基于免疫模糊的机器人焊缝跟踪系统智能控制

基于机器视觉的自适应焊接技术研究近年来，随着制造业的不断发展和智能制造技术的迅猛发展，各种自动化生产设备被广泛应用于生产领域。

其中，焊接技术是制造业中非常重要的一环。

传统的焊接技术主要依靠人工操作，无法满足高效、智能的生产需求。

因此，基于机器视觉的自适应焊接技术应运而生。

机器视觉是人工智能技术的一种重要应用，可以使机器模拟人类视觉，从而实现物体的识别和检测。

基于机器视觉的自适应焊接技术可以通过自动识别、定位和追踪焊缝，实现更加准确和稳定的焊接效果，有效提高生产效率和焊接质量。

一、自适应焊接技术的基本原理自适应焊接技术利用机器视觉系统实时获取焊缝图像信息，通过算法分析、处理和比较，对焊接过程进行数字化控制。

该技术主要包含焊缝检测、焊缝分类、焊接路径规划、优化焊接参数等几个方面。

首先是焊缝检测，采用机器视觉技术对焊缝进行实时检测和识别，确定焊接位置和焊接线路，为下一步的焊接路径规划提供数据基础。

其次，是焊缝分类，根据不同的焊缝类型选取不同的焊接参数和焊接策略，实现不同类型焊缝的有效焊接。

接着是焊接路径规划，根据焊接目标信息和焊接参数，自动生成最佳的焊接路径和焊接速度参数，实现最优化的焊接控制。

最后是优化焊接参数，根据不同的焊接类型和焊接材料，自动调整焊接电流、电压、焊丝进给速度等参数，以保证焊接质量和稳定性。

二、自适应焊接技术的优势相比较传统的焊接技术，基于机器视觉的自适应焊接技术具有以下优势：（一）高效节能。

节约人力，减少生产成本，提高生产效率；（二）应用广泛，可适用于多种焊接场景；（三）灵活性和自适应性强，可以自主识别、分类和调整焊接参数；（四）焊接质量稳定，精度高，可以保证焊接质量和产品质量；（五）真正意义上实现了智能化制造，推动了制造业的高质量、高效率和高精确度发展。

三、自适应焊接技术的应用领域自适应焊接技术目前被广泛应用于汽车制造、电子制造、航空航天和机械制造等多个领域。

例如，在汽车制造行业，自适应焊接技术可应用于车身焊接和底盘焊接等多个环节，可以大幅提高效率和质量。

焊接智能化与智能化焊接机器人技术研究进展发布时间：2022-07-13T01:47:16.097Z 来源：《科学与技术》2022年第3月第5期作者：俞强[导读] 随着现代制造技术的飞速发展，焊接自动化技术、机械自动化技术、柔性智能技术已经成为未来我国制造技术发展的必然趋势。

俞强江苏振江新能源装备股份有限公司，江苏江阴 214441摘要：随着现代制造技术的飞速发展，焊接自动化技术、机械自动化技术、柔性智能技术已经成为未来我国制造技术发展的必然趋势。

而随着我国现代制造工业中材料应用、信息数字化技术的应用以及自动化控制技术的掌握等多项前沿性学科技术的交叉发展，也推动我国现代焊接技术从传统的手工工艺作业发展为了当今的智能化科学工业。

本文主要针对焊接智能化和智能化焊接机器人技术的研究现状进行了分析，并且就焊接智能机器人技术在工程中的应用实践进行了探讨，希望能够为不断提升我国智能化焊接工艺的发展水平提供参考意见。

关键词：智能化焊接；焊接机器人；技术研究前言：智能焊接技术主要是通过模拟焊工焊接操作过程中的行为进而实现机器人的自动智能化焊接，近年来，机器人智能化焊接技术也成为了制造技术行业关注的关键技术以及研究热点。

在未来，采用智能化的焊接机器人来代替人工操作进行焊接已经不再是遥不可及的梦想，而智能焊接技术的应用也极大地提升了制造行业的工作效率，推动我国制造行业持续向智能化的方向发展。

