способ для управления качеством промышленных процессов, в частности лазерных сварочных процессов

Формула изобретения

1. Способ для управления качеством промышленного процесса, который содержит следующие этапы:

обеспечивают один или более опорных сигналов, характеризующих высококачественное выполнение промышленного процесса, посредством получения опорного сигнала при частоте сбора данных f_s и сохранения указанного опорного сигнала в компьютере;

получают один или более реальных сигналов при частоте сбора данных f_s от датчика, которые характеризуют качество упомянутого промышленного процесса; и

сравнивают упомянутые один или более опорных сигналов с упомянутыми одним или более реальными сигналами для определения дефектов в упомянутом промышленном процессе;

получают преобразованный сигнал из упомянутого опорного сигнала;

получают преобразованный сигнал из упомянутого реального сигнала; при этом дополнительно вычисляют вектор энергий упомянутого преобразованного опорного сигнала и вектор энергий упомянутого преобразованного реального сигнала, оба содержащие k частотных значений с k целым числовым показателем, соответственно, причем упомянутая операция вычисления векторов энергий осуществляется в полосе частот, ограниченной между нижней полосой частот(F_Sn) и верхней полосой частот (F_Dx), при этом указанная операция сравнения содержит:

сравнение друг с другом вектора энергий упомянутого преобразованного опорного сигнала и вектора энергий упомянутого преобразованного реального сигнала и выбор частотных значений из k частотных значений на основании указанной операции сравнения, соответственно, для выделения соответствующих частотно-временных распределений для указанных выбранных частотных значений;

вычисление энергий упомянутых частотно-временных распределений реального сигнала и опорного сигнала для каждого момента времени; и вычисление, кроме того, максимального значения энергии для частотно-временного распределения опорного сигнала, используя указанное максимальное значение энергии как пороговое значение; и сравнение энергий упомянутых частотно-временных распределений упомянутого реального сигнала с указанным пороговым значением для идентификации значений энергий реального сигнала, связанных с дефектами, если указанные значения энергий реального сигнала превышают указанное пороговое значение, и для получения значения на временной координате, которое соответствует значению энергии связанному с дефектом.

2. Способ по п.1, в котором упомянутые этапы получения преобразованного сигнала из упомянутого опорного сигнала и получения преобразованного сигнала из упомянутого реального сигнала содержат операцию фильтрации посредством применения дискретного преобразования элементарных волн (DWT).

3. Способ по п.2, в котором упомянутые этапы получения преобразованного сигнала из упомянутого опорного сигнала и получения преобразованного сигнала из упомянутого реального сигнала, кроме того, содержат операции, применяемые как к опорному сигналу, так и к реальному сигналу:

применение преобразования Гилберта к сигналу, полученному в результате операции фильтрации;

нормировка сигнала, полученного в результате операции преобразования Гилберта;

вычисление огибающей нормированного сигнала;

применение быстрого преобразования Фурье (FFT) к упомянутой огибающей нормированного сигнала для получения упомянутого преобразованного опорного сигнала и упомянутого преобразованного реального сигнала, соответственно.

4. Способ по одному из пп.2 или 3, который дополнительно содержит осуществление операции преобразования Фурье над реальным сигналом, полученным в результате операции фильтрации посредством применения преобразования элементарных волн DWT для получения второго преобразованного сигнала, и нормировка упомянутого второго преобразованного сигнала для получения второго преобразованного нормированного сигнала.

5. Способ по одному из пп.2 или 3, который дополнительно содержит обработку упомянутого второго преобразованного нормированного сигнала для получения набора значений, представляющих спектр реального сигнала (x_real).

6. Способ по п.5, в котором используют, по меньшей мере, часть упомянутого набора значений, представляющих спектр реального сигнала для вычисления упомянутых энергий упомянутого преобразованного опорного сигнала и упомянутого преобразованного реального сигнала, соответственно.

7. Способ по п.2, в котором упомянутая операция сравнения упомянутых энергий упомянутого преобразованного опорного сигнала и упомянутого преобразованного реального сигнала, соответственно, для получения соответствующих частотно-временных распределений содержит следующие этапы:

вычисление сопряжения быстрого преобразования Фурье (FFT) от упомянутого преобразованного опорного сигнала и упомянутого преобразованного реального сигнала, соответственно, для получения реального сопряженного преобразованного сигнала и опорного сопряженного преобразованного сигнала;

сравнение друг с другом энергий опорного сигнала и реального сигнала, выделение частотных значений, для которых энергия реального сигнала больше, чем энергия опорного сигнала;

построение матрицы, строки которой представляются упомянутыми выделенными частотными значениями, а столбцы которой представляются временными значениями сигнала, полученного в результате операции фильтрации посредством преобразования элементарных волн DWT;

вычисление для каждой строки упомянутой матрицы квадратичного частотно-временного распределения для опорного сигнала и для реального сигнала.

