CN106990111A - 用于在过程中对焊缝自动检查的*** - Google Patents

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Abstract

一种***及方法实时地检测焊缝缺陷。摄像头捕获焊池以及波纹形状和焊脚几何形状的图像。处理器接收图像，并且，与存储与模拟焊接熔池的图像和模拟焊缝波纹形状及焊脚几何形状的图像关联的潜在的焊缝缺陷的数据库通信。处理器基于在数据库中关联的潜在的缺陷，对与由摄像头捕获到的图像相对应的焊缝位置含有缺陷的总体概率进行计算。

Description

用于在过程中对焊缝自动检查的***
技术领域
本发明涉及焊接质量控制，且更具体地，涉及在过程中对自动焊接过程的检查。
背景技术
涡轮转子及类似的装置的制造商可以利用对构件部件的钨极气体电弧焊接。如在高性能的机器中往往是理想的，这样的焊接改进包括联结具有不同的基底材料的构件的能力的机械性质。然而，焊接涡轮转子的过程可能花费数十个小时，并且，为了使焊接操作员在下一个行程上焊接潜在的问题(例如，气孔、未熔合、大的岛状硅酸盐等)之前识别潜在的问题，操作员必须仔细注意喷枪所导致的每一个脉冲。对于人工操作员而言，在这样长的时期内如此密切注意是一项艰难的任务。
即使假设焊接操作员可能能够如此密切注意，焊接操作员也典型地不具有确切地了解所探索的技术的经验。有经验的焊工可以看到比较而言的外行看不到的熔池形状、侧壁浸润几何形状、凝固的波纹图案以及凝固的焊道几何形状中的特征。
在完成的焊缝上实施诸如超声测试之类的测试之前，不能检测到例如气孔、夹杂物、未熔合等之类的大部分的焊缝缺陷。在造成焊缝缺陷时检测焊缝缺陷的方案将节省相当大的成本和周期。因而，利用“不知疲倦的”计算机来在焊接涡轮转子所花费的几天的历程的期间密切注意数百万的焊接脉冲的方案将是理想的。利用被适当地训练成注视这些关键焊缝的机器视觉***的方案将进一步是理想的。
发明内容
在示范性的实施例中，一种实时地检测焊缝缺陷的方法包括在学习阶段中实施模拟焊接操作的步骤。模拟焊接操作包括如下的步骤：将第一部件焊接至第二部件；捕获焊接熔池的图像；以及捕获焊缝波纹形状和焊脚(fillet)几何形状的图像。使所捕获到的图像与焊缝位置关联，并且，在由模拟焊接操作造成的焊缝上执行焊缝测试。检定(characterize)焊缝中的任何缺陷，并且，使检定的缺陷与所捕获到的图像中的偏差关联。在生产焊接操作的期间，第一摄像头捕获生产焊接熔池的图像，并且，第二摄像头捕获生产焊缝波纹形状和焊脚几何形状的图像。对所捕获到的图像进行处理，以基于关联的检定的缺陷而对与所捕获到的图像相对应的焊缝位置含有缺陷的总体概率进行计算。
在另一示范性的实施例中，一种实时地检测焊缝缺陷的方法包括如下的步骤：(a)使潜在的焊缝缺陷与模拟焊接熔池的图像和模拟焊缝波纹形状及焊脚几何形状的图像关联；(b)在生产焊接操作中，使焊接金属沉积至环形槽中；(c)在生产焊接操作的期间，第一摄像头捕获生产焊接熔池的图像；(d)在生产焊接操作的期间，第二摄像头捕获生产焊缝波纹形状和焊脚几何形状的图像；以及(e)对在(c)和(d)中捕获到的图像进行处理，并且，基于在(a)中关联的潜在的缺陷而对与在(c)和(d)中捕获到的图像相对应的焊缝位置含有缺陷的总体概率进行计算。
在又一示范性的实施例中，一种用于实时地检测焊缝缺陷的***包括：焊接喷枪，其在生产焊接操作中，允许焊接金属沉积至环形槽中；和第一及第二摄像头。第一摄像头定位成与焊接喷枪相邻且与将被焊接的部件相邻，并且，在生产焊接操作的期间，捕获生产焊接熔池的图像。第二摄像头定位成比第一摄像头更远离焊接喷枪且定位于焊接喷枪下游，并且，在生产焊接操作的期间，捕获生产焊缝波纹形状和焊脚几何形状的图像。处理器接收由第一及第二摄像头捕获到的图像。处理器与存储与模拟焊接熔池的图像和模拟焊缝波纹形状及焊脚几何形状的图像关联的潜在的焊缝缺陷的数据库通信。处理器被编程为对由第一及第二摄像头捕获到的图像进行处理，并且，基于在数据库中关联的潜在的缺陷，对与由第一及第二摄像头捕获到的图像相对应的焊缝位置含有缺陷的总体概率进行计算。
