一种大型腔体内壁污物自动化在线激光清洗装置及其方法与流程

本发明提出一种针对大型腔体内壁污物进行在线激光清洗设备及其方法，可以实现对大小尺寸在微米量级以上、形状任意管道水垢污渍的激光清洗。
背景技术：
：激光清洗具有无研磨、非接触、无热效应和适用于各种材质的物体等清洗特点，被认为是最可靠、最有效的解决办法，有效的避免了化学药剂和机械方法进行清洗而造成的损伤和污染。激光清洗技术采用高能激光束照射在工件表面，使表面的污物、锈斑或者涂层发生瞬间蒸发或剥离，从而达到洁净化的工艺过程，该过程实际上是激光与物质相互作用的过程，包括一系列的化学物理效应，破坏掉污染物和物体之间的作用力，而不损坏物体本身。激光清洗可广泛的应用于轮胎磨具表面去污、激光脱漆与除锈、微电子和光学精密元件清洗、管道残留物清洗、水面石油清除、净化太空垃圾以及古建筑和艺术品的清洗等。目前对于大型腔体内壁的清洗，一般会采用化学方法进行腐蚀清洗，化学方法清洗导致严重的污染，并对腔体内壁产生一定的腐蚀破坏，清洗不彻底，效率低，耗时长。技术实现要素：本发明的目的是提供一种大型管道腔体内壁激光清洗设备，实现对大小尺寸在微米量级以上、形状任意管道水垢污渍的激光清洗。本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：一种大型腔体内壁污物自动化在线激光清洗装置，包括主控计算机以及与其连接的激光器、机器人、在线监测装置；所述机器人末端与激光器的激光头固定连接；激光器的激光头上设有在线监测装置；所述主控计算机用于触发激光器使激光头发射激光到腔体内壁，并控制机器人使激光头沿腔体内壁移动；在线监测装置，用于采集腔体内壁的图像发送至主控计算机。所述激光器的激光头设有真空罩，通过管路连有回收器。所述激光器的输出功率大于200w且小于600w。所述在线监测装置采用摄像头。一种大型腔体内壁污物自动化在线激光清洗装置，还包括效果监测装置，采用x荧光光谱仪，用于对回收器内的残留物进行成分抽样检测得到残留物的成分，将测试结果发送至主控计算机。一种大型腔体内壁污物自动化在线激光清洗方法，包括以下步骤：主控计算机根据腔体的模型得到腔体内壁表面的加工清洗运动轨迹，然后控制机器人使激光头在腔体内沿运动轨迹移动，同时控制激光头发射激光至腔体内壁实现激光清洗，并发送图像至主控计算机。激光器发射的激光频率为5khz～20khz；激光脉宽大于等于20ns且小于等于40ns。激光头沿运动轨迹移动结束后，通过在线监测装置对已清洗的腔体内壁表面进行离线扫描，并将扫描图像通过三维重组识别出腔体内壁图像的灰度值，将灰度值大于阈值的区域重新形成清洗轨迹；主控计算机控制机器人使激光头沿重新形成的清洗轨迹进行激光清洗，直到腔体内壁图像的灰度值小于设定值为止。激光清洗时产生的残留物通过真空罩被吸入到回收器内，通过效果监测装置进行成分检测得到残留物的成分，并将成分发送至主控计算机。本发明具有以下有益效果及优点：1.本发明设备稳定性良好，清洗效果明显，无污染，提高了清洗效率，节省时间。2.通过效果监测装置可以可通过离线自动轨迹规划实现全自动化清洗。3.该设备可实现多次自识别清洗，可通过三维重组识别出腔体内壁图像的灰度值，将灰度值大于阈值的区域重新形成清洗轨迹，直到所有位置清洗满足要求。4.实现较好的人机交互体验的软件环境，集成式操作台具有便于操作的用户界面附图说明图1为本发明的结构示意图；图2为激光头放大示意图；图3为激光清洗流程示意图；图4a为清洗前铝管道表面形貌图像；图4b为清洗后脉冲宽度40ns的铝管道表面形貌图像；图4c为清洗后脉冲宽度30ns的铝管道表面形貌图像；图4d为清洗后脉冲宽度20ns的铝管道表面形貌图像。