8. Способ по п.7, в котором упомянутая операция вычисления для каждой строки упомянутой матрицы квадратичного частотно-временного распределения для опорного сигнала и для реального сигнала осуществляется путем применения соотношения Маргенау-Хилла.

9. Способ по одному из пп.7 или 8, в котором упомянутая операция вычисления энергий упомянутого частотно-временного распределения содержит следующие операции:

вычисление упомянутых энергий для каждого момента времени и вычисление, кроме того, максимального значения энергии; использование упомянутого максимального значения энергии в качестве порогового значения; и

сравнение упомянутого максимального значения энергии с каждым временным значением энергии квадратичного частотно-временного распределения реального сигнала для идентификации значений энергии, связанных с дефектами.

10. Система для управления качеством промышленного процесса, содержащая:

датчик для определения одного или более параметров процесса; и блок электронного управления и обработки для обработки сигналов, выдаваемых упомянутым датчиком, в котором упомянутый блок электронного управления и обработки для обработки сигналов, выдаваемых датчиком, осуществляет способ для управления качеством промышленного процесса по пп.1-9.

11. Система по п.10, в которой упомянутый промышленный процесс является процессом лазерной сварки.

Описание изобретения к патенту

Настоящее изобретение относится к способам для управления качеством промышленного процесса, содержащим следующие этапы:

- обеспечение одного или более опорных сигналов для промышленного процесса;

- получение одного или более реальных сигналов, которые характеризуют качество упомянутого промышленного процесса; и

- сравнение упомянутых одного или более опорных сигналов с упомянутым одним или более реальными сигналами для идентификации дефектов в упомянутом промышленном процессе.

Контроль дефектов в промышленных процессах предполагает возрастающую экономическую важность с учетом его воздействия на анализ качества промышленных изделий. Возможность получения автоматической оценки, а также оценки в режиме on-line качества промышленного процесса представляет множество возможностей с экономической точки зрения и с точки зрения скорости процесса. Желательные характеристики системы, следовательно, таковы:

- обработка в режиме on-line и обработка в режиме реального времени; и

- способность точного распознавания основных дефектов в производстве.

В настоящее время проблема распознавания характеристик промышленного процесса и, следовательно, идентификации дефектов сводится к экспертизе, автономно проводимой специалистами, или еще к используемым автоматическим способам, которые с помощью чувствительных средств идентифицируют только некоторые дефекты из перечисленных выше, при этом такой метод далек от удовлетворительного и является, кроме того, чувствительным к различным настройкам машины.

Из уровня техники известны способы и системы для управления качеством процессов, например способ, применяемый в он-лайновом контроле лазерного сварочного процесса, в частности в случае сварки листа металла. Система управления может определять наличие пор в области сварки или также в случае тонкого листового металла с точечной сваркой, при этом наличие дефектов обусловлено нахлестом или плохим соединением листового металла.

Вышеупомянутые используемые системы основаны на управлении качеством путем сравнения сигналов, обнаруженных в течение процесса, и (одним или более) предварительно заданных опорных сигналов, характеризующих высококачественную сварку. Упомянутые опорные сигналы, диапазон которых обычно составляет от двух до десяти, располагаются, начиная с нескольких отсчетов качественной сварки. Очевидно, упомянутый режим процедуры предполагает наличие квалифицированного оператора, который умеет установить хорошее качество сварки в момент создания опорных сигналов, и включает в себя затраты во времени и иногда также потери материала (используемого для создания отсчетов, необходимых для получения опорных сигналов). В некоторых случаях имеются также предварительно заданные опорные сигналы, указывающие на дефектную сварку, однако это предполагает дополнительные проблемы и трудности.

Из Европейской заявки на патент № ЕР-А-1275464, поданной от имени настоящего заявителя, известно расщепление по блокам сигнала, получаемого посредством фотодиода, который собирает излучение, генерируемое пятном сварки, вычисление среднего сигнала в каждом отсчетовом блоке и распознавание блоков, имеющих значение меньше или равное смещению фотодиода, отражающих настоящий дефект. Упомянутый способ исключает необходимость в опорном сигнале; однако он дает возможность только очень приблизительного определения дефектов.

