视觉融合感知在机器人焊接领域的应用

一、视觉融合感知在机器人焊接领域有广泛应用，主要体现在以下几个方面：

• 焊缝跟踪

  • 实时监测焊缝位置：通过激光视觉、结构光视觉等技术，实时获取焊缝的三维轮廓信息12。例如，激光视觉传感器向焊缝投射结构光，工业相机捕捉反射光带，经图像处理算法提取焊缝的几何特征，如宽度、深度、角度等，从而精确确定焊缝位置7。
  • 动态调整焊接路径：视觉融合感知系统将焊缝位置偏差信息实时反馈给机器人控制系统，机器人据此调整焊枪的运动轨迹，使其始终跟随焊缝进行焊接12。如在焊接过程中，若发现焊缝出现偏移，机器人可根据偏差数据及时调整焊枪的位置和姿态，确保焊接的准确性。

• 焊接路径规划

  • 获取工件三维数据：高精度 3D 相机通过单次或多次拍摄，获得工件的三维点云数据8。然后利用智能算法提取出视野内全部的焊缝信息，包括焊缝的起始点、终点、形状等，进而得到准确的焊接点位信息8。
  • 规划最优焊接路径9：视觉系统通过分析焊接表面的凹凸不平或焊接点的位置，自动生成最佳的焊接轨迹。在复杂工件的焊接中，还可以预测焊接过程中的热变形，并提前调整焊接路径，确保最终焊接的精度和质量。例如在船舶制造或桥梁建设中，大型钢结构的焊接常常需要多层焊接，视觉系统能够帮助机器人自动调整焊枪的角度、移动速度和焊接电流，确保每一层焊缝都符合技术标准。

• 焊接质量控制

  • 实时监控焊接过程：利用视觉传感器实时监测焊接过程中的熔池形态、焊缝成型等情况9。通过对焊缝的颜色、形状、亮度等特征进行分析，及时发现焊接过程中出现的缺陷，如气孔、裂纹、未熔合等问题9。
  • 自动调整焊接参数9：一旦视觉系统识别出焊接质量问题，可反馈给控制系统，控制系统根据预设的修正程序，自动调整焊接参数，如焊接电流、电压、速度等，以改善焊接质量。例如，当发现焊缝出现气孔时，可自动增加焊接电流或降低焊接速度，以确保焊缝的致密性。

• 工件定位与识别

  • 精确确定工件位置：视觉融合感知系统可以通过识别工件上的特征点或轮廓，精确确定工件在空间中的位置和姿态9。这有助于机器人准确地找到焊接起始位置，避免因工件装夹位置不准确或工件本身的装配误差导致的焊接偏差。
  • 识别工件类型和焊缝类型：基于深度学习等技术，视觉系统可以对不同类型的工件和焊缝进行识别和分类。这使得机器人能够根据工件和焊缝