具体实施方式下面结合附图及实施例对本发明做进一步的详细说明。如图1所示，本发明是一种激光清洗自动化设备，为开放式分布控制系统，实现了控制的数字化、自动化、实时性，通过工控机/plc集成控制，该激光清洗设备主要包括以下几个部分：主控计算机、清洗激光器、夹持机器人、效果监测装置，光纤，真空残留物回收装置，在线监控装置等，通过tcp/ip、usb、串口、i/0等通讯机制，进行通讯，实现机器人、激光器、plc等设备的协调运动。实现各环节的信息交换和系统各部件的协同工作，并通过对系统的状态监测避免重要部件重大故障的产生。在线监控装置采用摄像头；效果监测装置采用s1titan500手持式x荧光光谱仪，x荧光光谱仪所收集到的信息转换成样品中各种元素的种类及含量，实现对污物的成分的抽样检测，防止由于过度清洗导致的基体表面的损伤。pc主机的操作台，集成整个操作控制系统，连接激光器、机器人控制系统以及效果检测装置，内部装有离线系统编程软件(基于cad模型的加工路径规划功能，与通用3d大型软件(具体包括catiav5、catiav4、proe、ug、solidworks)对接，能导入其输入模型)、视频监控系统(用于对摄像头采集的图像进行定点跟踪，包括距离和位置；并在计算机中快速形成三维表面点云数据，并可在操作过程中实现实时反馈实际测量测距、并可调节微型摄像头)、三维表面数据识别系统(如三维数据表面图形绘制(matview45.ocx)4.5软件)等，采用sqlserver作为后台数据库，采用分布式客户机/服务器模式及client/server网络模式的构建，实现较好的人机交互体验的软件环境，集成式操作台具有便于操作的用户界面。整个操作控制可实现对激光清洗工艺参数(零件名称、编号、清洗点个数、材质、激光束参数、光路、光斑形状/大小/模式、加工点位置、加工时间、清洗次数等等)和性能检测参数数据(清洗过程实时监控、污物回收检测装置)进行记录，为优化激光冲击加工参数提供基础，具备查找、追溯、溯源功能，可输出报表。其中，激光器为nd：yag激光，激光波长1064nm；激光器输出功率为500w，光纤耦合效率≥85％；激光功率不稳定度≤3％；激光频率≥5khz；激光脉宽10-100ns；激光源的激光直径≤4mm；远场发散角≤2.0mrad；光束空间分布为超高斯类平顶分布。控制软件可控制输出激光的出射、关闭，并能调节激光的频率和功率；激光源需保证其输出激光的稳定性和可靠性，平均无故障时间＞8×36小时。连接激光器和激光输出头的光纤，具有很高的抗损伤性，na＝0.22。控制软件可控制输出激光的出射、关闭，并能调节激光的频率和功率。如图2所示，激光头上设有摄像头、激光光源和真空罩，可以在清洗时实时吸走激光清洗产生的残留物。利用六轴联动机器人和转台变位机夹持激光头按照规划的路径行走，实现七轴联动。通过离线编程软件按照规划的路径行走，并包括轨迹规划、过程仿真等功能，采用结构力学cae分析软件，能够自动生成作用在大型管道内壁表面的加工清洗运动轨迹。通过摄像头自带的视频监控系统形成图像的定点跟踪(包括距离和位置)，并在计算机中快速形成三维表面点云数据，并可在操作过程中实现实时反馈实际测量测距,并可调节微型摄像头。