Целью настоящего изобретения является преодоление всех вышеупомянутых недостатков.

Для достижения такой цели объектом настоящего изобретения является способ для управления качеством промышленного процесса, который имеет параметры, указывающие на начало, и дополнительно характеризуется тем, что упомянутый способ содержит дополнительно этапы:

- получение преобразованного сигнала из упомянутого опорного сигнала;

- получение преобразованного сигнала из упомянутого реального сигнала; и

- вычисление энергий упомянутого преобразованного опорного сигнала и упомянутого реального сигнала,

при этом упомянутый этап сравнения содержит:

- сравнение друг с другом упомянутых энергий упомянутого преобразованного опорного сигнала и упомянутого преобразованного реального сигнала для выделения соответствующих частотно-временных распределений для выбранных частотных значений;

- вычисление энергий упомянутых частотно-временных распределений; и

- сравнение энергий упомянутых частотно-временных распределений с пороговыми значениями для идентификации значений энергий, связанных с дефектами.

В предпочтительном варианте осуществления изобретения упомянутые этапы получения преобразованного сигнала из упомянутого опорного сигнала и получение преобразованного сигнала из упомянутого реального сигнала содержат операцию фильтрации посредством применения дискретного импульсного преобразования (ДИП) (DWT), тогда как упомянутая операция сравнения упомянутых энергий упомянутого преобразованного опорного сигнала и упомянутого преобразованного реального сигнала для получения соответствующих частотно-временных распределений содержит выполнение вычисления сопряженного преобразования Фурье для огибающей реального сигнала и огибающей нормированного сигнала, для получения реального сопряженного преобразованного сигнала и опорного сопряженного преобразованного сигнала соответственно, а также сравнение энергий опорного сигнала и реального сигнала, выделение частотных значений, для которых энергия реального сигнала больше, чем для опорного сигнала.

Конечно, дополнительным объектом изобретения является система для контроля качества промышленных процессов, которая реализует способ, описанный выше, а также соответствующий компьютерный продукт, непосредственно загружаемый в память компьютера, такого как процессор, и содержащий части программного кода для осуществления способа согласно изобретению, когда продукт выполняется в компьютере.

Описание чертежей

Дальнейшие характеристики и преимущества изобретения будут понятны из последующего описания со ссылками на приложенные чертежи, которые предоставляют только неограничивающие примеры и в которых:

фиг. 1 является блок-схемой, представляющей систему, реализующую способ согласно изобретению;

фиг. 2 показывает детально систему согласно фиг. 1;

фиг. 3, 4 и 5 являются блок-схемами алгоритмов, представляющих операции способа согласно изобретению; и

фиг. 6 является схемой величин, обработанных в соответствии со способом согласно изобретению.

Способ согласно изобретению теперь будет приводиться со ссылкой на способ лазерной сварки. Упомянутый способ лазерной сварки составляет, однако, только один неограничивающий пример промышленного процесса, к которому способ для контроля качества промышленного процесса согласно изобретению может быть применен.

На фиг. 1 позицией 1 обозначена в целом система для контроля качества процесса лазерной сварки. Пример относится к случаю двух частей листового металла 2, 3, которые свариваются посредством лазерного луча. Позиция 4 обозначает в целом фокусирующую головку, включающую линзу 5, на которую попадает лазерный луч, формируемый лазерным генератором (не показан) и отражаемый от полуотражающего зеркала 6, после прохождения через линзу L. Излучение Е, излучаемое из области сварки, проходит через полуотражающее зеркало 6 и обнаруживается датчиком 7, представляющим фотодиод, который может посылать свой выходной сигнал на блок 8 электронного управления и обработки, связанный с персональным компьютером 9.

В конкретном варианте осуществления изобретения используемое полуотражающее зеркало 6 является зеркалом, созданным на основе ZnSe, с диаметром 2 дюйма и толщиной 5 мм. Датчик 7 выполняется из фотодиода со спектральной характеристикой между 190 нм и 1100 нм и активной областью 1,1 × 1,1 мм и кварцевым окном.

