冷轧激光焊机焊缝质量判定系统的应用

毛 兴

(宝山钢铁股份有限公司设备部,上海 200941)

1 概述

激光焊机作为冷轧入口段重要设备之一,其焊接质量的可靠是机组稳定运行的基础之一。激光焊接工艺具有焊缝热影响区窄、焊缝成形好等优点,在高硅料、高强度钢等合金钢焊接领域有着显著的优势。早期传统的焊缝检查方法由于判定无量化标准,准确性较差,且判定过程效率低下,较难满足冷轧高速生产的需求。随着视觉技术的不断发展,冷轧激光焊机焊缝的判定已逐步实现同步自动判定,通过采集焊缝间隙、焊接熔深、焊缝轮廓特征数据,利用构造的数学模型分析,实现焊缝质量的快速判定,如图1。该应用技术效率高,可靠性强,可有效降低焊缝断带风险,并提高机组作业效率。

图1 焊缝质量判定系统界面

2 焊缝质量判定系统的应用

2.1 传统焊缝判定方法

传统焊缝判定主要通过人工肉眼判断、在线视频跟踪、离线破坏测试等方法进行焊缝质量判定,但上述方法由于缺乏统一定量标准、同步性差等因素存在局限性,无法快速、准确判定焊缝质量。

(1)人工肉眼判断方法,由操作人员观察焊缝表面,见图2。肉眼识别判定,过于依赖操作人员经验认识,焊缝表面形貌感知因人而异,缺乏统一定量化标准,耗时较多。

图2 焊缝上表面照片

(2)部分焊接过程通过视频记录,操作人员根据视频中反射光连续与否判断焊缝质量,判定依赖经验为主。见图3。

图3 在线视频跟踪

(3)破坏测试须将焊缝取样,利用压力试验台进行离线破坏试验,虽判定较为准确,但耗时较多,效率低。见图4。

图4 焊缝压力破坏测试

2.2 焊缝质量判定系统构成

判定系统应用先进视觉装备,焊接区域配置焊缝特征传感器,利用构建的数学模型分析焊缝质量。焊头区域传感器布置见图5。焊头焊接入侧配置了上部背光灯和下部CCD摄像头,CCD摄像头正对焊缝间隙区域。

图5 传感器安装位置

焊接过程中,视觉传感器同步采集焊接过程焊缝特征数据,系统通过分析焊缝特征数据和对应焊接工艺参数,经数据处理、图形处理,参考关键特征参数阈值范围,判定焊缝质量,最终判定结果输出至HMI画面,完成焊缝质量的判定,如图6。焊接过程特征参数数字化记录并保存,生产过程中任意焊缝焊接过程参数具备可追溯性。视觉传感器主要包括间隙传感器、焊缝轮廓传感器、熔深传感器。

图6 系统结构简图

焊缝质量判定系统通过工业以太网与焊机HMI、主PLC通讯,焊接时从主PLC获得测量触发、结束信号;质量系统内部需要的相关焊接工艺参数由HMI通讯获得,见图7。

图7 焊机通讯网络图

2.2.1 焊缝间隙

焊缝间隙检测包括间隙位置和间隙宽度两个特征参数。间隙传感器(附带辅助光源,如图8)即CCD摄像头,利用上部背光灯与下部摄像头光源交替闪烁(25 Hz+25 Hz=50 Hz采样频率)获得焊缝下表面图像(图9(a))和间隙透过亮光图像(图9(b)),通过两处图像数据的识别处理,确定焊缝间隙特征数据。间隙透光亮度图并不直接输出至HMI界面,仅作为一个亮度图像参考,间隙大小通过计算间隙透射光亮度宽度计算,数据采集过程中以采集背光灯最大亮度为基准计算间隙边界。

图8 间隙传感器

图9 间隙检测

2.2.2 熔深

焊接过程中常常受到来料材质、焊接参数、设备精度等条件的影响,焊缝出现未完全熔合的虚焊现象。为此,系统针对焊接熔深特征进行了监测,即在焊缝下部导向轮单侧安装熔深传感器,如图10,为避免焊接飞溅[1]影响传感器,其斜向安装并配置保护玻璃(需定期更换)。熔深传感器采集焊接过程中熔合区域亮光的灰度影像,与系统内预设的参考亮光进行对比分析,判断是否存在热输入不充分导致的未熔透现象。

