利用高速摄影和图像处理监测高功率激光焊接

长三角G60激光联盟导读

据悉，本文提出了一种监测高功率激光焊接的有效方法。

摘要

随着高质量激光焊接的快速发展，工业制造业对过程监控和诊断的需求越来越大。本文提出了一种监测高功率激光焊接的有效方法。通过将高速摄像机与紫外和可见光带通滤波器相结合，在三种不同的焊接条件下获得了激光诱导羽流和飞溅的高对比度图像。在对图像进行预处理后，对羽流和飞溅特征进行了量化。根据激光诱导羽流的机理进行羽流检测。利用飞溅物的静态和动态特性，设计了一种用于飞溅物检测的时延跟踪算法。结果表明，羽流和飞溅的特征，包括羽流尺寸、羽流生长方向、飞溅半径、飞溅喷射方向、飞溅灰度值和飞溅速度等，与焊接质量有关。该方法可用于监测激光焊接过程的稳定性。

1.介绍

激光焊接已广泛应用于汽车、造船、桥梁建设等各个行业，因为其在高产量、自动化加工和形成具有小热影响区的高质量焊缝方面的优势。然而，高功率激光焊接是一个高度动态的过程，从激光束到金属的热传递极不稳定。因此，有效和准确的激光焊接过程监控方法在质量检测和自适应控制中变得更加重要。视觉传感是最有效的非接触测量方法之一。最近，基于图像处理技术的视觉传感已应用于物体检测、形状测量、动态分析、振动测量和热检测。特别是在焊接过程中，视觉传感已经用于点焊状态监测[13、激光焊接系统识别、弧焊机器人过程控制和高功率光纤激光焊接焊缝跟踪。

LBW和TIG焊接后测量的板材平面外变形。

在高功率圆盘激光焊接（功率大于10 kW）过程中，由于100 kW/mm2至1000 kW/mm2的高能量密度，激光诱导羽流（主要是金属等离子体）在锁孔上方产生。锁孔中的高蒸发压力会喷射大量飞溅物。众所周知，激光诱导羽流和飞溅的性能对焊接质量至关重要。同轴监测是熔池和小孔行为检测最有效的方法之一，而横向监测为激光焊接期间的羽流和飞溅检测提供了最有效的方式。基于同轴监测系统和高速摄影，具有线性系统模型的卡尔曼滤波器可用于激光焊接过程中的飞溅跟踪。此外，还报告了焊接梁的质量检查和监控。

激光监控系统示意图。

上图是信号测量系统的示意图。传感器安装在CO2激光焊接机的移动部分，用于测量等离子和飞溅信号。传感器放置在不同的位置。有两个用于等离子体信号的传感器；低瞄准角传感器（UV1）用于等离子体羽流，高瞄准角传感器（UV2）用于锁孔中的等离子体。

本文提出了一种激光焊接过程横向监测的新方法，并介绍了一种用于羽流和飞溅特征提取的新图像处理算法。应用紫外和可见光（UV/visible）传感高速摄影系统来捕捉高功率圆盘激光焊接过程中的羽流和飞溅图像。基于静态和动态特征的时延识别系统已用于飞溅物跟踪。从连续图像序列中提取了羽流和飞溅的特征，包括羽流大小、羽流流动方向、羽流亮度、飞溅半径、飞溅喷射速度、飞溅喷射方向和飞溅灰度值（亮度）。研究了焊接质量与这些特征之间的关系。

2.激光诱导羽流和飞溅的监测系统和机制

通过使用图1所示的高功率圆盘激光焊接系统进行实验。ServoRobot激光头安装在Motorman六轴机器人上。在垂直于焊接方向的位置设置高速摄像机。为了抑制光干扰并获得高对比度图像，在高速相机前面放置了对320nm至750nm波长敏感的光谱带通滤波器。紫外/可见光传感滤波器的响应曲线如图2所示。从数据框中捕获的紫外/可视图像被传输到监控计算机，在那里执行图像处理和特征提取。圆盘激光波长为1030nm，激光聚焦光束直径为480μm，激光功率为10kW（Trumpf TruDisk 10003）。保护气体（氩气）流量为40升/分钟，喷嘴角度为45°。工件（304型不锈钢）由精密servo motor驱动。考虑了三种不同的焊接速度，包括低速（1.5m/min）、中速（3m/min）和高速（6m/min）。摄像机帧速率为2000fps，图像分辨率为512像素×512像素。UV/可见光图像序列和焊缝表面如图3所示，其中包含高功率密度激光束引起的羽流和飞溅的信息。

