焊接机器人的智能化发展
林祥礼
摘要：本文简要介绍了焊接机器人的发展过程，在此基础上主要介绍基于焊接环境和过程视觉信息获取而展开的焊接机器人智能化技术发展及应用现状。

关键字：焊接机器人；视觉；智能化
0 引言
自从1959年第一台工业机器人U N I M A T E在美国诞生以来到现在，工业机器人经历了三个阶段，即示教再现阶段、离线编程阶段和自主编程阶段。

据不完全统计，全世界在役的工业机器人中大约有将近一半以上用于各种形式的焊接加工领域。

因此，从某种意义上来说，工业机器人的发展历史就是焊接机器人的发展历史。

目前，国内外大量应用的焊接机器人系统从整体上看基本都属于第一代或准二代的[1]。

由于焊接路径和焊接参数是根据实际作业条件预先设置的，在焊接时缺少外部信息传感和实时调整控制功能,这类弧焊机器人对焊接作业条件的稳定性要求严格，焊接时缺乏柔性，表现出明显的缺点。

在实际弧焊过程中，焊接条件是经常变化的。

如加工和装配上的误差会造成焊缝位置和尺寸的变化，焊接过程中工件受热及散热条件改变会造成焊道变形和熔透不均等诸多问题。

为了克服机器人焊接过程中各种不确定性因素对焊接质量的影响，提高机器人作业的智能化水平是焊接机器人发展的必然趋势。

从模拟焊工观察、判断与施焊操作的功能研究智能型焊接机器人关键技术，焊接环境的视觉信息获取与利用是智能化机器人的关键技术和主要标志之一。

1 机器人焊接智能化技术的主要构成
机器人智能化焊接技术集成了多门学科，具有典型的学科融合特点。

将智能化技术引入焊接机器人所涉及的主要技术构成如图1所示。

焊接机器人的智能化技术包括：焊接机器人对于焊接任务的自主规划技术；焊接机器人的导引跟踪运动轨迹控制技术；焊接环境识别以及焊接动态过程的信息传感、建模与智能控制技术；机器人焊接系统的集成与控制，将上述焊接任务规划、轨迹跟踪控制、传感系统、过程模型、智能控制等子系统的软硬件集成设计、统一优化调度与控制，涉及焊接柔性制造系统的物料流、信息流的管理与控制，多机器人与传感器、控制器的多智能单元协调以及基于网络通讯的远程控制技术等。

图 1 机器人智能化的技术构成
2 基于直接视觉信息的机器人焊接任务自主规划技术
弧焊机器人自主化技术之一是离线编程技术, 一个较为完整的弧焊机器人离线编程系统应
包括焊接作业任务描述(语言编程或图形仿真)、操作手级路径规划、运动学和动力学算法及优化、针对焊接作业任务的关节级规划、规划结果动画仿真、规划结果离线修正、与机器人的通讯接口、利用传感器自主规划路径及进行在线路径修正等几大部分组成。

其关键技术通常包括视觉传感器的设计以及焊缝信息的获取问题、规划控制器的设计问题[2]。

弧焊机器人规划系统都包含了CAD 输入系统、焊接专家系统、自主规划系统以及模拟仿真系统等。

从更广泛的意义上讲，一个更完善的弧焊机器人规划系统应该还包括焊前传感系统、反馈控制系统以及焊后检
测系统。

3 焊接机器人初始焊位视觉识别与焊缝跟踪
实施机器人焊接的首要技术之一是如何寻找并引导机器人焊枪接近初始点，识别焊缝特征形式与走向实时控制机器人对中和跟踪焊缝[3]。

从模拟焊工观察的功能来看，采用视觉传感器来识别焊缝特征是可行的。

目前视觉传感器在焊接机器人中的应用已经成为机器人焊接传感器方面研究的热点，它在焊接机器人领域中的应用方向概括为三个方面：基于视觉信息的初始焊接位置识别与引导、焊缝跟踪和焊接成型传感[4]。

根据焊接机器人视觉系统的工作方式不同，可将用于焊接机器人视觉焊缝跟踪系统的视觉传感器分为：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都属于主动视觉的方法，而直接拍摄电弧式是被动视觉方式。

直接拍摄电弧式是通过CCD摄像机采集焊缝熔池区域的图像信息，然后用一系列的图像处理算法识别焊缝的中心位置，同时，通过主控计算机控
制焊枪运动，实现对焊缝的精确控制。

根据对被焊工件感知、焊接任务规划和焊缝信息的传感，机器人焊接智能化系统应能实现对各种复杂空间曲线焊缝的实时跟踪。

机器人焊接操作是复杂的空间位移、相适应的焊枪姿态和优选的工艺参数的协调合成，机器人系统一方面要以较高的位置和姿态精度沿着焊缝移动焊枪，另一方面在运动过程中要不断协调焊接工艺参数，其相对一般的机器人系统对运动轨迹控制提出了更高的要求。