技术方案1. 一种实时地检测焊缝缺陷的方法，所述方法包括：
(a)在学习阶段中实施模拟焊接操作，包括：
(1)使用焊接喷枪来将第一部件焊接至第二部件，
(2)第一摄像头捕获焊接熔池的图像，
(3)第二摄像头捕获焊缝波纹形状和焊脚几何形状的图像，
(4)使在(2)和(3)中捕获到的图像与焊缝位置关联，
(5)在由(1)中的焊接造成的焊缝上执行焊缝测试，并且，检定所述焊缝中的任何缺陷，以及
(6)使检定的缺陷与在(2)和(3)中捕获到的图像中的偏差关联；以及
(b)在生产焊接操作的期间，所述第一摄像头捕获生产焊接熔池的图像；
(c)在所述生产焊接操作的期间，所述第二摄像头捕获生产焊缝波纹形状和焊脚几何形状的图像；以及
(d)对在(b)和(c)中捕获到的图像进行处理，并且，基于在(6)中关联的所述检定的缺陷，对与在(b)和(c)中捕获到的图像相对应的焊缝位置含有缺陷的总体概率进行计算。
技术方案2. 根据技术方案1所述的方法，其特征在于，进一步包括在步骤(d)之后，基于所述总体概率而输出警报或停止所述生产焊接操作。
技术方案3. 根据技术方案1所述的方法，其特征在于，通过使所述焊接熔池的形状和所述焊缝波纹形状及焊脚几何形状参数化而实践步骤(a)(6)。
技术方案4. 根据技术方案3所述的方法，其特征在于，进一步包括在步骤(a)(4)之前，捕获所述焊接熔池中的难熔污染物的形状和位置的图像，并且，其中，步骤(a)(6)进一步包括使所述难熔污染物的形状和位置参数化。
技术方案5. 根据技术方案1所述的方法，其特征在于，进一步包括使用在(b)和(c)中捕获到的图像来重复步骤(a)(2)-(a)(6)。
技术方案6. 根据技术方案1所述的方法，其特征在于，通过由填充涡轮转子中的环形槽的TIG喷枪在多个重叠的行程中沉积焊接金属而执行所述生产焊接操作，并且，其中，所述焊缝位置由周向角度和径向深度确定。
技术方案7. 根据技术方案1所述的方法，其特征在于，通过超声测试或通过破坏性测试方法而离线地实践步骤(a)(5)。
技术方案8. 根据技术方案1所述的方法，其特征在于，实践步骤(a)(1)，以故意地在标称参数范围外执行焊接步骤而人为地造成缺陷。
技术方案9. 根据技术方案1所述的方法，其特征在于，通过限定所述焊接熔池和所述焊缝波纹形状及焊脚几何形状的阈值形状偏差而实践步骤(a)(6)。
10. 一种实时地检测焊缝缺陷的方法，所述方法包括：
(a)使潜在的焊缝缺陷与模拟焊接熔池的图像和模拟焊缝波纹形状及焊脚几何形状的图像关联；
(b)在生产焊接操作中，使焊接金属沉积至环形槽中；
(c)在所述生产焊接操作的期间，第一摄像头捕获生产焊接熔池的图像；
(d)在所述生产焊接操作的期间，第二摄像头捕获生产焊缝波纹形状和焊脚几何形状的图像；以及
(e)对在(c)和(d)中捕获到的图像进行处理，并且，基于在(a)中关联的所述潜在的缺陷，对与在(c)和(d)中捕获到的图像相对应的焊缝位置含有缺陷的总体概率进行计算。
技术方案11. 根据技术方案10所述的方法，其特征在于，进一步包括在步骤(e)之后，基于所述总体概率而输出警报或停止所述生产焊接操作。
技术方案12. 根据技术方案10所述的方法，其特征在于，进一步包括在由(b)中的沉积造成的焊缝上执行焊缝测试，并且，使用在(c)和(d)中捕获到的图像来关联另外的焊缝缺陷。
技术方案13. 根据技术方案10所述的方法，其特征在于，通过由填充涡轮转子中的环形槽的TIG 喷枪在多个重叠的行程中沉积焊接金属而执行所述生产焊接操作，并且，其中，焊缝位置由周向角度和径向深度确定。
技术方案14. 根据技术方案10所述的方法，其特征在于，通过对所述生产焊接熔池的边缘形状进行分析而实践步骤(e)。
技术方案15. 根据技术方案14所述的方法，其特征在于，通过对所述生产焊接熔池的前缘形状和所述生产焊接熔池的后缘形状进行分析而实践步骤(e)。
