基于绿激光器的大型锻件外形尺寸在线测量

刘海澜 张玉存 付献斌

(1.中国第一重型机械集团公司，黑龙江161042；2.燕山大学，河北066004)

我国的重型机械制造业，通常把在10 MN以上锻造液压机上自由锻造的重型锻件成为大锻件。在锻造过程中对热态坯料和锻件尺寸的测量是否准确、便捷，是确保大锻件成形质量的主要技术关键。国内外锻造行业对此先后做了大量的技术开发工作。日本制钢采用悬丝法测量直径[1]；韩国用两条激光束代替绳索进行测量[2]；神户制钢采用可动的摄像头检测锻件断面棱边；韩国斗山重工也采用类似的方法测量直径[3]；斗山重工还用装在同一导轨上的两只激光器投射光束测量长度；意大利、瑞士、美国采用脉冲扫描的方法测量直径[4～6]。燕山大学和上海交通大学在锻件尺寸测量方面进行了大量的研究，曾进行过用激光测量长度和用CCD测量直径的研究[7～9]，但是环境光与锻件发出光产生的耦合干扰严重影响测量结果，另外CCD热噪声处理目前有待于进一步研究。

随着我国机械制造业的快速发展，我国的大锻件企业从新世纪以来获得了迅速发展，已成为世界大锻件生产大国。但是和工业发达国家相比，除了关键锻件工艺[10]落后之外，主要还反映在锻造过程中，坯料和锻件尺寸的测量仍依靠锻工到炽热的大锻件旁进行人工测量，即用大型卡钳、量杆以钢板尺为准测量锻件尺寸。落后的在线热态坯料和锻件的尺寸测量，已严重影响和制约了我国大锻件生产的发展。

对此，中国一重与燕山大学检测和锻压专业合作，对大锻件生产的在线测量进行技术攻关。通过对激光测量技术的突破，现已研制成功符合我国国情的锻件热态尺寸在线激光测量装置。

1 测量系统与原理

1.1 锻件热态尺寸测量系统

该测量系统主要由绿激光器，水平移动装置，垂直移动装置和数据处理单元构成。系统结构示意图如图1所示。系统各部分功能如下：

(1)绿激光器

系统采用波长为532 nm的绿激光器。由于测量时要用线激光束进行测量，所以需将激光器发出的圆形光束进行变束处理，变束光路如图2所示，经变束光路处理后成为2 mm宽的线光束。

激光器发出的圆形光束首先经过线性棱镜变成具有一定张角的线性光束，本文研制的测量装置激光器的张角为30°，然后经过偏振片使得线性光束的方向性变强，接着经过两个光阑后变成宽度合适的线性光束。本文研制的测量系统发出的线性激光照在物体上的宽度为2.0 mm。

图1 测量系统结构图Figure 1 The sketch of measuring device

图2 激光变束光路Figure 2 The sketch of laser beam treatment

(2)水平和垂直测量装置

由垂直绿激光器、伺服驱动装置、伺服控制装置和导轨组成，实现长度测量。装置最快能以40 m/min的速度运动，从而可以实现快速测量。运动导轨中装有LM导向装置，使得绿激光束不会由于高速驱动而产生振动。垂直测量装置除采用的是水平绿激光器外，其余和水平测量装置一样。

(3)测量过程

图3为系统的硬件结构图。

图3 数据分析示意图Figure 3 The sketch of data analysis

以水平测量装置为例，首先PC机发出控制指令后，垂直绿激光器发出垂直于锻件的一字线绿激光，伺服电机1通过传动机构带动水平绿激光器在轨道上运动，同时编码器读取电机的转动信息，然后数据采集卡采集编码器读取的数据信息，最后通过PC机的处理经显示器显示水平测量装置的移动信息(即锻件的长度信息)。本文研制的大锻件外形尺寸在线激光测量装置的软件采用Visual Basic6.0编程语言来实现。同理通过水平绿激光器可以测量锻件的厚度或外径大小。

1.2 锻件热态尺寸测量原理

该测量系统可以实现对锻件的长度、厚度和直径的测量，主要采用激光标记的方法。操作工人只需在操作室操作手柄就可实现对热态工件进行尺寸测量，不仅操作方法简单，而且可以保证工作人员的安全。具体测量过程如下：