焊接机器人在应用过程中需要快速的收集焊接动态以及焊接周边条件的数据信息，通过类似于人类的传感器设备感受外部的焊接环境和条件。

然后需要模拟焊工的手部动作以及工作经验，分析并且提取焊接动态运作过程中的肌理特征，从而建立起与焊接过程和质量控制有关的模型。

然后需要设计焊接动态过程的智能控制系统控制机器人代替人工实现焊接全过程，从而达到智能控制以及自主焊接的目标。

一、焊接智能化与智能化焊接机器人技术的发展现状（一）焊接传感技术焊接施工过程中应用到不同类型的传感器技术主要建立在不同的传感原理之上，目前，智能焊接传感器技术主要包括光谱传感器、视觉传感器、温度传感器以及电弧传感器和声学传感器等种类。

第５１卷　第１期 激光与红外Ｖｏｌ．５１，Ｎｏ．１　２０２１年１月 ＬＡＳＥＲ　＆　ＩＮＦＲＡＲＥＤＪａｎｕａｒｙ，２０２１ 文章编号：１００１ ５０７８（２０２１）０１ ０１２２ ０７·图像与信号处理·基于无线遥控与视觉跟踪的焊接控制系统汤　宇，柯希林，王小刚，王中任（湖北文理学院机械工程学院，湖北襄阳４４１０５３）摘　要：为解决焊接工程现场有线示教器操作不便、传统模板匹配方法受电弧与飞溅干扰而导致跟踪稳定性差等问题，设计了一种基于无线遥控与视觉跟踪的焊接控制系统。

首先，设计了包含视觉单元、控制单元和执行单元的嵌入式ＰＣ无线控制系统，实现图像采集处理和焊缝跟踪偏移信息计算，并控制焊机机器人执行相应的动作。

然后，采用了粒子滤波跟踪算法进行焊缝跟踪，该算法通过粒子滤波对图像大目标区域进行搜索，减少焊缝位置发生突变或焊缝图像缺失时跟踪失效的问题，确保视觉单元能够在强烈噪声干扰下快速、准确地识别焊缝特征位置。

