Када лопатице компресора од легуре титанијума раде, оне ће се деформисати, удубити, хабати, пуцати или чак поломити услед дуготрајног рада високог интензитета и оштећења страног тела. Технологија ласерског облагања је постала једна од важних метода за поправку сечива због своје мале зоне под утицајем топлоте, добрих перформанси таложења, високе прецизности обликовања и аутоматизације. Геометријске карактеристике растопљеног базена су кључни фактори који утичу на квалитет облоге. Стога, овај рад предлаже алгоритам за препознавање и мерење заснован на обради слике за праћење растопљеног базена у реалном времену. Прво, РОИ област се екстрахује маском слике, а затим се РОИ област трансформише у гама и бинаризује праг да би се постигла сегментација површине растопљеног базена; тада се карактеристике области контуре израчунавају за смањење шума; коначно, ААББ гранична кутија се користи за издвајање геометријских карактеристика растопљеног базена, а дужина и ширина растопљеног базена се прате у реалном времену током процеса облагања. Коначно, кроз вишепараметарске ортогоналне експерименте, верификовано је да је просечна грешка препознавања алгоритма 0.24 мм.

Као основни делови мотора, лопатице компресора авионских мотора обављају важан посао компресије ваздуха да би обезбедили ваздух под високим притиском за комору за сагоревање. Током сервисирања летелице, лопатице раде у екстремном радном окружењу велике брзине и великог интензитета дуго времена. Како однос потиска и тежине авионских мотора наставља да расте, притисак на компресор се повећава, што директно повећава вероватноћу деформације лопатице, пуцања, па чак и лома [1]. Због тога, како би се обезбедио нормалан рад мотора, потребно је редовно прегледати лопатице и заменити или поправити оштећена сечива. Максимална радна температура легуре титанијума ТЦ17 је 427 °Ц. Има карактеристике високе чврстоће и добре жилавости и широко се користи у основним компонентама компресора авионских мотора [2]. Статистике показују да нове оштрице треба прегледати након 3500 сати рада. Цена замене сечива је 5 пута већа од поправке сечива, док поправљено сечиво може да настави да ради 3000 сати. Због тога је поправка оштећених ножева економичнија метода [3].

Тренутно, главне методе за површинску поправку делова ваздухопловства укључују аргонско лучно заваривање, ласерско облагање, заваривање електронским снопом, заваривање линеарним трењем, итд. [4]. Аргонско лучно заваривање има ниску тачност формирања и велику зону топлотног утицаја, што отежава испуњавање захтева за прецизношћу површине и високим захтевима за чврстоћу лопатица мотора авиона. Технологија ласерског облагања користи малу ласерску тачку за прецизну контролу уноса топлоте и погодна је за поправку различитих делова са сложеним структурама. Има карактеристике густе структуре, мале деформације, добре флексибилности и лаке интеграције. То је један од трендова за квалитетну и ефикасну поправку лопатица мотора авиона [5]. Праћење карактеристика процеса ласерске облоге у реалном времену је кључни начин за интелигентну обраду ласерске облоге [6–8]. У савременој производној технологији, контрола квалитета производа се често постиже праћењем производног процеса у реалном времену, а не тестирањем и компензацијом обрађених производа један по један [9]. Због тога, да би се обезбедио квалитет ласерског облагања и да би се у потпуности искористиле његове техничке предности, неопходно је пратити карактеристике процеса ласерског облагања.

Последњих година, са растућом потражњом за праћењем ласерских облога у реалном времену и развојем технологије прикупљања информација, истраживања о томе су наставили да се развијају у земљи и иностранству. Тхомпсон ет ал. [10] је предложио систем за праћење ласерског таложења заснован на коаксијалном снимању зрака, који је прикупљао слике кроз камеру и ускопојасни филтер да би истражио ефекат ласерске снаге на процес ласерског таложења. Виртх ет ал. [11] користио је камеру велике брзине за праћење путање кретања честица на површини растопљеног базена током ласерског облагања и предложио да је тренд протока честица уско повезан са параметрима процеса. Гу Зхењие и др. [12] је развио систем за праћење у реалном времену за спектре базена талине. Спектрометар фиксиран на ласерском емитеру прикупљао је спектралне сигнале и проучавао утицај плазме на пренос ласерске енергије и квалитет формирања облога. Муввала и др. [13] је користио монохроматски термометар са једном тачком за праћење процеса термичког циклуса током облагања онлајн и открио да би спори термички циклуси довели до смањења чврстоће тела облоге.