技术方案16. 一种用于实时地检测焊缝缺陷的***，所述***包括：
焊接喷枪，其在生产焊接操作中，允许焊接金属沉积至环形槽中；
第一摄像头，其定位成与所述焊接喷枪相邻且与将被焊接的部件相邻，在所述生产焊接操作的期间，所述第一摄像头捕获生产焊接熔池的图像；
第二摄像头，其定位成比所述第一摄像头更远离所述焊接喷枪且定位于所述焊接喷枪下游，在所述生产焊接操作的期间，所述第二摄像头捕获生产焊缝波纹形状和焊脚几何形状的图像；
处理器，其接收由所述第一及第二摄像头捕获到的图像；以及
数据库，其存储与模拟焊接熔池的图像和模拟焊缝波纹形状及焊脚几何形状的图像关联的潜在的焊缝缺陷，
其中，所述处理器与所述数据库通信，并且，被编程为对由所述第一及第二摄像头捕获到的图像进行处理，并且，基于在所述数据库中关联的所述潜在的缺陷，对与由所述第一及第二摄像头捕获到的图像相对应的焊缝位置含有缺陷的总体概率进行计算。
技术方案17. 根据技术方案16所述的***，其特征在于，所述第一摄像头包括两个摄像头，其包括定位成捕获所述熔池前缘的图像的前缘摄像头和定位成捕获所述熔池后缘的图像的后缘摄像头。
技术方案18. 根据技术方案16所述的***，其特征在于，所述环形槽限定于涡轮转子中，其中，通过填充所述涡轮转子中的环形槽的TIG 喷枪而在多个重叠的行程中沉积所述焊接金属，并且，其中，焊缝位置由周向角度和径向深度确定。
附图说明
图1和图2是示出用于在过程中对焊缝自动检查的构件的示意图；
图3是用于实时地检测焊缝缺陷的方法的流程图；
图4是焊接熔池的示范性的图像；并且，
图5-6是焊缝波纹形状和焊脚几何形状的示范性的图像。
具体实施方式
***执行在过程中(即，实时)对自动焊接过程检查，诸如用于对涡轮转子进行焊接的过程。如在下文中更详细地描述的，***包括：数码摄像头，其实时地收集视频数据；传感器，其实时地监测过程数据(安培数、伏特数、温度等)；以及检查/测试***，其在学习阶段的期间，离线地使用。在学习阶段的期间，***使视频和/或过程数据中的特征与通过测试而检测到的缺陷和“指示”关联。在运行中，***对实时流进行分析，并且，对在任何给定的时刻的已造成缺陷的概率进行计算。***一检测到已产生缺陷的高概率，就能够基于可配置的概率阈值而使焊接暂停，以便重制。
图1和图2是用于实时地检测焊缝缺陷的***的示意图。出于本描述的目的，使焊接金属沉积至第一部件14与第二部件16之间的环形槽12中。例如，一个或多个诸如TIG(钨极惰性气体)焊接喷枪之类的焊接喷枪18可以定位成与槽12相邻。在一些实施例中，焊接喷枪18保持固定，而使第一部件14和第二部件16旋转。备选地，可以使焊接喷枪18围绕槽12周向地移位。焊接喷枪18包括已知的针对焊接数据的传感器，以测量焊缝的物理特性，包括气体流量值、温度、焊接电流、喷枪与金属之间的电压、周向位置、径向位置等，但不限于此。
在环形槽12附近，第一摄像头20定位成与各焊接喷枪18相邻。第二摄像头22定位成大体上比第一摄像头20更远离各焊接喷枪18，并且，定位于焊接喷枪18下游。由于接近于焊缝，因而第一摄像头20必须能够耐受焊接喷枪18附近的高温。第二摄像头22定位成更远离喷枪18所生成的热，且因而不要求相同的耐热程度。摄像头20、22在焊接过程的不同的阶段捕获数字视频数据。这样的摄像头是已知的且可现成地获得的，并且，将不描述其结构和操作的进一步的细节。
处理器24不但接收第一摄像头20和第二摄像头22所捕获的图像，而且还接收焊接数据。数据库26与处理器24通信，并且，存储来自学习阶段的与模拟焊接熔池的图像和模拟焊缝波纹形状的图像以及焊脚几何形状关联的潜在的焊缝缺陷(在下文中描述)。
第一摄像头20捕获包括焊接熔池的边缘的图像，并且，第二摄像头22捕获凝固的焊缝波纹和焊脚几何形状的下游图像。可以利用另外的第一摄像头来捕获熔池前缘和熔池后缘两者的图像。与喷枪18相关联的传感器收集焊接过程数据。摄像头20、22 可以以光的各种波长(红外光、可见光等)工作。当收集视频的每一帧或输入帧的子集时，算法使焊池形状、浮在池上的难熔污染物(“硅酸盐”等)的形状和位置、凝固的波纹形状以及焊脚几何形状等参数化。使用最佳拟合多项式或其它函数来实现参数化。