焊接测试结果表明，本系统纠偏误差小于０．１２ｍｍ，且操作方便、稳定性好、纠偏精度高、焊接表面成型质量良好，满足管道焊接的工艺要求。

关键词：焊缝跟踪；图像处理；无线控制；粒子滤波中图分类号：ＴＰ３９１ ４１ 文献标识码：Ａ ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１ ５０７８．２０２１．０１．０２１ＷｅｌｄｉｎｇｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｗｉｒｅｌｅｓｓｒｅｍｏｔｅｃｏｎｔｒｏｌａｎｄｖｉｓｕａｌｔｒａｃｋｉｎｇＴＡＮＧＹｕ，ＫＥＸｉ ｌｉｎ，ＷＡＮＧＸｉａｏ ｇａｎｇ，ＷＡＮＧＺｈｏｎｇ ｒｅｎ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｕｂｅｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＡｒｔｓ＆Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｘｉａｎｇｙａｎｇ４４１０５３，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｉｎｃｏｎｖｅｎｉｅｎｔｏｐｅｒａｔｉｏｎｏｆｗｉｒｅｔｅａｃｈｉｎｇｄｅｖｉｃｅｉｎｗｅｌｄｉｎｇｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｓｉｔｅａｎｄｐｏｏｒｔｒａｃｋｉｎｇｓｔａｂｉｌｉｔｙｃａｕｓｅｄｂｙａｒｃａｎｄｓｐａｔｔｅｒｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｏｆｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｔｅｍｐｌａｔｅｍａｔｃｈｉｎｇｍｅｔｈｏｄ，ａｗｅｌｄｉｎｇｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｗｉｒｅｌｅｓｓｒｅｍｏｔｅｃｏｎｔｒｏｌａｎｄｖｉｓｕａｌｔｒａｃｋｉｎｇｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄ Ｆｉｒｓｔｏｆａｌｌ，ａｎｅｍｂｅｄｄｅｄＰＣｗｉｒｅｌｅｓｓｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍｉｎｃｌｕｄｉｎｇｖｉｓｉｏｎｕｎｉｔ，ｃｏｎｔｒｏｌｕｎｉｔａｎｄｅｘｅｃｕｔｉｏｎｕｎｉｔｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄｔｏｒｅａｌｉｚｅｉｍａｇｅａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎａｎｄｐｒｏ ｃｅｓｓｉｎｇａｎｄｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｏｆｗｅｌｄｔｒａｃｋｉｎｇｏｆｆｓｅｔｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ａｎｄｔｏｃｏｎｔｒｏｌｔｈｅｗｅｌｄｉｎｇｍａｃｈｉｎｅｒｏｂｏｔｔｏｐｅｒｆｏｒｍｔｈｅｃｏｒ ｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇａｃｔｉｏｎｓ Ｔｈｅｎ，ａｔｒａｃｋｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｐａｒｔｉｃｌｅｆｉｌｔｅｒｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ，ｗｈｉｃｈｓｅａｒｃｈｅｓｔｈｅｌａｒｇｅｔａｒｇｅｔａｒｅａｏｆｔｈｅｉｍａｇｅｂｙｐａｒｔｉｃｌｅｆｉｌｔｅｒｔｏｒｅｄｕｃｅｔｈｅｔｒａｃｋｉｎｇｆａｉｌｕｒｅ，ｗｈｅｎｔｈｅｗｅｌｄｐｏｓｉｔｉｏｎｉｓａｂｒｕｐｔｏｒｔｈｅｗｅｌｄｉｍａｇｅｉｓｍｉｓｓｉｎｇ，ｔｏｅｎｓｕｒｅｔｈａｔｔｈｅｖｉｓｕａｌｕｎｉｔｃａｎｑｕｉｃｋｌｙａｎｄａｃｃｕｒａｔｅｌｙｉｄｅｎｔｉｆｙｔｈｅｗｅｌｄｆｅａｔｕｒｅｐｏｓｉｔｉｏｎｕｎｄｅｒｓｔｒｏｎｇｎｏｉｓｅｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ Ｉｎｔｈｅｗｅｌｄｉｎｇｔｅｓｔ，ｔｈｅｓｙｓｔｅｍｈａｓｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｃｏｎｖｅｎｉｅｎｔｏｐｅｒａｔｉｏｎ，ｇｏｏｄｓｔａｂｉｌｉｔｙ，ｈｉｇｈｄｅｖｉａｔｉｏｎｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｐｒｅｃｉｓｉｏｎ，ｇｏｏｄｗｅｌｄｉｎｇｓｕｒｆａｃｅｆｏｒｍｉｎｇｑｕａｌｉｔｙ，ａｎｄｍｅｅｔｓｔｈｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｏｆｐｉｐｅｌｉｎｅｗｅｌｄ ｉｎｇＫｅｙｗｏｒｄｓ：ｗｅｌｄｓｅａｍｔｒａｃｋｉｎｇ；ｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ；ｗｉｒｅｌｅｓｓｃｏｎｔｒｏｌ；ｐａｒｔｉｃｌｅｆｉｌｔｅｒ作者简介：汤　宇（１９８９－），男，硕士研究生，研究方向为智能制造与机器视觉。

机器人焊缝跟踪标定方法我折腾了好久机器人焊缝跟踪标定方法，总算找到点门道。

说实话，这事儿一开始我也是瞎摸索。

我就知道，要让机器人能精确地沿着焊缝走，这个标定可太重要了。

最开始我觉得，这肯定就是把机器人的一些参数按照手册上给的标准值设好就行了呗。

我就对着那手册一阵摆弄，给机器人的视觉系统设置各种分辨率啊，对焦距离之类的参数，可搞完后发现，机器人追踪焊缝的时候，那轨迹歪得不像样。

后来我又想，会不会是坐标的问题呢？于是我就开始尝试去标定焊接工作区域的坐标。

我在工作台上到处找参考点，拿了个尺子量来量去的，还做记号，就像小时候做手工课一样认真。

那时候我就觉得，这每一个点就像地图上的宝藏位置，要精确定位才行。

我把这些点的坐标值输入到机器人系统里面，本以为这次行了，结果呢，机器人开始焊接的时候还是有些偏差。

又有一次，我就想是不是得根据焊缝的类型来标定啊。

我就找了不同形状的焊缝来试验，像那种直线焊缝我就觉得好标定一点，我先让机器人沿着焊缝大概扫描一次，就好像是个士兵先探探路一样，然后根据这个扫描结果来调整标定参数。