(1)长度测量

长度测量示意图如图4所示。长度的测量通过水平移动装置来实现。首先垂直激光器发出垂直一字线激光束，然后电机驱动水平移动装置，使激光束正好移动到待测锻件的边缘，记下此时的位置信息，接着电机驱动滑块使激光束移动到待测锻件的另一边缘，再记下此时位置的刻度，两个位置信息相减即为所测锻件的长度。

图4 长度测量示意图Figure 4 The sketch of length measurement

(2)厚度和直径测量

厚度和直径的测量过程和长度的测量过程一样。首先水平激光器发出水平一字线激光束，然后电机驱动垂直移动装置，使激光束正好移动到待测锻件的边缘，记下此时的位置信息，接着电机驱动滑块使激光束移动到待测锻件的另一边缘，再记下此时位置信息，两个位置信息相减即为所测锻件的厚度或直径。厚度和直径测量示意图如图5所示。

图5 厚度和直径测量示意图Figure 5 The sketch of thickness and diameter measurement

(3)温度补偿

由于测量的尺寸是在热态下测量的，那么温度势必会给测量结果带来一定的影响，在这里应用神经网络算法进行了温度补偿。

设传感器要测量的实际距离为x，环境温度为t，锻件的温度为T，传感器测量输出的结果为y，则传感器测距系统可以表示为y=f(x,t)，由于温度的影响，使得f(*)呈现非线性特性。校正的目的是根据所测的y求未知的x，即x=g(y,t)。校正模型如图6所示。

图6 神经网络非线性误差校正模型Figure 6 The nonlinear error correction model based on neural network

我们选取BP神经网络模型，它具有强大的非线性映射能力和泛化功能，使任意连续的非线性函数和映射均可采用三层网络建模来实现。

BP网络是由多个网络层构成，其中包括一个输入层，一个或几个隐层，一个输出层，层与层之间采用全互连接，同层神经元之间不存在相互的连接。BP网络的基本结构如图7所示。

图7 具有单隐层的BP神经网络Figure 7 The BP neural network with single hidden layer

BP网络的学习过程由前向传播和反向传播组成，在前向传播过程中，输入模式经输入层和隐层逐层处理，并传向输出层。如果在输出层不能得到期望的输出，则转入反向传播过程，将误差值沿连接通路逐层反向传送，并修正各层连接权值。对于给定的一组训练模式，不断用一个训练模式训练网络，重复前向传播和误差反向传播过程，直至网络均方误差小于给定值为止。BP网络的训练关系式如下：

节点输出：

a0=P

ai=f(∑Wij·ai+bj)

式中：ai为节点输出，Wij为节点连接权值，f为作用函数，bj为神经元阈值。

权值修正：

ΔWij(n+1)=η·Ei·aj+h·Wij(n)

式中：η学习因子(根据输出误差动态调整)，h动量因子，Ei计算误差。

误差计算：

式中：tpi为节点的期望输出值，api为节点i的计算输出值。

2 实验验证

为了验证本文提出的测量方法的可行性，在实验室对一个长为500 mm的工件进行十次测量，并对测量结果进行温度补偿。对于本文传感器逆模型的BP网络模型，输入为y和t，训练后的实际输出为P，期望输出为x。传感器非线性校正逆模型采用单隐层BP网络，输入层2个节点，隐层10个节点，输出层1个节点，学习因子η为0.008 5，通过测量获取50组数据集作训练样本，将输入量作归一化处理后，按照上述的BP神经网络的学习方法学习。当神经网络训练完成后，返回训练后的权值、循环训练的总数和最终误差。

在测量系统中实现BP神经网络，需先将BP神经网络训练好后得到的权值提取出来，存入到测量系统的处理器中，这时就可以根据BP网络的权值和算法，在处理器中实现BP神经网络对传感器的温度补偿和校正。在测量系统中应用BP神经网络进行温度补偿和校正后，系统的测距精度大大提高。测量数据如表1所示。

经过验证，发现该方法测得的数据可以满足要求，精度控制在3 mm以内，实现了锻件外形尺寸的在线测量。

表1 实验数据Table 1 The test data

3 结论

本文提出的大型锻件热态外形尺寸在线测量装置可以实现工件热态尺寸的在线测量，具有操作方便，测量精度高，测量速度快和满足在线测量要求的优点，并且可以保证现场工作人员的人身安全。该测量装置的应用可以降低大型工件制造过程的能源消耗并减小加工余量，从而大大降低大型工件的生产成本，实现大型锻件的绿色锻造。

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