图1高功率圆盘激光焊接监控系统。

图2 UV和可见光带通滤波器的响应曲线。

图3 激光焊接过程中羽流和飞溅的UV/可见光图像序列，以及三种焊接速度下产生的焊缝表面外观：（a）低速1.5 m/min，（b）中速3 m/min，和（c）高速6 m/min。

通过查看UV/可见光图像，激光诱导羽流和飞溅的基本机制可以描述如下。首先，高密度激光束产生的羽流从锁孔向上生长。第二，飞溅物从钥锁孔向不同方向喷射。在摄像机监控的同一方向喷射的一些飞溅物会被羽流覆盖。然而，正如之前所测试的那样，由于保护气体流动和惯性特性，大部分飞溅物沿焊接的相同或相反方向喷射。只有少数看起来很小的飞溅物沿完全相同的监测方向喷射，并被羽流覆盖。

另外，需要注意的是，有些飞溅物会反弹回监测区域，造成飞溅物的误检。显然，检测t时刻产生的喷溅是不可能的，因为喷溅与羽流有关。在时间t+n时，只有从覆盖羽状物的区域喷出的喷溅物可以被检测到。因此，飞溅检测应采用时间补偿法。考虑到相机帧率设置为2000fps，可以假设飞溅速度在短时间内(小于20ms)保持恒定。在检测飞溅特征后，通过飞溅位置和飞溅速度可以得到每个飞溅的准确生成时间。

3.图像预处理和羽流特征提取

从高速摄像机捕获的UV/可见光图像是RGB模型图像。通过比较不同焊接条件下的图像，发现飞溅和羽流的红色分量大于100。基于此特征，可以进行图像分割。外，还需要将RGB图像转换为灰度图像，以灰度值来定义飞溅亮度。对灰度图像采用半径为3像素的圆形平均滤波器进行滤波以消除噪声。根据羽流的机理，激光诱导羽流与位于f(255,485)的小孔(激光聚焦位置)相连。此外，在紫外/可见光图像中，羽流的大小总是最大的。因此，羽流信息可以通过位置和大小区别于喷溅。众所周知，在激光焊接过程中，激光诱导的羽流会吸收光束能量，导致光束散射。因此，羽流的生长方向和尺寸成为生产高质量激光焊缝的一个重要问题。将羽状边缘距离激光聚焦位置最远的像素标记为生长方向位置。因此羽流的增长方向可以由图4(a)所示的羽流垂直倾角来定义。同时，将UV/可见光图像中羽流覆盖区域的像素数定义为羽流尺寸。

图4 羽流和飞溅运动的方向定义：（a）羽流生长方向定义和（b）飞溅喷射方向定义和跟踪区域确定。

4.飞溅跟踪和特征提取

除了羽流信息外，UV/可见光图像还包含大量飞溅信息。通常，目标检测和分类基于图像的静态特征。然而，在高功率激光焊接监控中，在很短的时间内会产生大量飞溅。其中一个问题是，一些飞溅物可能具有类似的特征，例如灰度值、大小、纹理等。另一个问题在于，飞溅物反弹回监控区域可能导致新生成飞溅物的误检测。根据激光诱导飞溅的基本机理，新产生的飞溅仅出现在锁孔附近，并且大多数情况下，具有相似尺寸和相似亮度的飞溅不会同时沿相同方向喷射。考虑到静态和动态特性，可以使用时延跟踪算法跟踪新生成的飞溅。因此可以从UV/可见光图像中提取飞溅特征。

4.4.飞溅跟踪过程

基于飞溅的特征和边界约束，可以在特定的跟踪区域中识别新生成的飞溅。中速焊接的UV/可见光图像序列如图3（b）所示。在时间t+5，在激光聚焦位置附近有三个类似的飞溅，如图5（a）所示。在时间t+1检测到飞溅1（白色），在时间t+5检测到飞溅2（红色）和飞溅3（蓝色）。因此，在时间t+6，本征向量Yt+6,1将用静态和动态特征更新，而只有2和3的静态特征信息将被添加到Yt+4,2和Yt+5,3中。由于飞溅1的方向已经已知，因此可以确定跟踪区域，如图5（b）所示。然而，飞溅物2和3的方向仍然未知，因此跟踪区域应覆盖所有方向，如图5（b）所示。特征向量Xt+5，i和Yt+6，j的细节如表1所示。