Ласерска облога растопљеног базена се односи на подручје растопљеног течног метала формираног на подлози загревањем металног праха који се синхроно уноси да би се растопио кроз енергију ласера ​​[14]. Квалитет базена талине је важан фактор између квалитета облоге и варијабли процеса. Праћење промена геометријских карактеристика базена растопљене у реалном времену је од великог значаја за анализу процеса облагања [15]. Међутим, пошто се базен талине у процесу ласерског облагања креће и динамички мења током топљења, а постоји топлотно зрачење велике светлости и велика количина прскајућег праха, тешко је тачно одредити облик и величину базена растопљеног у реалном времену [16–17]. Због тога је употреба технологије стицања слике велике брзине и алгоритама за обраду слике за праћење геометријског облика и величине базена талине у реалном времену постала врућа тема у примењеним истраживањима. Овај рад узима легуру титанијума ТЦ17 као предмет истраживања и предлаже метод праћења геометрије растопљеног базена у реалном времену на основу обраде слике. У складу са карактеристикама истицања слике растопљеног базена, контраст је побољшан нелинеарном трансформацијом, а затим се површина растопљеног базена издваја сегментацијом слике, смањењем шума слике и другим алгоритмима. Коначно, дужина и ширина растопљеног базена се прате у реалном времену преко ААББ граничне кутије како би се постигао циљ праћења у реалном времену растопљеног базена током процеса ласерског облагања.

1 Експеримент и метода

1.1 Експериментални материјали и опрема

Овај рад изводи експерименте ласерске поправке на платформи за таложење ласерског топљења са бочним пуњењем праха, као што је приказано на слици 1. Платформа укључује ДПСФ убацивач праха, АББ робот и ХЦФС-3000 ласер. Ласер је повезан са ЗКСКС-100ТЦ опремом Зхонгке Сикианг преко оптичког влакна, а ласерска глава је инсталирана на робота преко алата адаптера. Максимална снага ласера ​​је 2000 В. Ласер је интегрисан у главну шасију АББ робота, а прекидач ласера ​​контролише програм робота. Експериментални супстрат користи легуру титанијума ТЦ17. Експериментални процес је приказан на слици 2. Прах легуре титанијума и заштитни гас се транспортују до супстрата дуж бочне цеви за довод праха, ласер скенира дуж горње површине супстрата, ЦЦД камера прикупља коаксијалне податке о растопљеном базену кроз платформа за рефлексију у ласеру, а платформа за обраду података обрађује оквир слике.

1.2 Ток алгоритма обраде слике

Због високе вредности сивих тонова слике током ласерског облагања и буке формиране прскањем праха, неопходно је дизајнирати одговарајући алгоритам за обраду слике како би се издвојиле карактеристичне информације растопљеног базена. Ова студија узима материјал од легуре титанијума ТЦ17 као предмет истраживања. За видео ток површине облоге прикупљен ЦЦД камером, геометријске карактеристике растопљеног базена се идентификују уз помоћ ОпенЦВ библиотеке рачунарског вида отвореног кода. Ток алгоритма је следећи.

(1) Добијте подручје РОИ кроз маску.

Током процеса ласерског облагања, индустријска камера у сивим тоновима користи оптичку путању која је коаксијална са ласером за облагање да би посматрала област облагања. Да би се избегле сметње из ирелевантних области слике и побољшала тачност и брзина препознавања, овај рад бира маску од 480×640 пиксела да изврши логичку операцију „И“ на слици да би се издвојила талина и околне слике.

(2) Побољшање слике засновано на гама трансформацији.

