基于綠激光器的大型鍛件外形尺寸在線測量

劉海瀾 張玉存 付獻斌

(1.中國第一重型機械集團公司，黑龍江161042；2.燕山大學，河北066004)

我國的重型機械制造業，通常把在10 MN以上鍛造液壓機上自由鍛造的重型鍛件成為大鍛件。在鍛造過程中對熱態坯料和鍛件尺寸的測量是否準確、便捷，是確保大鍛件成形質量的主要技術關鍵。國內外鍛造行業對此先后做了大量的技術開發工作。日本制鋼采用懸絲法測量直徑[1]；韓國用兩條激光束代替繩索進行測量[2]；神戶制鋼采用可動的攝像頭檢測鍛件斷面棱邊；韓國斗山重工也采用類似的方法測量直徑[3]；斗山重工還用裝在同一導軌上的兩只激光器投射光束測量長度；意大利、瑞士、美國采用脈沖掃描的方法測量直徑[4～6]。燕山大學和上海交通大學在鍛件尺寸測量方面進行了大量的研究，曾進行過用激光測量長度和用CCD測量直徑的研究[7～9]，但是環境光與鍛件發出光產生的耦合干擾嚴重影響測量結果，另外CCD熱噪聲處理目前有待于進一步研究。

隨著我國機械制造業的快速發展，我國的大鍛件企業從新世紀以來獲得了迅速發展，已成為世界大鍛件生產大國。但是和工業發達國家相比，除了關鍵鍛件工藝[10]落后之外，主要還反映在鍛造過程中，坯料和鍛件尺寸的測量仍依靠鍛工到熾熱的大鍛件旁進行人工測量，即用大型卡鉗、量桿以鋼板尺為準測量鍛件尺寸。落后的在線熱態坯料和鍛件的尺寸測量，已嚴重影響和制約了我國大鍛件生產的發展。

對此，中國一重與燕山大學檢測和鍛壓專業合作，對大鍛件生產的在線測量進行技術攻關。通過對激光測量技術的突破，現已研制成功符合我國國情的鍛件熱態尺寸在線激光測量裝置。

1 測量系統與原理

1.1 鍛件熱態尺寸測量系統

該測量系統主要由綠激光器，水平移動裝置，垂直移動裝置和數據處理單元構成。系統結構示意圖如圖1所示。系統各部分功能如下：

(1)綠激光器

系統采用波長為532 nm的綠激光器。由于測量時要用線激光束進行測量，所以需將激光器發出的圓形光束進行變束處理，變束光路如圖2所示，經變束光路處理后成為2 mm寬的線光束。

激光器發出的圓形光束首先經過線性棱鏡變成具有一定張角的線性光束，本文研制的測量裝置激光器的張角為30°，然后經過偏振片使得線性光束的方向性變強，接著經過兩個光闌后變成寬度合適的線性光束。本文研制的測量系統發出的線性激光照在物體上的寬度為2.0 mm。

圖1 測量系統結構圖Figure 1 The sketch of measuring device

圖2 激光變束光路Figure 2 The sketch of laser beam treatment

(2)水平和垂直測量裝置

由垂直綠激光器、伺服驅動裝置、伺服控制裝置和導軌組成，實現長度測量。裝置最快能以40 m/min的速度運動，從而可以實現快速測量。運動導軌中裝有LM導向裝置，使得綠激光束不會由于高速驅動而產生振動。垂直測量裝置除采用的是水平綠激光器外，其余和水平測量裝置一樣。

(3)測量過程

圖3為系統的硬件結構圖。

圖3 數據分析示意圖Figure 3 The sketch of data analysis

以水平測量裝置為例，首先PC機發出控制指令后，垂直綠激光器發出垂直于鍛件的一字線綠激光，伺服電機1通過傳動機構帶動水平綠激光器在軌道上運動，同時編碼器讀取電機的轉動信息，然后數據采集卡采集編碼器讀取的數據信息，最后通過PC機的處理經顯示器顯示水平測量裝置的移動信息(即鍛件的長度信息)。本文研制的大鍛件外形尺寸在線激光測量裝置的軟件采用Visual Basic6.0編程語言來實現。同理通過水平綠激光器可以測量鍛件的厚度或外徑大小。

1.2 鍛件熱態尺寸測量原理

該測量系統可以實現對鍛件的長度、厚度和直徑的測量，主要采用激光標記的方法。操作工人只需在操作室操作手柄就可實現對熱態工件進行尺寸測量，不僅操作方法簡單，而且可以保證工作人員的安全。具體測量過程如下：