作为非限制的示例，可以将诸如众所周知的“Canny算法”之类的边缘检测算子用于视频的帧上，从而如图4中的弯曲白线所图示地对焊池边界进行定位。依据合适的x-y坐标系，使在图4中描绘焊池前缘的白线与诸如N阶多项式之类的数学函数拟合。将逼近一个视频帧中的池的前缘的形状的数学拟合参数与来自参考(“学习阶段”)视频的同一特征和/或同一视频中的相邻的帧的拟合参数比较。拟合参数的与范数的偏差或非预期的突变用于识别异常情形并对异常情形进行量化。
过程及视频数据被索引至焊缝位置。在涡轮转子焊接的示范性应用中，通过向外填充环形槽12的喷枪18而在数十个重叠的行程中沉积焊接金属。在此背景下，焊缝位置由周向角度和径向深度确定。
参考图3，在学习阶段的期间(步骤S1)，实施模拟焊接操作(S2)。第一摄像头20捕获焊接熔池的图像，并且，第二摄像头22捕获焊缝波纹形状和焊脚几何形状的图像(S3)。使所捕获到的图像与焊缝位置关联(S4)，并且，在由此产生的模拟焊缝上执行焊缝测试。可以通过超声测试和/或破坏性方法而离线地检查焊缝，以检定任何所含有的缺陷指示。例如，测试能够在各焊缝位置处确定缺陷尺寸、类型(气孔、夹杂物、未熔合等)、取向(径向-轴向、径向-周向等)、位置(侧壁、表面连接等)等。分析算法使参数化的视频及过程数据中的特征与通过检查而观察到的指示关联。作为示例，难熔岛状硅酸盐的释放破坏图5中所示出的清楚而一致的2:00至8:00的波纹图案，并且，显著地变更最佳地表征该形状的多项式拟合参数。在超声检查中，这样的硅酸盐还表现为大的轴向-周向缺陷。使拟合参数的偏差的大小与通过在学习阶段的期间在给定的焊缝中的同一位置处对缺陷进行超声检查而确定的缺陷尺寸关联。该关联形成在***的生产阶段的期间已产生缺陷的概率估计的基础。检定焊缝中的缺陷(S5)。即，通过超声方法而对缺陷进行尺寸测量，且/或通过诸如金相学之类的破坏性方法而使缺陷暴露并对缺陷进行测量。使检定的缺陷与所捕获到的图像中的偏差关联或匹配(S6)。
在生产焊接过程的期间，实时地检测焊缝缺陷。当形成生产焊缝时(S8)，第一摄像头20和第二摄像头22分别捕获生产焊接熔池和生产焊缝波纹形状及焊脚几何形状的图像(S9)。除了别的之外，关于在学习阶段的期间进行处理的图像和关联，对所捕获到的图像进行处理(S10)，并且，基于至少在学习阶段中关联的检定的缺陷，对与所捕获到的图像相对应的焊缝位置含有缺陷的总体概率进行计算(S11)。总体概率是基于来自若干个摄像头的图像分析和由焊接站采集的过程参数数据而混合并加权的概率。作为过分简单化的非限制的示例，与钨和工件之间的距离的变化相对应的电弧电压的突变可能指示已产生硅酸盐缺陷的20%的可能性；同时，视频分析可能表明已产生硅酸盐的35%的可能性。孤立地，这两个数据点中的任一个可能不足以保证焊工的调查，但这两个事件几乎同时地发生这一事实极大地提高总体概率。
有可能在学***的准确度，导致数据与缺陷之间的高概率的联系。在诸如导致侧壁未熔合的若干个焊接参数的微小层叠之类的其他情况下，可能更难以通过分析学而识别，从而导致低概率的关联。
在生产焊接的期间，***对给定的焊缝位置含有缺陷的总体概率实时地进行计算。***配置成取决于已造成缺陷的可能性而引起警觉或可能地使焊接停止。***限定焊接熔池(边缘)和焊缝波纹形状及焊脚几何形状的阈值形状偏差。图4是焊接熔池的示范性的摄像头图像，表明***经由图像处理而识别边缘形状。图5和图6是由***实时地识别的焊缝波纹形状和焊脚几何形状的示范性的视图。当超过阈值时，***识别潜在的焊缝缺陷。能够得益于该***的大部分的关键焊缝涉及焊接后的非破坏性测试。因而，在每次生产焊接之后，有可能继续进行学习阶段且使***计算工具细化。即，能够使每组数据与视频及过程数据关联，以改进用于识别焊缝缺陷的工具。