图10 熔深传感器安装位置

熔合区域光亮度作为焊接热输入的特征,参与焊缝质量的判定,如图11。如光亮度偏高则反映激光功率过高或焊接速度过慢,焊接热输入偏大;光亮度过低则反映激光功率过低、焦点位置不良或焊接速度过高,焊缝热熔不充分,存在未熔合可能;基本无亮度(黑图像)意味着激光故障、焦点位置严重偏差或过大的对接间隙,见图12和图13。

图11 熔深光亮度

图12 不良熔透亮度记录

图13 未焊透焊缝金相图

冷轧激光焊接采用的是拼缝焊接结构,焊缝上部应有一定增高,焊缝形貌要求饱满、连续。为监测轮廓特征,系统采用激光扫描检测技术,传感器投射线性激光至焊缝上表面,利用三角测量原理,如图14,高频采集焊缝上部外形轮廓特征,如图15,包括焊缝增厚高度、焊缝宽度、前后带钢高度差等焊缝轮廓信息,软件经过数据图形处理,将拟合的特征曲线及焊缝外观图片输出至质量系统中HMI画面中显示。

图14 三角原理检测

图15 焊缝轮廓图

图15(b)红蓝方框代表入出口带钢的实际高度位置,竖直蓝线代表计算出的焊缝中心位置,绿线代表前端检测的焊缝间隙中心位置。通过焊缝轮廓扫描采集,系统可对焊缝中心位置、未填满量、焊缝厚度、焊缝连续性、焊缝前后带钢高度差等进行评估判定。例如:蓝线与绿线偏差过大,往往说明焊机聚焦点的位置偏离了对接缝中心,如图16,易发生未完全熔合虚焊现象;前后带钢高度错位(图17)过大和焊缝的咬边(图18),导致应力集中点明显,通板过程中或轧制咬入时,焊缝薄弱,是发生断带的主要因素。

图16 焊缝位置偏差

图17 高度错位

图18 咬边

2.2.3 焊接参数

激光焊接主要是通过聚焦后高能激光,利用激光小孔效应进行深熔焊的焊接工艺。工艺取决于焊接工件的材料性能、厚度等因素,参数包括焊接速度、激光功率、喂丝速度、预热和退火加热功率等。焊缝质量系统的判定在采集焊缝特征参数基础上,系统同步实时采集焊机主PLC侧上述焊接工艺的实际值(分别采集自焊接小车速度编码器、激光功率计、喂丝伺服电机编码器、预热和退火装置内部功率反馈值),综合焊缝特征参数与上述工艺实际参数,判定焊缝质量。

3 焊缝缺陷分析实例

(1)正常焊缝。

质量系统采集、分析结果以图形化形式输出至HMI,如图19,系统HMI界面显示焊缝厚度、熔深及中心位置等特征均在阈值范围内,判定焊缝正常。

图19 焊缝良好

(2)咬边严重。

如图20,DS侧咬边特征曲线变化明显,实际由于带钢头尾被异常张力波动拉拽,焊缝间隙失控,超出了焊接工艺允许范围。由于焊缝间隙过大,激光焦点大部分直接透过间隙,带钢拼缝处几乎无熔化,明显凹陷,系统判定咬边严重。

图20 咬边严重

(3)高度错位。

如图21,系统显示DS侧的焊缝单侧过低,拼缝高度明显存在高度差,实际由于带钢头弯折,高度错位严重,系统判定焊缝不佳。

图21 高度错位过大

(4)激光功率异常。

如图22,由于焊接激光功率不足,焊缝中部熔深不足,熔透、咬边、功率特征曲线波动较大,系统判定不能放行(NOK)。

图22 激光功率低

4 结论

(1)冷轧激光焊机焊缝质量判定系统通过视觉技术进行焊缝特征数据采集、软件分析,实现了在线焊缝质量的判定。该技术降低了焊缝质量误判风险,有效提高了焊机生产效率。

(2)焊缝相关质量特征经数字化提取处理,可大量同步存储,焊缝数据分析可溯源,同时可为焊接工艺改进及设备调整提供充分的参考。

(3)质量判定系统显著减少了焊机操作人员的负荷,为未来焊机无人值守、设备智能改进提供了可能。