Пошто је разлика у вредности сивих тонова између базена талине и околног подручја мала, робусност и ефекат сегментације прага ће бити лоши. Због тога је неопходно побољшати слику базена талине да би се побољшао контраст површине базена талине. Основне методе побољшања слике су углавном засноване на линеарној или нелинеарној трансформацији. Линеарно побољшање може глобално повећати или смањити укупну сиву тон слике, али не може локално побољшати циљни објекат према просторној дистрибуцији сивих тонова слике. Стога, овај рад користи алгоритам нелинеарног побољшања слике како би побољшао истакнуту површину базена талине. Гама трансформација је једноставан и ефикасан алгоритам нелинеарног побољшања слике који може побољшати контраст сцена које су превише тамне или превише светле [18–19]. За улазну слику у нијансама сиве, она се прво нормализује, вредност сивих тонова сваког пиксела се дели са 255, а затим се вредност сивих тонова сваког пиксела гама трансформише. Математички израз гама трансформације је: О(р, ц) = И(р, ц)'γ, 0 ≤ р
При чему су Х и В1 висина и ширина слике; р и ц су број редова и колона слике; О је излазна слика; И је улазна слика; γ је параметар гама трансформације. Када је 0< γ <1, гама трансформација може побољшати контраст и учинити тамнију област РОИ очигледнијом; када је γ = 0, слика се не мења; када је γ >1, светлија област РОИ се може издвојити смањењем контраста [20].

Област РОИ у овом раду је област светле талине, као што је приказано на слици 3. На хистограму сивих тонова, приказано је црвено уоквирено подручје са већом вредношћу сивих тонова. Експерименти су изведени са γ = 1, 2 и 3. Може се открити да како се γ повећава, вредност сивих тонова црвено уоквирене области постаје већа од оне других пиксела, односно повећава се дужина плаве стрелице и базен талине постаје очигледнији у односу на позадину и лакши за сегментирање. Експериментом је овај рад коначно изабрао γ = 3 као параметар гама трансформације.

(3) Екстракција базена талине на основу сегментације прага.

Сегментација прага је уобичајен алгоритам за обраду слике. Широко се користи у сценаријима сегментације слике због своје једноставне структуре и стабилних перформанси [21]. Ради на сликама у нијансама сиве и погодан је за ситуације у којима постоји значајна разлика у вредностима сивих тонова између сегментираног циља и позадине. Његов основни принцип је: постављањем прага сивих тонова, пиксели целе слике се деле у две категорије, а пиксели са нијансама сиве боје већим од прага се постављају на бело, а области са нијансама сиве боје мање од прага се постављају на црне. [22].

У овом раду, разлика у нијансама сиве између површине растопљеног базена и површине позадине је повећана гама трансформацијом, тако да је опсег избора прага већи. Према слици 3 (ц), може се приметити да су вредности сивих тонова површине растопљеног базена концентрисане између 200 и 225; вредности сивих тонова неотопљеног базена су концентрисане између 0 и 150. Стога, овај рад поставља прагове на 150, 175, односно 200. Ефекти сегментације прага приказани су на Слици 4 и Табели 1. Када је праг изабран на 150 и 175, постоји феномен под-сегментације, прасак или позадина се не могу у потпуности сегментирати, а тачност препознавања растопљеног базена је мања од 90%; када је праг одабран на 200, контура површине растопљеног базена може бити релативно потпуно сегментирана, а тачност растопљеног базена достиже 96.8%. Стога је параметар сегментације прага ове студије изабран као 200.

(4) Отклањање шума облака тачака на основу површине контуре повезаног домена.

У процесу ласерског облагања, поред растопљеног базена, на подлози ће остати и неотопљене површине базена високе топлоте и велике светлости. Због тога могу постојати сувишне дискретне неотопљене површине базена у сегментираној бинарној слици, што ће ометати екстракцију геометријских карактеристика растопљеног базена. Овај рад приказује површину растопљеног базена и површину неотопљеног базена проналажењем контуре сваког повезаног домена и израчунавањем његове површине.

