智能远距离激光切割控制系统设计与研究

杜勇，吴军，覃绍先， 罗鸣，张志强，曾庆影

(1. 国网湖北省电力有限公司 检修公司，湖北 武汉 430050； 2. 中国科学院光电研究院半导体泵浦激光工程中心天津分中心 研发中心，天津 300304； 3. 中科和光(天津)应用激光技术研究所有限公司 研发部，天津 300304；4. 北京鑫金电科技有限公司 技术部，北京 101100； 5. 天津大学 电气自动化与信息工程学院，天津 300072)

0 引言

智能制造技术已经引起广泛关注[1]。激光切割具有切割速度快、切割效率高、切割面光滑、热影响区域小等优点，已经得到广泛应用[2-3]。高空铁塔在安装过程中，会出现安装孔位错位的现象，需要进行高空切割扩孔，传统做法是工人带着切割设备在高空手工操作，效率低，难度大，时间长，且操作人员会面临安全问题。将激光切割应用到高空角钢扩孔切割中，可解决以上问题，激光器技术已经比较成熟，但控制系统需要根据应用场景进行智能化设计，从而达到提高效率、降低施工风险的目的。

采用机器视觉技术可实现智能化、自动化切割作业。机器视觉以计算机、相机、光源等硬件为基础，通过图像处理，代替人眼进行物体的识别[4-5]。国外对机器视觉应用的研究较早，且处于领先地位。如NAGATOU T、CAN N、MUSCHELLI J等人将机器视觉用于生产线识别、焊点检测和CT图像识别等方面，且取得很好的使用效果[6-8]。国内对机器视觉应用的研究近几年发展较快，应用范围也较广，如零件表面质量检测、目标识别、路径规划等方面[9]。

控制系统中采用机器视觉技术进行切割区域识别、切割路径规划，上位机根据机器视觉给出的路径控制电机运动，从而带动激光切割头完成切割动作。

1 目标场景

在电力铁塔安装过程中，需要将角钢连接起来。一般采用螺栓连接，但两角钢螺栓连接处的预置孔经常出现错位，如图1所示，两个孔位未能对齐，紧固螺栓无法穿过。为了实现螺栓穿过，就要将错位的一侧角钢孔按照另一侧孔进行切割扩孔，以达到螺栓穿过两角钢的目的。本文旨在设计一种智能远距离激光切割控制系统，以实现高空智能钢板切割扩孔作业，满足螺栓穿过两孔位，完成锁紧作业。

图1 两孔错位

2 硬件控制系统设计

硬件系统主要包括PC机、工业相机及光源、位移传感器、电机及驱动控制器，如图2所示。

1—电机及驱动控制器；2—x轴；3—z轴；4—y轴；5—激光切割头；6—位移传感器；7—工业相机及光源。图2 硬件搭建示意图

工业相机是代替人眼用来做测量和判断的。通过数字图像摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，图像系统对这些信号进行各种运算并抽取目标的特征。本系统中用来提取待切割工件的切割路径。光源采用环形光源，环形光源是与工业相机同轴安放的，与待测物体距离合适时，可大大减少阴影、提高对比度，实现大面积荧光照明。环形光源对检测高反射材料表面极佳，适合于角钢。

采用激光测距原理的位移传感器，精度达到了0.01mm，用来测定激光切割头与待切割角钢的距离，将距离信息发送给上位机，以控制电机，使得激光切割头到待切割位置保持一定的距离，保证切割质量。

电机及驱动控制器采用步进电机，此驱动控制器提供基于CAN总线控制，可以轻松实现多达120个节点的工控网格系统，可实现基于编码器的闭环控制。

此外控制系统还包括限位、故障报警等功能。

3 软件控制系统设计

3.1 控制系统功能要求

针对激光切割的具体要求，控制系统需满足以下3点要求:

1) 能够实现切割路径规划；

2) 能够给出激光切割头到待切割件的距离，并将距离信息传递给电机，从而控制激光切割头出光口与待加工件距离；

3) 能够实现三轴联动，完成插补运动。

3.2 控制系统工作流程设计

为了实现自动、精确地识别作业，上位机软件需要控制三维导轨的运动和激光器的出光，并通过工业相机传回的图像进行识别，自动转换坐标来进行切割作业。

在程序设计中，要求程序启动后，先进行视觉设备、激光设备、电机设备、传感器设备等相关设备的初始化和接入。基于程序的健壮性和操作的安全性考虑，在进行下一步操作前，设备状态的检查是必须的。设备状态正常接入后，通过视频展示窗口，引导客户通过界面操作电机去寻找目标孔位，待目标孔位进入识别区域后，进行图像识别操作，并在界面展现识别结果，便于下一步操作。