可是遇到那种弯弯扭扭的焊缝就不行了，那些参数感觉完全乱套了。

不过我没有放弃，还继续捣鼓。

后来我发现，在考虑所有外在因素之前，必须要先保证机器人传感器是干净准确的。

有时候传感器上有一点灰尘或者小划痕，就会让采集的数据出现大偏差。

就像你的眼睛被灰尘眯住了，看东西肯定不清楚。

我就开始每次标定之前，都仔细清理传感器，然后再进行下面的步骤。

还有就是对于robots 的运动学模型必须要非常清楚。

我一开始根本没重视这一点，以为只要把传感器和外部参数调好就行了。

后来我专门花时间去研究机器人各个关节的运动范围和可能出现的误差。

这就像你要知道一个人的手脚能伸展到什么程度，动作的时候可能哪里会失误一样。

我根据这个运动学模型重新精确校准了一些基础参数之后，总算在焊缝跟踪标定上取得了一点成功。

之后再慢慢调整和优化其他的参数，像视觉系统里图像识别的对比度、亮度这些参数，也和标定有重要关系。

基于激光视觉的焊缝跟踪系统一、焊缝自动跟踪系统构成基于激光视觉传感,具有主动性、非接触、能获取物体的三维信息、灵敏度精度高、抗电磁场干扰能力强等优点,被认为是焊缝检测的主要发展方向。

线激光法是一种直接获取深度图像的方法,它可以获取焊缝的二维半信息。

基于激光视觉的焊缝跟踪系统如图1所示，主要有3个组成部分，分别是视觉传感、图像处理和跟踪控制。

CCD摄像机垂直对准工件,激光器倾斜布置，激光器打出的激光,经柱透镜形成一光片照射到工件上形成一条宽度很窄的光带。

当该光带被工件反射或折射后,经滤光片保留激光器发出的特定波长的光,而滤除其他波长的光,最后进入CCD摄像机成像。

由于坡口各处与工件在垂直方向深度不同,故从垂直工件的方向看去,反射光成一折线,折线反映了光纹中心与焊缝坡口中心的三维位置关系。

计算机对采集图像进行图像预处理，减少图像中的噪声污染，并加强焊缝特征信息信号，通过一定的算法提取焊缝特征点，得到焊缝与电弧偏差。

此偏差作为跟踪控制系统的输入条件，依据控制算法进行处理，最后获得驱动信号控制焊炬运动，实现焊缝跟踪过程实时控制。

图1 系统构成二、焊缝自动跟踪硬件设计1.激光器在本系统中决定采用半导体激光器。

半导体激光器是以半导体为工作介质，具有超小形、高效率、结构简单、价格便宜、工作速度快、波长范围宽等一系列优点。

本视觉系统中采用的激光器是红光一字线激光器，由点激光二极管发光通过一柱透镜变换成直线形的激光条纹。

有文献通过测量MIG焊弧光的光谱范围，提出弧光的范围为150～970nm。

通过比较弧光波长与普通激光二极管波长，认为弧焊传感器中所用激光二极管的中心波长最好为467nm，594nm，610nm，632nm和950nm。

从而可选择适当波长的激光感器以减少弧光对激光的干扰。

参考多篇文献，本系统选用弧光干扰最小中心波长650 nm的条形半导体激光器。

2.摄像头CCD和滤光片本系统采用面阵型CCD工业摄像头，主要考虑其性能稳定，工作可靠的特点，要求CCD 尺寸1/3"，帧率25fps以上。

基于人工智能技术的自动化焊接设备智能监控系统研发与应用实践人工智能技术在各个领域的应用越来越广泛，其中之一就是在制造业中的自动化生产过程中。

自动化焊接设备在制造业中扮演着重要的角色，可以提高生产效率和产品质量。

然而，如何对焊接设备进行有效的监控和管理一直是一个挑战。

因此，研发一套基于人工智能技术的自动化焊接设备智能监控系统，将极大地提高焊接设备的生产效率和可靠性。

自动化焊接设备智能监控系统主要包括以下几个方面的研发和应用实践：1. 实时监测和诊断：通过安装传感器和监测装置，对焊接设备的工作状态、工件质量和环境变量进行实时监测。

