July 25th, 2025
Se describe un proceso para adquirir metrología casi en tiempo real de cordones de soldadura y preparar la geometría resultante automáticamente para el análisis de elementos finitos.
La soldadura automatizada se usa ampliamente y es capaz de crear soldaduras uniformes y reproducibles. Sin embargo, actualmente carece de la capacidad de adaptación durante los procesos de soldadura multipasada, algo que un técnico calificado haría naturalmente durante la soldadura manual. Mediante el uso de un escáner láser, nuestro protocolo permite monitorear el progreso sin causar demoras, a diferencia de la captura manual de la geometría de la soldadura utilizando medidores físicos.
También produce un registro digital de la deposición, que se puede utilizar para análisis futuros. Este protocolo está habilitado por Meta one, que es el tren digital de la celda de soldadura. Se desarrollan en la Universidad de Manchester.
El tren digital permite la grabación y reproducción en un espacio digital no solo de la geometría de construcción, sino también de las instrucciones del robot, el movimiento real del robot y las imágenes de la cámara de la celda de soldadura y el baño de fusión local. El escáner láser debe calibrarse para corregir cualquier inclinación o inclinación entre él y la placa de construcción. Como parte de este proceso de calibración, los datos del escáner láser se introducen en el sistema de coordenadas del robot de soldadura.
La captura rápida de la geometría de la soldadura puede facilitar la toma de decisiones entre pasadas, posiblemente mejorar a través del aprendizaje automático y permitir que los modelos de elementos finitos se completen con geometría de deposición real. Para empezar, coloque el componente de calibración dentro de la celda de soldadura en la misma orientación con respecto al origen en la máquina de medición de coordenadas. Configure el escaneo del componente de calibración utilizando el sistema de escáner láser y registre la salida del escaneo en el archivo de coordenadas que contiene los valores X, Y y Z.
Mida cada esfera fiducial con el escáner láser. Escanee a través de cada esfera para medir el componente de calibración. Trunque los datos de escaneo de líneas excluyendo los puntos que se originan en el sustrato, utilizando máscaras circulares en X e Y alrededor de las posiciones conocidas y aplicando umbrales en Z.Utilice el conjunto de puntos filtrados para realizar un ajuste de esfera de mínimo cuadrado y determinar las coordenadas centrales.
Ahora ubique el componente de calibración utilizando el robot de soldadura equipado con una punta metálica de dimensiones conocidas. Usando la rutina del sentido del tacto, ponga la punta en contacto con la superficie de cada esfera fiducial en varios lugares. Permita que el circuito de bajo voltaje se complete al contacto y registre la posición del robot a través del software del sistema.
Luego coloque el sustrato o material base que recibirá la deposición en la celda de soldadura. A continuación, inicie una pasada de soldadura con el robot de soldadura para depositar una gota de material a lo largo de la superficie del sustrato. Programe el robot de escaneo para que siga una ruta alineada con la ubicación del cordón.
Para cordones lineales simples, use los mismos puntos de inicio y finalización que el robot de soldadura y escanee toda el área de la placa con el robot de escaneo para mejorar la cobertura. Tome medidas mientras mueve el escáner sobre la pieza de trabajo. Registre los puntos de inicio y finalización de la ruta de escaneo, la velocidad de movimiento del robot y la frecuencia de adquisición.
Confirme que la frecuencia corresponde a un intervalo espacial, no menor que el tamaño mínimo del elemento planificado para el análisis de elementos finitos. Ajuste el perfil de cordón escaneado con una función analítica adecuada utilizando código Python. Para deposiciones de un solo cordón, use una función parabólica para el ajuste de curvas.
Aplique la misma matriz de transformación afín a los datos de escaneo láser que se utiliza durante la calibración. Recorte los datos de escaneo a una región que cubra la cuenta e incluya un margen a su alrededor. Elimine cualquier artefacto de escaneo causado por reflejos utilizando filtros basados en altura.
