[发明专利]用于监控要在工件上实施的激光加工过程的方法和装置以及具有这种装置的激光加工头有效

专利信息
申请号: 200980155381.8 申请日: 2009-11-20
公开(公告)号: CN102292187A 公开(公告)日: 2011-12-21
发明(设计)人: I·施托克格南特韦斯博格 申请(专利权)人: 普雷茨特两合公司;普雷茨特ITM有限公司
主分类号: B23K26/04 分类号: B23K26/04;B23K26/03;B23K26/02
代理公司: 永新专利商标代理有限公司 72002 代理人: 侯鸣慧
地址: 德国加*** 国省代码: 德国;DE
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摘要:
搜索关键词: 用于 监控 工件 实施 激光 加工 过程 方法 装置 以及 具有 这种 工头
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种用于监控要在工件上实施的激光加工过程的方法和装置以及一种具有这种装置的激光加工头。

背景技术

在激光材料加工中工件借助聚焦的激光束被切割或接合,其中,在激光切割工序中和在激光焊接工序中都使用过程监控系统和传感器。对于焊接或切割过程的监控,例如通过使用传感器来检测来自由工作焦点所确定的加工区或相互作用区的射线。通常也使用标准射线传感器用于观察在相互作用区上形成的等离子,并且通过设置反射传感器检测来自激光束和待加工工件之间的相互作用区的激光反射线。此外温度探测器或红外传感器也被用于监控激光加工过程,通过这些传感器可以在加工时监控边缘熔化和温度断面。除了使用分别对于特定波长范围敏感的光电二极管外,还通过摄像机监控激光加工过程,这些摄像机也可以在预确定的波长范围内是敏感的。基于对摄像机拍摄的图像进行图像处理也可以获得用于监控激光加工过程的特性值,例如关于熔化的工件区域的参数。

该监控系统的第一目标是:首先根据工艺规定对加工质量分类。第二目标是:通过对工艺的控制和调节来改进加工质量。在当前的工业系统中,用于过程监控的传感器和摄像机被用来借助检测的传感器数据和借助图像处理法及数据分析对加工过程的当前状态进行分类。此时使用的方法需要针对加工工艺进行个别调整。当记录的传感器数据具有强烈偏差时,当前的加工工艺被分类为不足,其中,使用相应的反馈控制机构,以便消除这种状态。但此时对于所记录的传感器数据的工艺参数调节只涉及相应传感器的对应测量数据。

发明内容

本发明基于这样的任务,提供一种用于监控在工件上实施的激光加工过程的方法和装置,通过它们改进激光加工状态的分类并且由此改进要在工件上实施的激光加工过程的加工质量。

该任务通过根据权利要求1的方法、根据权利要求14的反馈控制装置并且通过根据权利要求18的激光加工头解决。本发明有利的构型和扩展构造在从属权利要求中描述。

根据本发明,提出一种用于监控、控制或反馈控制要在工件上实施的激光加工过程的方法,该方法具有下面的步骤:借助监控激光加工过程的至少一个传感器检测至少两个当前测量值,根据所述至少两个当前测量值求得至少两个当前特性值,其中,所述至少两个当前特性值共同描述一个特性值空间中的一个当前的鉴别特征(fingerprint),提供该特性值空间中的预确定点集,通过检测当前鉴别特征相对于特性值空间中的预给定点集的位置对激光加工过程分类,其中,所述至少一个传感器包括至少一个摄像机单元,该至少一个摄像机单元以不同的曝光时间拍摄摄像机图像并且通过高动态范围(HDR)方法对这些摄像机图像相互计算处理(verrechnen),以便提供具有高对比度的图像作为当前测量值。

在此有利的是,该高动态范围方法构造用于如此计算处理这些摄像机图像,使得在实施激光加工过程时可以同时在一个图像中看到要加工的工件的周围加工面以及过程照明。

在此,符合目的地通过摄像机单元的一个成像传感器的多次采样、通过用多个摄像机同时拍摄图像或者通过用一个摄像机以不同的曝光时间连续拍摄图像来拍摄这些摄像机图像。

根据本发明,借助加权方法根据熵方法或者根据摄像机响应函数进行通过所述至少一个摄像机单元拍摄的摄像机图像的计算处理。

还有利的是,借助在激光加工过程前面的在前摄像机、对激光加工区成像的摄像机和/或在激光加工过程后面的在后摄像机拍摄这些要计算处理的摄像机图像。

在此为了高质量地加工工件,有利的是,在加工过程中直接反作用于借助本发明方法识别的“不好的”鉴别特征,其中符合目的的是:根据本发明的方法附加地包含一个步骤,该步骤这样反馈控制对应的致动器的至少一个过程参数,以致在当前鉴别特征从特性值空间的点集中离开时至少一个致动器被如此启用,使得对应的过程参数的变化符合特性值空间中的一个梯度,该梯度从该鉴别特征向特性值空间中的预确定的点集的方向延伸。

在此有利的是,根据至少一个当前测量值求得当前特性值,其处理过程包含用于减少数据或降维的方法如主元分析、多维标度、支持向量机或支持向量分类。通过传感器数据的降维可以使计算机基于降维的点集更快地进行分类,由此也能够实现激光加工过程的快速反馈控制。

但也可以想象并且符合目的的是:借助神经网络根据至少一个当前测量值求得当前特性值。

在使用多个传感器(这些传感器的测量值通常无法直接映射出加工情况)的情况下,有利的是,特性值空间内部的预确定的点集可以借助学习过程来确定。

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