焊縫視覺跟蹤和焊縫高度跟蹤是焊接自動化中的關(guān)鍵技術(shù)，尤其在機器人焊接、精密制造等領(lǐng)域中至關(guān)重要。以下是兩者的詳細解析：

一、焊縫視覺跟蹤通過視覺系統(tǒng)（如攝像頭、激光掃描儀等）實時檢測焊縫位置和形狀，引導(dǎo)焊槍沿焊縫路徑精確移動，確保焊接質(zhì)量。
關(guān)鍵技術(shù)

1. 傳感器技術(shù)

   1. 結(jié)構(gòu)光/激光掃描：通過投射激光條紋或光柵，結(jié)合攝像頭捕捉變形圖像，計算焊縫三維輪廓。

   2. 高速相機：適用于動態(tài)焊接場景，實時捕捉焊縫圖像。

   3. 紅外/熱成像：檢測焊接溫度場變化，輔助定位焊縫。

2. 圖像處理算法

   1. 邊緣檢測（如Canny算法）：提取焊縫邊緣。

   2. 特征匹配：通過模板匹配或特征點（如SIFT）識別焊縫位置。

   3. 深度學習：利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）訓練模型，識別復(fù)雜焊縫（如坡口焊縫、不規(guī)則焊縫）。

3. 實時控制

   1. 將視覺數(shù)據(jù)與機器人運動控制系統(tǒng)集成，實時調(diào)整焊槍位姿（位置、角度）。

1. 復(fù)雜軌跡焊接（如曲線焊縫、三維空間焊縫）。

2. 多品種小批量生產(chǎn)（需快速適應(yīng)不同工件）。

3. 強干擾環(huán)境（如飛濺、煙塵下的抗干擾算法）。

1. 環(huán)境干擾：焊接煙塵、弧光、金屬飛濺影響圖像質(zhì)量。

2. 動態(tài)適應(yīng)性：工件變形或裝配誤差導(dǎo)致焊縫位置偏移。

3. 實時性：需在毫秒級完成圖像處理與控制響應(yīng)。

1. 高度檢測方法

   1. 激光三角測量：通過激光位移傳感器測量焊縫表面高度。

   2. 飛行時間（TOF）：利用激光或超聲波測量焊槍到工件的距離。

   3. 結(jié)構(gòu)光三維重建：生成焊縫橫截面輪廓，計算余高。

2. 控制策略

   1. PID控制：根據(jù)高度誤差動態(tài)調(diào)節(jié)焊接電流或送絲速度。

   2. 模型預(yù)測控制（MPC）：結(jié)合焊接工藝模型優(yōu)化參數(shù)調(diào)整。

3. 多傳感器融合

   1. 結(jié)合視覺、電弧信號（如電壓、電流）實現(xiàn)冗余檢測，提高可靠性。

1. 高精度焊接（如航空航天部件）。

2. 多層多道焊：確保每層焊縫高度均勻。

3. 薄板焊接：防止燒穿或熔深不足。

1. 材料影響：不同母材的熱膨脹特性導(dǎo)致高度變化非線性。

2. 實時調(diào)控：焊接過程的熱積累可能影響閉環(huán)控制穩(wěn)定性。

3. 傳感器安裝：需避免焊槍和工件的空間干涉。

1. 視覺引導(dǎo)+高度閉環(huán)：視覺系統(tǒng)定位焊縫，高度傳感器實時調(diào)節(jié)焊接參數(shù)。

2. 多模態(tài)數(shù)據(jù)融合：融合圖像、激光測距、電弧信號，提升跟蹤精度。

3. 智能算法：采用強化學習優(yōu)化焊接參數(shù)，適應(yīng)動態(tài)工況。

復(fù)制傳感器層（相機+激光） → 數(shù)據(jù)處理層（圖像處理+高度計算） → 控制層（機器人+焊接電源）

四、發(fā)展趨勢

1. AI驅(qū)動：深度學習用于復(fù)雜焊縫識別和工藝參數(shù)預(yù)測。

2. 高動態(tài)響應(yīng)：基于FPGA/GPU的實時處理硬件。

3. 柔性化：適應(yīng)小批量、多品種生產(chǎn)的快速編程技術(shù)。

4. 數(shù)字孿生：通過仿真模型預(yù)演焊接過程，優(yōu)化跟蹤策略。

焊縫視覺跟蹤解決“焊在哪里”的問題，而高度跟蹤解決“焊得多高”的問題，兩者結(jié)合可大幅提升焊接自動化水平。目前鐳爍光電的焊縫跟蹤系統(tǒng)已經(jīng)把這兩個功能集成到了一起，可以實現(xiàn)不規(guī)則材料焊接的自動化焊接。