(1)長度測量

長度測量示意圖如圖4所示。長度的測量通過水平移動裝置來實現。首先垂直激光器發出垂直一字線激光束，然后電機驅動水平移動裝置，使激光束正好移動到待測鍛件的邊緣，記下此時的位置信息，接著電機驅動滑塊使激光束移動到待測鍛件的另一邊緣，再記下此時位置的刻度，兩個位置信息相減即為所測鍛件的長度。

圖4 長度測量示意圖Figure 4 The sketch of length measurement

(2)厚度和直徑測量

厚度和直徑的測量過程和長度的測量過程一樣。首先水平激光器發出水平一字線激光束，然后電機驅動垂直移動裝置，使激光束正好移動到待測鍛件的邊緣，記下此時的位置信息，接著電機驅動滑塊使激光束移動到待測鍛件的另一邊緣，再記下此時位置信息，兩個位置信息相減即為所測鍛件的厚度或直徑。厚度和直徑測量示意圖如圖5所示。

圖5 厚度和直徑測量示意圖Figure 5 The sketch of thickness and diameter measurement

(3)溫度補償

由于測量的尺寸是在熱態下測量的，那么溫度勢必會給測量結果帶來一定的影響，在這里應用神經網絡算法進行了溫度補償。

設傳感器要測量的實際距離為x，環境溫度為t，鍛件的溫度為T，傳感器測量輸出的結果為y，則傳感器測距系統可以表示為y=f(x,t)，由于溫度的影響，使得f(*)呈現非線性特性。校正的目的是根據所測的y求未知的x，即x=g(y,t)。校正模型如圖6所示。

圖6 神經網絡非線性誤差校正模型Figure 6 The nonlinear error correction model based on neural network

我們選取BP神經網絡模型，它具有強大的非線性映射能力和泛化功能，使任意連續的非線性函數和映射均可采用三層網絡建模來實現。

BP網絡是由多個網絡層構成，其中包括一個輸入層，一個或幾個隱層，一個輸出層，層與層之間采用全互連接，同層神經元之間不存在相互的連接。BP網絡的基本結構如圖7所示。

圖7 具有單隱層的BP神經網絡Figure 7 The BP neural network with single hidden layer

BP網絡的學習過程由前向傳播和反向傳播組成，在前向傳播過程中，輸入模式經輸入層和隱層逐層處理，并傳向輸出層。如果在輸出層不能得到期望的輸出，則轉入反向傳播過程，將誤差值沿連接通路逐層反向傳送，并修正各層連接權值。對于給定的一組訓練模式，不斷用一個訓練模式訓練網絡，重復前向傳播和誤差反向傳播過程，直至網絡均方誤差小于給定值為止。BP網絡的訓練關系式如下：

節點輸出：

a0=P

ai=f(∑Wij·ai+bj)

式中：ai為節點輸出，Wij為節點連接權值，f為作用函數，bj為神經元閾值。

權值修正：

ΔWij(n+1)=η·Ei·aj+h·Wij(n)

式中：η學習因子(根據輸出誤差動態調整)，h動量因子，Ei計算誤差。

誤差計算：

式中：tpi為節點的期望輸出值，api為節點i的計算輸出值。

2 實驗驗證

為了驗證本文提出的測量方法的可行性，在實驗室對一個長為500 mm的工件進行十次測量，并對測量結果進行溫度補償。對于本文傳感器逆模型的BP網絡模型，輸入為y和t，訓練后的實際輸出為P，期望輸出為x。傳感器非線性校正逆模型采用單隱層BP網絡，輸入層2個節點，隱層10個節點，輸出層1個節點，學習因子η為0.008 5，通過測量獲取50組數據集作訓練樣本，將輸入量作歸一化處理后，按照上述的BP神經網絡的學習方法學習。當神經網絡訓練完成后，返回訓練后的權值、循環訓練的總數和最終誤差。

在測量系統中實現BP神經網絡，需先將BP神經網絡訓練好后得到的權值提取出來，存入到測量系統的處理器中，這時就可以根據BP網絡的權值和算法，在處理器中實現BP神經網絡對傳感器的溫度補償和校正。在測量系統中應用BP神經網絡進行溫度補償和校正后，系統的測距精度大大提高。測量數據如表1所示。

經過驗證，發現該方法測得的數據可以滿足要求，精度控制在3 mm以內，實現了鍛件外形尺寸的在線測量。

表1 實驗數據Table 1 The test data

3 結論

本文提出的大型鍛件熱態外形尺寸在線測量裝置可以實現工件熱態尺寸的在線測量，具有操作方便，測量精度高，測量速度快和滿足在線測量要求的優點，并且可以保證現場工作人員的人身安全。該測量裝置的應用可以降低大型工件制造過程的能源消耗并減小加工余量，從而大大降低大型工件的生產成本，實現大型鍛件的綠色鍛造。

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