Фиг. 2 иллюстрирует более подробно блок 8 электронного управления и обработки, связанный с персональным компьютером 9. Упомянутый блок 8 обработки содержит устраняющий наложение спектров фильтр 11 защиты от наложения спектров, который работает с сигналами, отправленными датчиком 7. Здесь затем предусматривается карта 12 сбора данных, снабженная аналого-цифровым преобразователем, который дискретизирует фильтруемые сигналы и преобразует их в цифровую форму. Упомянутая карта 12 сбора данных предпочтительно непосредственно связана с персональным компьютером 9.

В то же время в случае конкретного варианта осуществления изобретения карта 12 сбора данных является картой сбора данных типа РС карты NI 6110Е с максимальной частотой сбора данных 5 отсчетов 10 ⁶/с.

Фильтр 11 защиты от наложения спектров осуществляет фильтрацию сигнала посредством фильтра нижних частот (например, фильтр Баттеворта с импульсной характеристикой).

В персональном компьютере 9 согласно изобретению осуществляется способ контроля качества, который основывается на сравнении реального сигнала x_real, получаемого через датчик 7, состоящий из фотодиода, и опорного сигнала x _ref, характеризующего дефект сварки, сохраненный в упомянутом персональном компьютере 9.

Опорный сигнал, обозначенный x_ref(t), получается при частоте сбора данных f _s и, следовательно, согласно теореме Найквиста имеет связанную с ним частотную полосу сигнала, имеющую значение f_s /2, в то время как число отсчетов, получаемых для опорного сигнала x_ref(t), равно N.

Фиг.3 показывает блок-схему алгоритма, представляющую этапы, выполняемые с опорным сигналом x_ref(t). Ha первом этапе 100 операция фильтрации опорного сигнала x_ref(t) осуществляется посредством применения дискретного импульсного преобразования (ДИП) (DWT). В конце этапа 100 получается сигнал x_{ref_DWT}, имеющий N/2 отсчетов в полосе 0:f_s/4.

Затем операция преобразования Гилберта применяется к сигналу x _{ref_DWT} на этапе 101 для получения комплексного аналитического сигнала x_{ref_HIL}, имеющего N/2 отсчетов и нулевые отрицательные частоты. Операция нормировки применяется к упомянутому аналитическому сигналу x_{ref_HIL} на этапе 102, в которой создается выходной нормированный сигнал x_{ref_norm}. Над упомянутым нормированным сигналом x_{ref_norm} на этапе 103 осуществляется операция вычисления огибающей нормированного сигнала, обозначенного x_{ref_inv_norm}, тогда как на этапе 104 операция быстрого преобразования Фурье (БПФ) (FFT) применяется к упомянутому нормированному сигналу x_{ref_inv_norm} для получения преобразованной огибающей Х_{ref_inv_norm} .

Наконец, на этапе 105 осуществляется операция вычисления энергии опорного сигнала, обозначенного Е_ref , путем применения соотношения:

(1)

Что касается реального сигнала x_real(t), то он получается на частоте сбора данных f_s и поэтому согласно теореме Найквиста имеет связанную с ним частотную полосу сигнала, имеющую значение f_s /2, тогда как число отсчетов, получаемых для реального сигнала x_real(t), равно N.

Фиг. 4 показывает блок-схему алгоритма, представляющую операции, осуществляемые над реальным сигналом x_real(t).

В частности, на фиг. 4 представлен первый этап 200, в котором операция фильтрации реального сигнала x_real(t) осуществляется применением DWT. На выходе этапа 200 получается сигнал x_{real_DWT} , имеющий N/2 отсчетов в полосе 0:f_s/4.

Операция быстрого преобразования Фурье осуществляется над упомянутым сигналом x_{real_DWT}, на этапе 211, для получения преобразованного сигнала FFT_real, который потом, на этапе 212, нормируется для получения преобразованного нормированного сигнала FFT_real_norm.

На этапе 250 операция вычисления частотного значения f₀ осуществляется над преобразованным нормированным сигналом FFT_real_norm в соответствии с соотношением:

На этапе 251 операция вычисления стандартного отклонения В осуществляется согласно зависимости:

На этапе 252 затем вычисляется нижняя полоса частот F_Sn = (f₀ - B/2) и верхняя полоса частот F_Dx = (f₀ + B/2).

Одновременно, на этапе 201, операция преобразования Гилберта применяется к сигналу x_{real_DWT} для получения комплексного аналитического сигнала x_{real_HIL}, который имеет N/2 отсчетов и имеет нулевые отрицательные частоты.

