焊接机械人焊缝跟踪技术的发展情况及趋向

[功夫：2010-04-15]

    焊缝跟踪作为一门综合性利用技术，拥有多学科交叉融合的特点，蕴含电子技术、推算机、焊接、结构、资料、流体、光学、电磁等学科，国内表多多钻研工作者投入到这一领域进行钻研，从示教型焊接机械人到法式节造焊接系统，再到移动式自动焊缝跟踪技术，焊接自动化的每一次进取都显著提高了出产效能。焊接技术的自动化、柔性化与智能化是未来焊接技术发展的必然趋向。

1  焊缝跟踪传感器的发展情况

传感器是焊缝自动跟踪系统的关键部门。其作用是精确检测出焊缝的地位和状态信息并转化为电信号
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弧焊用传感器通常可分为直接电弧式、接触式和非接触式三大类。按工作道理可分为机械、机电、电磁、电容、射流、超声、红表、光电、激光、视觉、电弧、光谱及光纤式等。以下是几种常见的焊缝跟踪传感器：

接触式传感器是最早使用的传感器，其特点为不受电弧滋扰、工作靠得住、成本低，曾在出产中得到宽泛利用，但由于跟踪精度不高、磨损大、易变形，不合用于高速焊接，目前在被其他传感步骤取代。

声学传感器尤其是超声波传感器结构单一、精度高、价值便宜。超声波传感器由超声波产生及接管装置组成。超声波传感器的丈量精度重要取决于超声波的频率，频率越高，误差越幼，通常超声波的频率在1.25-2.5 MHz。超声波传感器不怕焊接中的电磁、光、烟尘滋扰，但容易受到噪声滋扰，对噪声比力敏感，如在CO2气体
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电弧传感器的工作道理是在焊接过程中，当焊枪与工件之间的相对地位产生变动时，会引起电弧电压和电流的变动，这些变动都能够作为特点信号被提取出来实现焊枪凹凸和左右两个方向的跟踪节造。

电弧传感器以电弧自身为传感器, 结构单一，方便矫捷，不受弧光、磁场、飞溅、烟尘等滋扰，拥有响应快、精度高、抗滋扰强等特点。但焊枪的摆动或旋转折构比力复杂，电弧各参数间耦合性很强，现实得到的波形未达到预期的成效，故必要对所得的数据进行滤波，并凭据大量的经验来确定节造量。对于无对称侧壁或底子无侧壁的接头大局，现有的传感器则不能鉴别。

光电传感器精度高、再现性好，能够实现对坡口状态、宽度和截面的检测和焊缝跟踪，为焊接参数的自适应节造提供凭据。光电传感器又能够分为基于分立光电元件的单点式光电传感器和可能获得坡口图像信息的视觉传感器。

视觉传感器选取的光电转换器件最单一的是单元感光器件，如光电二极管等
；其次是一维的感光单元线阵, 如线阵CCD（电荷耦合器件）
；利用最多的是结构最复杂的二维感光单元面阵，如线阵CCD是二维图像的通例感光器件，代表着目前传感器发展的最新阶段，因而利用日益宽泛。在焊接机械人各类视觉传感器中，CCD传感器因其机能靠得住、体积幼、价值低、图像清澈直观而受到了普遍器沉。凭据焊接机械人视觉焊接系统的工作方式分歧，可将用于焊接机械人视觉焊缝跟踪系统的视觉传感器分为3种：结构光式、激光扫描式和直接拍摄电弧式。其中，结构光式和激光扫描式属于自动视觉步骤，直接拍摄电弧式则属于被动视觉步骤。

2  智能节造步骤在焊缝跟踪中的发展利用情况

现代智能节造就是重要利用人的操作经验、知识和推理规定，同时利用节造系统所提供的某些信息得出相应的节造作为，以达到预期节造主张的一种节造步骤。在焊缝跟踪系统中, 发展利用情况如下：

2.1  吞吐节造步骤在焊缝跟踪中的发展利用情况

吞吐节造是吸收了人的思想拥有吞吐性的特点，使用吞吐数学中的从属函数、吞吐关系、吞吐推理和决策等工具得出节造作为。吞吐节造最凸起的利益是无需成立节造系统的数学模型，其节造决策表和节造规定是凭据经验预先总结出来的。凭据节造规定，误差及误差变换率的吞吐子集产生节造决策表，通过决策表的直接查问，可得到每一时刻应施于节造系统的节造作为，从而达到实季节造的主张。在吞吐节造中，必要成立吞吐节造规定表，通常通过总结现实节造经验并经过吞吐推理得到。

早在1985年，保加利亚的D.Lakov 提出用吞吐模型描述弧焊过程的不确定性，借助于配置的非接触式激光传感器，它能按示教内容对焊缝进行跟踪，尝试了局批注，选取吞吐集概想能够进行在线评估、预测和节造。

日本的S.Murakami等人研造了基于吞吐节造的焊缝跟踪系统，该节造系统凭据焊枪的振幅地位同焊丝与工件的距离关系判断焊点的水平和垂直位移，凭据说话规定设计了吞吐滤波器和吞吐节造器，节造成效很好。

国内北京结合大学的曹丽婷设计的系统中利用新一代激光焊缝传感器丈量焊缝的地位，并选取Fuzzy-P双模分段节造进行焊缝的纠偏，获得较好的尝试成效。

2.2  人为神经网络节造步骤在焊缝跟踪中的发展利用情况

人为神经网络节造是在钻研人脑结构和职能的基础上，通过简化、抽象和仿照，成立神经网络模型，再通过相应的推算机系统，实现反映人脑结构和职能来处置问题的过程节造。目前，利用最广、根基思想最直观的是误差传布神经网络及BP网络，BP网络的特点是进行误差逆传布，即凭据网络的但愿输出与网络现实输出之差的误差信号，由输出层经中央层向输入层逐层建改衔接权及各单元的输出阈值，BP算法再求误差函数的极幼值, 通过样本的反复训练并朝削减误差的方向批改权值，直达到到中意的精度为止。

日本的Y.Suga等人将神经网络使用到焊缝跟踪中，在该系统当选取了视觉传感器并用神经网络进行图像处置以获得焊缝的状态数据，尝试了局批注此系统拥有较强的鲁棒性，能有效地进行焊缝跟踪。