在确认视觉识别出的目标区域无问题后，程序会自动进行下一步的画圆操作。先按照顺时针方向确认起始点，通过激光位移传感器控制激光作业有效高度，控制电机的PVT模式进行画圆操作。在此期间，有任何异常，用户都可以用电机停止键来终止操作。在用户确认视觉识别效果后，之后的操作都是程序自动控制，只需要用户观察状况，必要时进行紧急停止操作即可。

具体流程设计如图3所示。

3.3 机器视觉程序

机器视觉程序采用Microsoft Visual Studio 2015环境，结合OPENCV3.3.0版本，来实现螺孔的识别以及切割点的查找和定位计算。

OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效率，由一系列C函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，可实现图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

计算机视觉市场巨大而且持续增长，且这方面没有标准API，而OpenCV致力于真实世界的实时应用，通过优化的C代码编写对其执行速度带来了可观的提升，并且可以通过购买Intel的IPP高性能多媒体函数库(integrated performance primitives)获得更快的处理速度。本文所述的机器视觉程序主要步骤如下：

1) 首先划定感兴趣区域，确保待切割孔位在区域之内；

2) 对原图进行拉普拉斯变换，增强图像边缘差异；

3) 进行膨胀操作，放大边缘区域；

4) 阈值分割，突出边缘；

5) 找出最大面积的原型，即现实中的上层钢板的孔位，此处得出的原型标记为圆1；

6) 根据5) 找出的孔位，在拉普拉斯变换图像基础上，进行阈值分割；

7) 找出轮廓，合并相近的轮廓，提取出最大的轮廓；

8) 通过轮廓得出拟合圆，此圆标记为圆2，拟合出来的弧即为待切割弧，也是切割路径；

程序控制流程如图3所示，实现效果如图4所示，分割小图片下方数字对应上文中的算法步骤。

图3 控制流程图

图4 机器视觉算法步骤

3.4 电机程序

电机控制程序基于微软.Net平台，采用C#语言进行编写。因为电机导轨在平面上是二维的，在已知半径和圆心的情况下，只能通过移动x轴和y轴来得出一个圆形。这就需要将一个圆分成360个节点或者720个节点或者1080个节点来画圆，划分节点数越多，画出的圆越精细。当然也要看导轨电机能控制移动的最小精度。

取圆上任意一点Pos(x,y)为坐标，设圆半径为R，下一点与圆心的直线与Pos与圆心的直线夹角为θ。从而可知，y轴移动相对位置为Rsin(θ)。x轴位置为R-Rcos(θ)。从而得出x周步进距离为abs(x-x1)，y轴步进位置为abs(y-y1)。为了精确控制，位置坐标采用double类型，传递给电机步进时采用floor函数向下取整。

3.5 控制系统用户软件设计

设计的用户界面如图5所示。

图5 UI界面

图5中：① 区为电机基本通讯参数设置区域；② 区为电机综合控制区，用于控制电机的基本操作，确保电机状态正常；③ 区为PVT模式控制区，用于结合图像识别的结果进行PVT模式画圆操作，其中，目标圆半径可以被调节；④ 区为电机位置模式控制区，用于引导用户找到螺孔，保证视觉算法获取到正常的图片；⑤ 区为图像展示区，采用高分辨率成像，方便用户识别孔位是否正常；⑥ 区为激光位移传感器控制区，用于展示激光位移传感器状态和数据；⑦ 区为激光设备控制区，到达切割区域后，通过控制激光器来进行切割。

4 控制系统实验测试

将PC置于切割现场30m远处，用电线和信号线连接切割设备。通过控制软件控制三轴电机联动。在引导用户找到孔位后，经过若干次测试，确定了光源电压、识别距离、阈值分割等机器视觉参数，识别率可达99%以上。结合机器视觉识别结果，进行光学坐标和实际坐标转换，并联动电机。控制位移传感器出光口绕切割路径移动，记录距离信息。根据距离信息将激光切割头出光口移动到切割路径起始点上方0.7mm处，按照识别的路径画弧。

设置的目标孔直径为10.12mm、15.06mm、20.08mm、25.04mm，多次测试后发现，激光切割头路径的直径及测试结果如表1所示。

表1 测试结果 单位：mm

由表1可见，激光切割头走过的切割路径弧直径误差在±0.05mm以内，误差较小，完全满足激光切割需求。

5 结语

实现了通过机器视觉技术识别规划切割路径；实现了激光切割头按照切割路径进行运动；实现了三轴联动、插补运动；实现了远距离控制。经测试，激光切割头智能化运动误差在±0.05mm以内，效果较好，可满足下一步将要进行的激光切割要求。本系统智能化程度高，为激光设备或者其他加工设备实现智能化操作提供了参考。