液压支架是煤矿井下开采的主要支护设备,经过多年使用后,其往往需要再制造维修,对于其外表面的保护油漆,传统方法一般为喷砂、火烧或打磨等,效率低下且污染一般较高,操作人员劳动强度高。针对此问题,本文建立激光清洗光谱检测系统,开展激光清洗除锈和除漆工艺试验,研究激光清洗过程光谱信号与清洗状态的变化规律。结果表明,激光清洗状态与光谱信号密切相关;激光除锈过程中光谱强度不稳定,产生明显的波动,锈迹清洗干净后光谱强度趋于稳定;激光除漆过程中,光谱强度随油漆去除逐渐增大,油漆清洗完毕后光谱强度也趋于稳定;对于同种油漆,厚度越大所需清洗时间越长;不同油漆所需清洗时间不同。本研究对于激光清洗的在线监测具有一定实用价值。

为判断激光清洗效果,优化激光清洗工艺参数,对激光清洗效果进行评价就显出重要性。利用1000 W级激光清洗机进行激光清洗实验,结合实验数据,运用机器视觉技术及表面性能测试技术从宏观和微观两个方面对激光清洗后的效果进行评价,提出清洁度、粗糙度、清洗效率3种评价指标;根据评价指标制定激光清洗效果等级评价体系“Lcq”,基于此体系开发激光清洗效果智能评估系统。测试结果表明该激光清洗效果等级评价体系客观准确,系统运行稳定,可指导激光清洗设备现场作业,从而更快地调整激光清洗机参数,提高清洗效果。

设计了一种基于机器视觉定位技术的地铁车辆轮对清洗机器人,研究了自动清洗作业时机器人的三维定位方法,分析了不同三维定位方法的优缺点以及对轮对清洗作业的适用性,提出了一种基于机械手单相机多目视觉三维定位系统及方法,介绍了该方法实现机器人作业时三维定位的流程及技术难点。研究结果表明,单相机多目视觉定位方法能有效解决特定场景中机器人的定位问题,从而使机器人技术得以成功应用于地铁车辆轮对清洗作业中。

为实现大轴激光清洗效果的视觉检测判断,以大轴表面漆层为研究对象提出了一种清洗效果的判定方法,并对其可行性进行了实验分析。根据激光清洗工艺设计了自动清洗装置,使用工业相机采集漆层表面图像,通过中值滤波和直方图均衡对图像进行预处理,采用阈值图像分割法对图像进行特征提取,并设计了特征判断函数来完成对清洗效果的最终识别。实验结果表明,单次检测时间最大量级在0.1s,在高精度检测要求下,检测合格率能达到98%,符合大轴激光清洗检测在时间和准确性上的要求。

对传统清洗技术进行了概述,指出传统清洗技术的局限性。介绍了激光清洗技术的机制及方法;举例说明了激光清洗在实际应用中的优势,并指出了其存在的问题。虽然目前激光清洗还无法取代传统清洗技术,但未来激光清洗一定会在各领域成为一种高效清洗的技术手段。

大型轴类零件表面污染层会严重影响设备的正常运转,甚至造成巨大经济损失,因此通过视觉技术与激光清洗来实现废旧大型轴类零件表面损伤检测与再制造具有重要意义。针对大型轴类零件质量大、轴径变化大、表面具有多孔和键槽等特征,提出并设计基于PLC的自动化激光清洗控制方案,完成了激光清洗装备的结构设计、系统的装配与PLC软件的编程设计,确定控制系统硬件的组成及选型,采用人机互动界面来控制命令和显示数据,并实时反映激光清洗系统的工作情况。结果表明:该系统具有可控可操作性,极大地提高了清洗效率,能够自适应不同轴段部位的清洗作业。

以大轴端面锈蚀为清洗目标,采用模块化设计方法,利用Visual Studio 2017开发环境下的MFC框架开发基于视觉的激光清洗软件系统,设计图像综合、程序管理、清洗工艺管理和报警监测四大功能模块。利用该软件系统进行相关测试,结果表明:该软件系统各模块运行稳定,管理便捷,可视化程度高,能够满足大轴端面锈蚀的激光清洗功能需求。