***改进缺陷检测的概率，允许操作员以关键裂纹将不逃出生产机构的更大的置信度推动裂纹尺寸的“包络”。另外，能够使修复缺陷的周期从几周或更久缩短至少至几分钟。更进一步，***能够许可动用经验不足的焊工，且/或能够允许由较少的操作员焊接。
虽然已结合目前被认为是最实用且优选的实施例的示例而描述本发明，但要理解到，本发明不限于所公开的实施例，而相反，本发明旨在涵盖被包括在所附权利要求的实质和范围内的各种变型及等效的布置。

Claims (10)

1.一种实时地检测焊缝缺陷的方法，所述方法包括：
(a)在学习阶段中实施模拟焊接操作，包括：
(1)使用焊接喷枪来将第一部件焊接至第二部件，
(2)第一摄像头捕获焊接熔池的图像，
(3)第二摄像头捕获焊缝波纹形状和焊脚几何形状的图像，
(4)使在(2)和(3)中捕获到的图像与焊缝位置关联，
(5)在由(1)中的焊接造成的焊缝上执行焊缝测试，并且，检定所述焊缝中的任何缺陷，以及
(6)使检定的缺陷与在(2)和(3)中捕获到的图像中的偏差关联；以及
(b)在生产焊接操作的期间，所述第一摄像头捕获生产焊接熔池的图像；
(c)在所述生产焊接操作的期间，所述第二摄像头捕获生产焊缝波纹形状和焊脚几何形状的图像；以及
(d)对在(b)和(c)中捕获到的图像进行处理，并且，基于在(6)中关联的所述检定的缺陷，对与在(b)和(c)中捕获到的图像相对应的焊缝位置含有缺陷的总体概率进行计算。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括在步骤(d)之后，基于所述总体概率而输出警报或停止所述生产焊接操作。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过使所述焊接熔池的形状和所述焊缝波纹形状及焊脚几何形状参数化而实践步骤(a)(6)。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，进一步包括在步骤(a)(4)之前，捕获所述焊接熔池中的难熔污染物的形状和位置的图像，并且，其中，步骤(a)(6)进一步包括使所述难熔污染物的形状和位置参数化。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括使用在(b)和(c)中捕获到的图像来重复步骤(a)(2)-(a)(6)。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过由填充涡轮转子中的环形槽的TIG喷枪在多个重叠的行程中沉积焊接金属而执行所述生产焊接操作，并且，其中，所述焊缝位置由周向角度和径向深度确定。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过超声测试或通过破坏性测试方法而离线地实践步骤(a)(5)。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，实践步骤(a)(1)，以故意地在标称参数范围外执行焊接步骤而人为地造成缺陷。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过限定所述焊接熔池和所述焊缝波纹形状及焊脚几何形状的阈值形状偏差而实践步骤(a)(6)。
10.一种实时地检测焊缝缺陷的方法，所述方法包括：
(a)使潜在的焊缝缺陷与模拟焊接熔池的图像和模拟焊缝波纹形状及焊脚几何形状的图像关联；
(b)在生产焊接操作中，使焊接金属沉积至环形槽中；
(c)在所述生产焊接操作的期间，第一摄像头捕获生产焊接熔池的图像；
(d)在所述生产焊接操作的期间，第二摄像头捕获生产焊缝波纹形状和焊脚几何形状的图像；以及
(e)对在(c)和(d)中捕获到的图像进行处理，并且，基于在(a)中关联的所述潜在的缺陷，对与在(c)和(d)中捕获到的图像相对应的焊缝位置含有缺陷的总体概率进行计算。
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