Екстракција контуре усваја идеју кодирања за додељивање различитих вредности границама које припадају различитим нивоима. Конкретна идеја је следећа: Прво, обиђите сваки ред слике, ф (и, ј) представља вредност пиксела и-тог реда и ј-те колоне слике, и завршите када вредност пиксела испуни једну од следеће услове.
а. ф (и, ј–1) = 0, ф (и, ј) = 1, а затим дефинисати ф (и, ј) као почетну тачку спољне границе;
б. ф (и, ј) = 1, ф (и, ј + 1) = 0, затим дефинишите ф (и, ј) као почетну тачку границе рупе.

Затим, почевши од почетне тачке, означите елементе на граници, са почетним идентификатором НБД = 1, и НБД плус 1 сваки пут када додирне нову границу; ако је ф(и, ј) = 1, ф(и, ј+1) = 0, онда је ф(и, ј) дефинисано као –НБД, односно крајња тачка границе. Након одређивања хијерархије слике, израчунава се површина контуре, која се користи као услов за процену да се уклоне контуре са мањим површинама.

Главни фактор који утиче на величину повезане области домена је линеарна густина енергије, односно количина енергије која се апсорбује по јединици дужине у јединици времена. Овај рад дизајнира 27 група експеримената на основу три варијабле снаге ласера, брзине скенирања и брзине довода праха које се могу контролисати у експерименталном окружењу у табели 2 да би се пребројала величина повезане доменске површине растопљеног базена. Резултати површине пиксела базена талине приказани су на слици 5, где је минимална површина базена талине 410 пиксела'2
, максимална површина је 494 пиксела'2, а просечна површина је 454 пиксела'2. Просечна површина нерелевантног базена који се не растопи је 100 пиксела'2. Стога, овај рад узима 400 пиксела'2 као критичну вредност површине и задржава само контуре повезане домене са површином већом од 400 пиксела'2 (слика 6).

(5) Екстракција величине базена талине.

Параметри величине геометријске карактеристике базена талине приказани су на слици 7. Базен талине је у целини елиптичан. Међу њима, к је правац скенирања базена талине; Л је дужина базена талине; В2 је ширина базена талине.

Ова студија екстрахује геометријске информације о базену талине добијањем ААББ граничног момента контуре базена талине. Ограничавајући оквир је алгоритам за издвајање опсега дистрибуције беле области бинарне слике. Његов основни принцип је коришћење једноставног геометријског тела које одговара опсегу циљаног објекта. Као што је приказано на слици 8, ​​ААББ гранични оквир је минимални правоугаоник вертикалне границе контуре, а дужина странице је паралелна са горњом и доњом границом слике.

Може се наћи да се ширина растопљеног базена може директно добити из висине граничне кутије. Као што је приказано на слици 9, због интерференције јаке рефлексије светлости и прашине, једна страна репа растопљеног базена понекад има феномен лажне детекције сличан јаловини, тако да се дужина растопљеног базена не може једноставно добити по ширини. граничног оквира. У овом раду, растојање између вертикалних средњих тачака А и Б измерене контурне граничне кутије узима се као дужина растопљеног базена.

2 Експериментална верификација

Густина и квалитет површине ласерске облоге су уско повезани са стањем растопљеног базена, а параметри процеса одређују геометријски облик и амплитуду флуктуације површине растопљеног базена. У циљу свеобухватније провере тачности алгоритма за праћење геометрије растопљеног базена заснованог на легури титанијума ТЦ17, експеримент је истраживао грешке у препознавању дужине и ширине растопљеног базена под различитим параметрима процеса.

Параметри процеса који доминирају променама у морфологији растопљеног базена су брзина скенирања, брзина убацивања праха, снага ласера, итд. Овај рад користи горе поменути алгоритам за препознавање и праћење растопљеног базена и дизајнира 3×3×3 групе ортогоналних експеримената. на основу експерименталних параметара у Табели 3. за верификацију тачности алгоритма за препознавање растопљеног базена и анализира утицај параметара процеса на тачност препознавања карактеристика дужине и ширине растопљеног базена. Овај рад потврђује тачност алгоритма упоређивањем вредности препознавања алгоритма са стварном вредношћу мерења. Као што је приказано на слици 10, просечна ширина растопљеног базена може се добити узимањем просечне вредности ширине растопљеног канала коришћењем калипера за вишеструка мерења, док се дужина растопљеног базена током ласерског облагања не може мерити због континуирано слагање материјала за облагање. Због тога, овај рад узима дужину кружне тачке на крају пута топљења као измерену вредност дужине базена растопа, а као резултат препознавања узима дужину базена растопа на крају пута растопљене добијене алгоритмом.