4 机器人焊接熔池动态过程的视觉传感、建模与智能控制技术
机器人能够完成高质量的焊接主要实现对焊接动态过程的精确控制。

今年来，模拟焊工操作的智能控制方法已经引用到焊接动态过程，主要有熔池动态过程的视觉传感、建模与智能控制。

4.1 熔池视觉传感
对焊接过程而言，直接视觉是最好的非接触式传感形式。

它的优点是不用接触工件，不会干扰正常的焊接过程，获取的信息量大。

由于它可以直接得到熔池的二维或三维信息，与其他焊接过程检测方法相比，这种方法检测到的熔池信息直接反映焊接过程熔化金属的动态行为，更适合焊接过程的质量控制[5]。

随着计算机视觉技术的发展，利用机器视觉正面直接观察焊接熔池，通过图像处理获得熔池的几何形状信息对焊接质量进行闭环控制，已成为重要的研究方向。

近年来，对图像二维特征尺寸提取的基础上，对熔池进行了三维形状特征恢复的处理[6]。

通过采用视觉传感方式模拟焊工视觉获取熔池的形状信息，图像的灰度值决定于光源特性、物体表面形状、反射特性和摄像机特性。

熔池图像隐含熔池的形状信息，为了从图像中提取熔池的形状信息，实验分析了铝合金脉冲GTAW焊的熔池表面反射特性，建立了熔池表面反射模型[7]。

焊接过程中熔池示意图如图2.
图 2 焊接熔池形状示意图
4.2 焊接熔池动态过程的建模及智能控制
由于焊接熔池动态过程的非线性、不确定性、时变性和强耦合性，采用传统的过程建模方法建立的数学模型不可能作为有效的可控模型。

模糊逻辑和神经网络被证明是有效的建模方法。

在焊接过程控制中引入了模糊控制、神经网络、专家系统等智能控制方法是非常适合的途径。

对于脉冲GTAW堆焊、对接、填丝以及变间隙熔池正反面熔宽以及正面焊缝余高智能控制方法及其结果进行了为系统的验证。

针对铝合金脉冲GTAW对接填丝熔池正反面熔宽设计了模糊监督自适应控制系统。

在机器人焊接过程中实现了脉冲GTAW熔池正反面熔宽的神经元自学习控制。

上述关于脉冲GTAW熔池动态过程及其熔透与焊缝成形智能控制的结果为使实现机器人焊接过程实时控制奠定了技术基础，为解决机器人焊接过程精确质量控制的瓶颈难题提供了可行的技术途径。

5 智能化焊接机器人技术系统集成
将上述对焊接环境、初始焊位识别与导引、焊缝识别与焊接任务自主规划、焊缝跟踪、焊接熔池视觉特征提取、焊接过程知识模型、焊接熔池动态过程及其熔透与焊缝成形智能控制等结果集成到焊接机器人中央控制平台，形成了局部环境下的智能化自主机器人焊接系统。

6 智能化机器人焊接柔性制造单元/系统及其应用
弧焊机器人柔性加工单元系统集成及优化技术研究的主要目的是将焊接质量实时控制与机器人技术结合起来，研究实现具有冗余自由度的弧焊机器人控制系统以及相应的最佳焊接姿态协调控制技术；同时将高精度激光扫描焊缝跟踪、熔透及焊缝成形智能控制、机器人焊接电源等子
系统通过网络集成为具有实时传感、通信、调度功能的弧焊机器人柔性加工单元，研究在中央监控计算机控制下的多品种小批量柔性焊接加工系统的优化模型及控制策略，实现对空间曲线焊缝机器人焊接的质量智能控制。

一般地，按照生产过程中的物质流（或能量流）连续或离散的不同形态，可将制造系统分为三类：连续型、离散型、混杂型。

针对焊接柔性制造单元/系统在宏观上具有离散性，在微观上具有连续性。

结合柔性制造系统离散事件控制理论，对具有多传感信息的焊接柔性加工单元的组建、集成及实时调度控制技术进行系统化研究。

6 总结
本文讨论了目前大量应用中示教再现型焊接机器人的智能化技术问题，属于结构或半结构空间的工业机器人智能化范畴。

所涉及的智能化焊接机器人或智能化焊接机器人关键技术已有部分在航天装备焊接制造、汽车与造船领域进行了应用开发，对应用中的示教再现型焊接机器人的智能化功能有所提高，并取得预期效果。

以上基于机器人视觉的焊接智能化技术，仍有待于在实际焊接制造过程中完善和发展。

参考文献
[1] 林尚扬, 陈善本, 等. 焊接机器人及其应用[M] . 北京: 机械工业出版社, 2000. 8.
[2] 陈善本, 林涛, 等. 智能化焊接机器人技术[M]. 机械工业出版社,2006.1.8～9
[3] 陈善本, 林涛, 陈文杰等. 智能化焊接制造工程的概念与技术[J]. 焊接学报, 2004,25(6):124~128
[4] 席文明, 郑梅生等, 视觉引导下的机器人跟踪复杂焊缝的研究. 东南大学学报, 2000,21(2):22~25
[5] 陈善本, 林涛, 等. 智能化焊接机器人技术[M]. 机械工业出版社,2006.1 10~11
[6] 赵冬斌. 脉冲GTAW熔池表面反射图建模与高度计算的研究：[ 博士学位论文] 上海：上海交通大学，2005
[7] 徐爱杰, 卫善春等. 铝合金脉冲GTAW 焊熔池表面反射模型[J]. 上海：上海交通大学学报2010.10。