图5 时间t+5时的飞溅跟踪过程:(a)时间t+5时产生的飞溅;(b)时间t+6时更新的飞溅跟踪区域。

喷溅Yt+6,1因为具有最小的相似性包括静态和动态特征，所以可以跟踪到Xt+6,1。但基于本文方法，Yt+6跟踪区域仅包含1个飞溅点，如图6(a)所示。所以更容易追踪Yt+6,1的飞溅。虽然喷溅的Yt+6,2只有静态特征可以比较，但仍然可以跟踪到Xt+6,2。Xt+6,1和Yt+6,3的相似性最小。在Yt+6,3的跟踪过程中，只使用Xt+6,2和Xt+6,3。通过飞溅方向特征更新跟踪区域，如图6(b)所示。

图6 时间t+6时的飞溅跟踪过程:(a)时间t+5时确定的区域的飞溅跟踪，(b)时间t+7时更新的飞溅跟踪区域。

如图7所示，Yt+7,1和Yt+7,3由于相似度最小，可以分别准确跟踪到Xt+7,1, Xt+7,3。虽然Xt+7,3与Yt+7,2的静态特征相似度最小，但包括速度和方向相似度在内的动态特征仍然可以保证Yt+7,2的跟踪精度

图7 时间t+7的飞溅跟踪过程：（a）在时间t+6确定的区域中的飞溅跟踪，以及（b）在时间t+8更新的飞溅跟踪区域。

5.监测羽流和飞溅的结果

羽流和飞溅特征提取示意图如图8所示。阈值R、S、D、upper、left、right分别设为7、1.2、30、20、20、490。可以从当前图像中获得羽流特征，包括面积和生长方向。当出现次数Yt，j（20）超过阈值R时，将获得包括半径、喷射方向、灰度值和速度在内的飞溅特征。这表明无法从当前图像中获得飞溅特征。飞溅特征提取将具有时间延迟。然而，由于帧速率设置为2000fps，时间延迟将小于5ms。即使在在线监测中，这种延迟也是可以接受的。

图8.羽流和飞溅特征提取示意图。

由羽流生长方向、尺寸和采样时间组成的三维分布如图9所示。焊接速度分别为1.5m/min、3m/min和6m/min。显然，低速焊接过程中产生的羽流的尺寸远大于中速和高速焊接过程中的羽流尺寸。特别是大部分的大羽流都是在垂直方向上生长的。如前所述，激光诱导的羽流将吸收光束能量或导致光束散射。沿激光束方向生长的大尺寸羽流将降低功率效率并导致散焦。相反，中速和高速焊接时产生的羽流较小。特别是，在中等速度下，大部分羽流将沿焊接方向生长。这种现象有助于防止能量吸收和光束散焦。

图9 由羽流大小、生长方向和采样时间组成的3D分布。尺寸小于2000的羽流用红色加号标记。尺寸介于2000和4000之间的羽流以绿点标记。大小在4000到6000之间的羽流用蓝色星号标记。尺寸大于6000的羽流用红色圆圈标记：（a）低速1.5 m/min，（b）中速3 m/min和（c）高速6 m/min。

由飞溅半径、喷射方向和采样时间组成的三维分布如图10所示。在高速焊接过程中产生的飞溅半径大于6的数量较多。并且大多数这些飞溅物将沿焊接的相反方向喷射。尽管中速焊接过程中的飞溅数量明显大于高速焊接，但该过程并未产生过多的大尺寸飞溅。此外，大多数飞溅物沿焊接方向喷射。因此，中速焊接质量优于高速焊接质量。同时，在低速焊接过程中，飞溅方向不如中高速焊接时明显。然而，可以推断出，在同一焊接方向喷射的飞溅物比在相反方向喷射的多，并且在低速焊接过程中不会产生太多的大飞溅物。

图10 由飞溅半径、喷射方向和采样时间组成的3D分布。半径小于2的飞溅用红色加号标记。半径介于2和4之间的飞溅用绿点标记。半径在4和6之间的飞溅用蓝色星号标记。半径大于6的飞溅用红色圆圈标记：（a）低速1.5 m/min，（b）中速3 m/min和（c）高速6 m/min。

由飞溅半径、灰度值和采样时间组成的三维分布如图11所示。结果表明，在高速焊接过程中，不仅产生了大飞溅，而且还产生了具有高亮度（高灰度值）的中等尺寸飞溅。然而，在查看UV/可见光图像后，大多数高亮度（灰度值>40000）和中等尺寸（7>半径>4）飞溅都是错误检测。因为有时两个（或三个）飞溅物相互接触。飞溅跟踪算法将这种组合飞溅视为一个飞溅，因此灰度值将是两个（或三个）飞溅之和，但半径将保持较小。尽管在高速焊接期间存在一些对飞溅的错误检测，但错误检测的数量非常小，如图11（c）所示，并且不会影响监测结果。