На слици 11 приказани су снимци екрана за препознавање алгоритма за праћење у реалном времену базена талине током процеса ласерског облагања под различитим параметрима процеса (снага ласера, брзина скенирања и брзина довода праха су означене у доњем десном углу слике). Табела 4 бележи просечну ширину базена растопљене добијене алгоритмом за препознавање под различитим параметрима процеса и дужину базена растопа на крају процеса облагања и користи стварне измерене податке као поређење.

Анализа табеле 4 показује да је у оквиру контролног опсега експерименталних варијабли снага ласера ​​главни фактор који утиче на тачност препознавања ширине и дужине базена талине. Ласер је главни извор енергије у процесу ласерског облагања. Снага ласера ​​је у позитивној корелацији са густином енергије. Већа снага ласера ​​ће проузроковати да базен талине емитује јачу и нестабилнију светлост, што ће директно довести до смањења тачности препознавања дужине и ширине базена талине. У експерименту, просечна грешка растопљеног базена када је снага ласера ​​500 В, 1000 В и 1500 В износи 0.12 мм, 0.26 мм и 0.36 мм респективно; брзина скенирања је секундарни фактор који утиче на тачност препознавања растопљеног базена. Са повећањем брзине скенирања, брзина кретања растопљеног базена на подлози се повећава, а стабилност растопљеног базена се смањује, што резултира смањењем тачности препознавања растопљеног базена. У експерименту, просечна грешка растопљеног базена када је брзина скенирања 5 мм/с, 10 мм/с и 15 мм/с је 0.22 мм, 0.26 мм и 0.28 мм респективно; а брзина довода праха нема директан утицај на тачност препознавања растопљеног базена.

Експериментални резултати показују да је укупна просечна грешка алгоритма праћења геометрије растопљеног базена предложеног у овом раду 0.24 мм, максимална грешка 0.48 мм, минимална грешка 0.06 мм, а брзина препознавања 0.04 с/фрејм, што може постићи праћење циља у реалном времену.

КСНУМКС Закључци

Ова студија има за циљ ласерско облагање материјала од легуре титанијума ТЦ17 и предлаже алгоритам за препознавање геометријских карактеристика растопљеног базена заснован на обради слике. Перформансе алгоритма су верификоване и анализиране у различитим окружењима експерименталних параметара и извучени су следећи закључци.

(1) Коаксијални алгоритам за праћење ласерске облоге издваја слику у близини растопљеног базена кроз маску слике, врши нелинеарну трансформацију ради побољшања контраста и бинаризује слику растопљеног базена. Уклањање буке се постиже на основу карактеристика повезаних области домена прсканог праха и растопљеног базена, а добијају се и слике и вредности дужине и ширине самог растопљеног базена.

(2) С обзиром на проблем да је укупна вредност сивих тонова површине слике растопљеног базена висока, а визуелна разлика у сценама површине растопљеног базена ниска, гама трансформација са γ = 3 може да направи вредност сивих тонова растопљеног базена подручје лакше одвојити. У комбинацији са бинарном сегментацијом са прагом од 200, површина растопљеног базена на слици може се потпуније издвојити.

(3) У оквиру опсега тест параметара легуре титанијума ТЦ17, површина спојеног домена растопљеног базена је изнад 400 пиксела'2, а површина повезаног домена неотопљеног базена је око 100 пикел'2. Подручје повезаног домена може се користити као услов за процену да би се реализовале разликовне и идентификационе карактеристике површине неотопљеног базена и постигла функција уклањања шума.

(4) Опсег грешке алгоритма коаксијалног ЦЦД праћења дужине и ширине растопљеног базена на крају канала растопа је 0.06~0.48 мм; просечна грешка је 0.24 мм; брзина препознавања достиже 0.04 с/фрејм, што може задовољити захтеве тачности и реалног времена праћења растопљеног базена.