На этапе 202 операция нормировки применяется к упомянутому аналитическому сигналу x _{real_HIL}, которая обеспечивает на выходе нормированный сигнал x_{real_norm}.

На этапе 203 над упомянутым нормированным сигналом x_{real_norm} затем осуществляется операция вычисления огибающей, обозначенной x _{real_inv_norm}, тогда как на этапе 204 к упомянутой огибающей нормированного сигнала x_{real_inv_norm} применяется операция быстрого преобразования Фурье (FFT) для получения преобразованной огибающей x_{real_inv_norm}.

В конце, на этапе 205, операция вычисления энергии реального сигнала Е _real осуществляется путем применения следующей зависимости:

(4)

Операция вычисления энергий Е _real и Е_ref осуществляется в полосе частот, ограниченной между нижней полосой частот F_Sn и верхней полосой частот F_Dx, вычисленных на этапе 252. Более детально это вычисление осуществляется над полосой частот, ограниченной таким образом, рассматривая по частоте, например, в один герц, т.е.

Таким образом, операция вычисления энергий E_ref и Е _real обеспечивает два соответствующих вектора, а именно вектор энергий опорного сигнала Energy_Ref_step (1, k) и вектор энергий реального сигнала Energy_Real_step (1, k), оба содержащие k частотных значений.

Далее осуществляется процедура вычисления квадратичных частотно-временных распределений, показанная в блок-схеме алгоритма фиг. 5, которая содержит следующие операции:

- на этапе, обозначенном 300, вычисление сопряженных быстрых преобразований Фурье (FFT) от огибающей реального сигнала X_{real_inv_norm}(f) и огибающей опорного сигнала X_{ref_inv_norm}(f) для получения сопряженных преобразованных сигналов, а именно реального сопряженного преобразованного сигнала X*_{real_inv_norm}(f) и опорного сопряженного преобразованного сигнала X*_{ref_inv_norm} (f) соответственно;

- на этапе 301, рассмотрение энергий опорного сигнала Е_ref и реального сигнала

Е_real, представленных, соответственно, вектором энергий опорного сигнала Energy_Ref_step (1, k) и вектором энергий реального сигнала Energy_Real_step (1, k), и для каждого элемента k упомянутых двух векторов оценивают, удовлетворяется ли следующее условие:

Energy_Real_step (1, k) > Energy_Ref_step (1, k) (5)

Эти операции могут быть понятными также со ссылкой на график фиг. 6, который показывает амплитуды энергии опорного сигнала Е_ref и энергии реального сигнала

Е_real (более толстая линия), как функцию от частоты:

- если условие (5) удовлетворяется, то на этапе 302 осуществляется операция выделения частотного значения, для которого упомянутое условие (5) проверяется, причем упомянутое значение показано как f_e; согласно тому, сколько раз это условие удовлетворяется, получают до максимума k частотных значений; фиг. 6 показывает область, соответствующую значениям f_e частоты, для которых условие (5) удовлетворяется;

- на этапе 303, построение матрицы М, строки которой представляются выделенными частотными значениями f_e, в то время как столбцы представляются N/2 временными значениями t₁ t_N/2 сигнала, получаемого в результате DWT операции 200;

- на этапе 304, для каждой строки матрицы М вычисляется квадратичное частотно-временное распределение как для опорного сигнала, обозначенное Tfd_ref, так и для реального сигнала, обозначенное Tfd_real, используя соотношения Маргенау-Хилла, а именно

- затем, на этапе 305, вычисление как для опорного сигнала, так и реального сигнала, энергий, связанных с распределениями, для каждого момента времени, обозначенных как Et_ref и Et_real соответственно; и

- затем, на этапе 306, вычисление максимального значения энергии max_Tfd_ref для частотно-временного распределения опорного сигнала Tfd_ref.

В конце, для получения оценки дефектов, на этапе 307 каждое временное значение энергии Et_real квадратичного частотно-временного распределения реального сигнала Tfd_real сравнивается с максимальным значением энергии max_Tfd_ref.

Если упомянутое значение энергии квадратичного частотно-временного распределения реального сигнала Tfd_real превышает максимальное значение энергии max_Tfd_ref, то это значит, что здесь имеется дефект на этой временной координате.

Таким образом, возможно определять своевременно дефекты.

Конечно, без ущерба для концепции изобретения, детали структуры и варианты осуществления изобретения могут широко варьироваться в отношении того, что описано и просто показано в настоящем описании посредством примера, без выхода тем самым за объем настоящего изобретения.