其中，将待清洗的大型腔体的三维模型(具体包括catiav5、catiav4、proe、ug、solidworks)输入到轨迹规划软件中，根据运动参数设置加工路径，其中包含机器人和转台变位机(用于转动腔体)的位置和姿态信息；将加工路径数据进行运动仿真，确保实际加工过程的合理性，最后进行后置处理形成机器人运动的实际路径。具有视频监控系统可实现观察激光清洗去污施工过程情况，并传送图像至pc主机，通过halcon软件实现图像三维重组，可自动识别出当前清洗区域灰度值，一定灰度范围的区域(清洗效果灰度区别)，以确定加工效果，将定点跟踪结果输入到离线自动编程软件，对加工不达标的区域重新规划，重新形成清洗轨迹，并控制机器人对清洗效果较差的区域进行实施加工，直到指定区域清洗达到一定亮度为止。夹持机器人连接激光头，其中包括残留物吸出真空罩、检测摄像头、激光出光口保护透镜，激光器系统带有光纤线路的平衡装置，防止光纤发射弯折等变形，平衡装置的转轴可随机器人转动。在清洗加工过程中，机械手、激光器等按照时序，有限及权限协调动作，实现自动化清洗、暂停、停止、故障诊断及报警等功能。实施例1本发明针对7075铝合金圆形腔体内壁表面污渍进行激光清洗：考虑7075铝合金的性能和表面污渍的状态，我们采用工艺参数如下所述：激光波长1064nm；激光器输出功率为500w，光纤耦合效率≥85％；激光功率不稳定度≤3％；激光频率为10khz；激光脉宽30ns；激光源的激光直径3mm(±0.1mm)；远场发散角≤2.0mrad；光束空间分布为超高斯平顶分布。然后修改脉冲宽度，分别采用40ns和20ns再进行清洗。如表一。表一7075铝合金表面污渍激光工艺参数激光波长功率耦合效率不稳定度频率脉宽发散角激光直径1064nm500w≥85％≤3％10khz30ns≤2.0mrad3mm如图3所示，当使用激光清洗部件时，接通电源，开启管道机器人及激光清洗部件，采用结构力学cae分析软件，将腔体的模型参数输入到软件中，然后能够自动生成作用在7075铝合金圆形腔体内壁表面的加工清洗运动轨迹。通过控制软件设置机器人和激光清洗部件的工作参数；然后，将装载了激光清洗部件(激光头)、摄像头和吸尘真空罩等部件的管道机器人调入大型管道腔体中间，尽可能保证对中和对正，设置工作原点；操作人员控制管道机器人轨迹至管道的最远端(在量程范围内)，同时这一过程操作人员可以通过摄像头监视管道机器人的运行轨迹，具有视频监控系统可实现观察激光清洗去污施工过程情况，并传送图像只pc主机，进一步校正机器人的位置和方向，管道机器人后方的电源线、水管、吸尘管道等连接和管道也通过机械手一并带入光传输管道；当管道机器人到达管道的最远端，开启激光清洗部件，调节机器人的运动参数，使其在管道内按规划路径行走，同时控制激光扫描式清洗，直至其完成该段管道的清洗，退出管道。实时观察系统的运行状况，当有需要时，调整机器人或激光清洗部件的参数和状态，以确保光传输管道的正常使用。第一次清洗过后，通过视频监控系统对清洗区域进行离线扫描，并将扫描图像通过halcon软件实现图像三维重组，可自动识别出当前清洗区域灰度值，一定灰度范围的区域(清洗效果灰度区别)，以确定加工效果，将定点跟踪结果输入到离线自动编程软件中，重新形成清洗轨迹，并控制机器人对清洗效果较差的区域进行实施加工，直到指定区域清洗达到一定亮度位置。然后修改脉冲宽度，分别采用40ns、30ns和20ns再进行清洗，清洗效果如图4a～4d所示，清洗前的灰度为89.64％，清洗后的灰度标定依次为45.32％、32.94％、28.61％。当前第1页12