Luego, aplana la región local de la placa en el escaneo recortado resolviendo la normal de la placa y aplica una matriz de rotación para alinear la normal de la placa con el eje vertical. Gire el cordón para que se alinee con el eje Y para simplificar el procesamiento posterior. Detecte la orientación del cordón aplicando un filtro de altura justo por encima del nivel de la placa base y ajuste los datos resultantes con un polinomio de primer orden para generar un vector que represente la dirección del cordón.
Si la cuenta no es recta, divídala en segmentos más pequeños que se aproximen a líneas rectas. Ahora recorte la sección girada para eliminar el exceso de área de la placa mientras retiene aproximadamente cinco milímetros de material a cada lado del cordón. Elija la región central de la pérdida de cuentas y ejecute un ajuste de curva parabólica a la sección transversal de los datos en esta ubicación.
Luego, usando la curva parabólica ajustada, determine la extensión lateral de la cuenta evaluando la curva en las coordenadas X donde la cuenta se encuentra con la placa base a su altura máxima. A continuación, evalúe las coordenadas Y, que indican la extensión de la cuenta mediante técnicas similares de umbral de altura. Cree perfiles de terminación en ambos extremos del cordón utilizando la misma forma parabólica transpuesta al plano XY.
Ahora calcule el contorno completo de la cuenta evaluando todas las parábolas en múltiples coordenadas X e Y que cubren todo el tramo de la cuenta. A continuación, añada la geometría del sustrato base especificando su extensión real o utilizando cotas predefinidas. Luego usa las herramientas de mallado en FreeCAD para convertir el conjunto de secciones transversales parabólicas en una sola geometría sólida 3D.
Esta superficie debe ser adecuada para la importación en un entorno de análisis de elementos finitos. Traduzca los puntos de contorno al sistema de coordenadas del robot de soldadura original. Primero, restablezca el cordón al origen de un nuevo sistema de coordenadas.
A continuación, aplique la transformación para restaurar su posición en el fotograma original. Utilice macros para exportar el cordón y el sustrato como archivos STL y de paso utilizando los puntos de geometría calculados previamente. Por último, exporte la geometría completa a un formato de archivo adecuado para el análisis de elementos finitos, como el formato INP.
Opcionalmente, use la herramienta NETGEN mesh FEM en FreeCAD para crear la malla usando una finura moderada con un tamaño máximo de elemento de 0,5 milímetros y mínimo de 0,1 milímetros. La matriz de transformación aplicada a las ubicaciones de las esferas fiduciales dio como resultado conjuntos de puntos superpuestos y visiblemente distintos entre los sistemas de coordenadas. Los radios medidos de las esferas fiduciales con el escáner láser mostraron una ligera subestimación constante en comparación con las técnicas de búsqueda de bordes y máquinas de medición de coordenadas.
El error de posición del escáner láser para determinar las distancias entre las esferas fiduciales osciló entre 1,30 milímetros y 2,05 milímetros, mientras que los errores de búsqueda de bordes electrónicos y CMM permanecieron por debajo de 0,1 milímetros. La geometría final del cordón de soldadura completa de malla se importó con éxito al software de análisis de elementos finitos.
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Este artículo describe un protocolo para adquirir metrología de cerca de tiempo real de las perlas de soldadura utilizando un escáner láser. El método permite monitorear el proceso de soldadura sin demoras y crea un registro digital para análisis futuros.
Accurate geometric capture of weld beads is critical for predictive modeling of component distortion and residual stress in high-value manufacturing. Integrating laser-based metrology with finite element analysis (FEA) enables rapid, data-driven decision-making and reduces reliance on idealized geometries that can undermine simulation fidelity. This workflow enhances predictive confidence at key inflection points in process development and supports robust portfolio advancement.
This protocol bridges real-world process monitoring with digital simulation, positioning laser-based geometry capture as a critical enabler from early process development through preclinical qualification.