量与清洗效率，同时还减少了模型训练所需的数据量；

19、2、本专利技术通过单元色值、单元对比度和单元明暗比来反映区域预测难度系数，预测的准确性较高且上述数据容易获取，并对预测难度系数的分布进行判断，针对不同的分布情况配置不同的目标清洗数据调整策略，分别采用第一激光器、第二激光器功率调节与激光光斑间距调节的方式，减少功率切换造成的寿命损伤，还能够减少出现由于激光光斑间距过小造成的基材灼伤，均衡系统整体的效率与使用寿命。

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【技术保护点】

1.一种零部件智能激光清洗系统，包括清洗设备和控制器，所述清洗设备包括机架、可移动的工作台、清洗装置和驱动装置，所述驱动装置驱动清洗装置沿预设路径移动，其特征在于：

2.权利要求1所述的一种零部件智能激光清洗系统，其特征在于：所述数据处理模块配置有基础清洗数据生成策略，所述基础清洗数据生成策略包括：在洗前图像信息中提取洗前处理区域，所述洗前处理区域反映工件的待清洗表面，获取洗前处理区域的RGB均值作为洗前颜色数据，根据工件形状、工件材质、表面涂层材质和洗前颜色数据匹配预设的基础清洗数据。

3.根据权利要求2所述的一种零部件智能激光清洗系统，其特征在于：所述数据处理模块配置有难度预测策略，所述难度预测策略包括：将洗前处理区域划分为若干洗前处理单元，分别计算各个洗前处理单元的RGB值以定义为单元色值，分别计算各个洗前处理单元的对比度以定义为单元对比度，所述单元对比度用于反映洗前处理单元的锈蚀情况，将各个洗前处理单元二值化并计算单元明暗比，所述单元明暗比反映亮面区域面积和暗面区域面积之间的面积比，将单元色值、单元对比度和单元明暗比作为输入在预设的清洁模型中匹配对应的区域预设难度系数。

4.根据权利要求3所述的一种零部件智能激光清洗系统，其特征在于：所述复检模块配置有清洁条件判断策略，所述清洁条件判断策略具体为：获取洗后图像信息并提取洗后处理区域，所述洗后处理区域反映工件的待清洗表面，将洗后处理区域划分为若干洗后处理单元，分别计算各个洗后处理单元的RGB色值作为洗后单元色值，依次将各个洗后单元色值与预设的洁净色值阈值范围进行比对，若洗后单元色值不符合洁净色值阈值范围则将对应的洗后处理单元定义为所述未清洁区域。

5.根据权利要求4所述的一种零部件智能激光清洗系统，其特征在于：所述洗后处理单元和洗前处理单元一一对应设置，利用重复清洗数据对预测难度系数进行修正，所述重复清洗数据包括清洗次数和对应的未清洁区域，预测难度系数与清洗次数呈正相关，且难度系数的增速随着清洗次数的增加而降低。

6.根据权利要求1所述的一种零部件智能激光清洗系统，其特征在于：所述目标清洗数据包括连续激光功率、脉冲激光功率和激光光斑间距，激光光斑间距反映连续激光光斑和脉冲激光光斑之间的间距大小，

7.根据权利要求6所述的一种零部件智能激光清洗系统，其特征在于：连续激光功率、脉冲激光功率与预测难度系数预先设定有对应关系，计算对应第二数量个区域的预设难度系数的均方差作为区域预测均方差，并以区域预测均方差为索引查找对应的连续激光功率和脉冲激光功率作为区域激光功率，区域激光功率即为对该连续第一数量的区域输出的目标清洗数据。

8.根据权利要求6所述的一种零部件智能激光清洗系统，其特征在于：激光光斑间距与预测难度系数预先设定有对应关系，激光光斑间距与预测难度系数呈负相关。

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【技术特征摘要】

2.权利要求1所述的一种零部件智能激光清洗系统，其特征在于：所述数据处理模块配置有基础清洗数据生成策略，所述基础清洗数据生成策略包括：在洗前图像信息中提取洗前处理区域，所述洗前处理区域反映工件的待清洗表面，获取洗前处理区域的rgb均值作为洗前颜色数据，根据工件形状、工件材质、表面涂层材质和洗前颜色数据匹配预设的基础清洗数据。

3.根据权利要求2所述的一种零部件智能激光清洗系统，其特征在于：所述数据处理模块配置有难度预测策略，所述难度预测策略包括：将洗前处理区域划分为若干洗前处理单元，分别计算各个洗前处理单元的rgb值以定义为单元色值，分别计算各个洗前处理单元的对比度以定义为单元对比度，所述单元对比度用于反映洗前处理单元的锈蚀情况，将各个洗前处理单元二值化并计算单元明暗比，所述单元明暗比反映亮面区域面积和暗面区域面积之间的面积比，将单元色值、单元对比度和单元明暗比作为输入在预设的清洁模型中匹配对应的区域预设难度系数。

4.根据权利要求3所述的一种零部件智能激光清洗系统，其特征在于：所述复检模块配置有清洁条件判断策略，所述清洁条件判断策略具体为：获取洗后图像信息并提取洗后处理区域，所述洗后处理区域反映工件的...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜强，蒋仁忠，邱晓霞，张弛，段佳伟，张伟丰，祁永刚，王欣悦，
申请(专利权)人：浙江中数激光装备有限公司，
类型：发明
国别省市：

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