图11 由飞溅半径、灰度值和采样时间组成的3D分布。半径小于2的飞溅用红色加号标记。半径介于2和4之间的飞溅用绿点标记。半径在4和6之间的飞溅用蓝色星号标记。半径大于6的飞溅用红色圆圈标记：（a）低速1.5 m/min，（b）中速3 m/min和（c）高速6 m/min。

由飞溅速度、喷射方向和采样时间组成的三维分布如图12所示。与高速焊接相比，在中速和低速焊接过程中产生的高速飞溅更多，主要沿焊接方向喷射。

图12 由飞溅速度、喷射方向和采样时间组成的3D分布。速度小于10的飞溅用红色加号标记。速度在10和30之间的飞溅用绿点标记。速度在30和50之间的飞溅用蓝色星号标记。速度大于50的飞溅用红色圆圈标记：（a）低速1.5 m/min，（b）中速3 m/min和（c）高速6 m/min。

材料在单位时间内吸收的热能取决于焊接速度。一方面，焊接速度直接影响金属蒸气的量。在低速情况下，材料在单位时间内吸收大量热能，材料蒸发量增加，这导致金属蒸汽的体积急剧增加，如图9（a）所示。相反，在高速情况下，材料在单位时间内吸收更少的热能，并且金属蒸气的量相应减少，如图9（c）所示。另一方面，飞溅的发生间接受到焊接速度的影响。之前的研究已经表明，激光束在锁孔内的能量分布由焊接速度决定。在低速情况下，锁孔内的能量分布对称，这有助于形成垂直锁孔结构。此外，锁孔底部的蒸汽压力可以在垂直方向上释放，避免在锁孔表面的液态金属上产生巨大压力。此外，飞溅物的尺寸相对较小。只会产生少量大尺寸的飞溅物，并且大尺寸飞溅物的喷射方向也对称分布，如图10（a）和（b）所示。随着速度的增加，激光束开始接近锁孔的前部，这打破了锁孔内部能量的对称分布，并导致锁孔倾斜（锁孔的尾部）。在这种情况下，锁孔底部的蒸发压力可能会对锁孔表面后端的液态金属造成巨大压力。这将导致液态金属从熔池表面分离，并导致产生大尺寸飞溅。如图10（c）所示，在高速情况下，通常在熔池后端产生大尺寸飞溅（半径>6像素）（即，沿0–90°方向喷射的飞溅）。

在焊接过程中（稳定和不稳定过程），小尺寸飞溅（半径<6像素）的发生被认为是普遍和合理的。这是因为在锁孔内有显著的热能传输。蒸发产生的压力导致大量液态金属颗粒与熔池分离。由于这些金属颗粒尺寸太小，它们不会对焊接质量造成任何影响。判断焊接质量和稳定性的关键因素是大尺寸飞溅（半径>6像素）。这主要是因为大尺寸飞溅物和熔池的分离可能导致焊缝出现缺陷，并导致焊缝缺陷，如未焊透或气孔。从实验中观察到，在不稳定的焊接环境（高速）下，存在大量大尺寸飞溅，这直接影响焊接质量。

6.结论

基于高速摄影和紫外/可见光传感技术，设计了一种高功率圆盘激光焊接过程监控系统，以获取高对比度图像，其中包含羽流和飞溅的详细信息。提出了一种用于提取激光诱导羽流和飞溅特征的图像处理方法。实验结果表明，焊接质量与羽流和飞溅特征有关，包括羽流尺寸、羽流生长方向、飞溅半径、飞溅喷射方向、飞溅灰度值和飞溅速度。在适当的焊接条件下，例如3 m/min的中等焊接速度，小尺寸的羽流将沿焊接方向生长，这将防止能量吸收和光束散射，并导致高焊接质量。此外，飞溅特征，特别是飞溅半径和飞溅喷射方向，可用于识别激光焊接过程中的焊接缺陷。该方法在激光焊接监控中被证明是有效的，有望应用于焊接质量检测和焊接性能自适应控制。

来源：Monitoring of high-power laser welding using high-speed photographing and image processing, Mechanical Systems and Signal Processing, doi.org/10.1016/j.ymssp.2013.10.024

参考文献：A comparative study of pulsed Nd: YAG laser welding and TIG welding of thin Ti6Al4V titanium alloy plate, Mater. Sci. Eng. A, 599 (2013), pp. 14-21