利用人工智能技术，对监测数据进行分析和诊断，能够实时发现设备故障和异常情况，从而能够及时作出调整和维修，保证焊接质量。

2. 智能预测和优化：通过机器学习和数据分析等人工智能技术，对焊接设备进行建模和预测。

根据历史数据和实时监测数据，系统可以预测设备的性能和寿命，提前进行维护和保养。

同时，系统还可以进行优化，找到最佳的焊接参数和工艺，提高生产效率和质量。

3. 远程监控和管理：通过物联网和云计算等技术，将各个焊接设备连接到一个中心控制系统。

这样，焊接设备的状态和数据可以远程监控和管理。

人工智能系统可以及时分析和处理数据，并向工厂的管理者提供实时的监控报告和统计分析。

管理者可以通过电脑或手机等终端设备，随时随地监控设备的工作状态和生产情况。

以上是自动化焊接设备智能监控系统的一些核心功能，接下来我们将介绍一些应用实践和案例。

云南省某汽车零部件制造厂引进了一套基于人工智能技术的自动化焊接设备智能监控系统。

该系统通过安装传感器和监测装置，实时监测焊接设备的温度、电流、电压和振动等参数。

同时，系统还能够检测焊接工件的质量和表面质量。

系统通过机器学习和数据分析等技术，实时分析焊接设备的工作状态和工件质量，通过预测模型，提前预测设备的寿命和故障。

在系统的远程监控和管理平台上，工厂的管理者可以实时监控设备的工作状态和生产情况，还可以通过系统提供的数据报告和统计分析，对设备进行优化和调整。

焊接自动化一、填空题1.焊接机器人按用途的进行分类，可以分为熔焊和点焊两类2.焊接自动控制系统按给定量的变化规律分类，可以分为恒值控制系统、程序控制系统和随动系统三类，组成系统的元件特性分类，可以分为线性系统和非线性系统两类，用于衡量系统的动态性能的指标主要有上升时间tr，最大超调量和调节时间等3.自动控制系统的静态指标包括稳态裕度、稳态误差。

4.常用的传统的PID控制策略中，P是比例控制，代表当面的信息；I是积分控制，代表过去的信息；D是微分控制，代表将来的信息。

5.与机器人的仿真有关的机器人运动学计算称为正向求解与机器人运动轨迹规划有关的运动学计算称为逆向求解6.直流伺服电动机的调速方法主要有改变电枢回路电阻调速、改变电枢电压调速和改变励磁电流调速等7.弧焊机器人视觉系统信息处理主要包括低层接头轮廓和高层特征参数，在接头跟踪技术中，视觉传感器获取接头空间位置、姿态信息后，控制系统就可以对机器人运动的轨迹进行控制修正式、自主式。

8. 焊接机器人的焊接调整一般分为位置和姿态两部分9.机器人离线编程按编程人员，定义工具运动的控制的控制级别可分为关节级、操作手级、对象级、任务级等四类10.遥控机器人焊接的运动控制方法主要有修正式、自主式。

二、问答题1.什么是开环控制系统，它是哪些结构特点？什么是闭环控制系统，与开环相比闭环控制系统有哪些优缺点？答：控制系统的输出端与输入端之间无反馈通道，即系统的输出量不影响系统的控制作用时，该系统称为开环控制系统，开环系统的结构特点是简单，调整方便，系统稳定性好，成本低。

闭环控制系统抗干扰能力强，对外扰动和内扰动的偏差能够自动纠正；而开环控制系统则无此纠偏能力。

2.闭环控制系统的结构特点，与开环控制系统有哪些区别，与开环相比，闭环控制系统有哪些优缺点？答：3.简述常用的PID控制的基本原理及P、I、D各个控制器的基本作用？答：PID控制蕴藏了自动控制系统动态控制过程中过去、现在和将来的主要信息。

智能焊接机器人系统随着科技的不断发展，智能焊接机器人系统已经成为现代制造业中的重要一环。

借助于先进的算法和传感器技术，智能焊接机器人能够自动化完成一系列复杂的焊接任务，从而大大提高了生产效率，降低了生产成本，并且能够在高精度、高强度、高危险性的环境中工作。

一、智能焊接机器人系统的优势1、自动化程度高：智能焊接机器人系统能够自动识别工件，自动进行焊接路径规划，自动调整焊接参数，实现了从原料到成品的全程自动化。

2、精度高：智能焊接机器人配备了高精度的传感器和执行器，能够实现毫米级的精确控制，大大提高了焊接精度。

3、适应性强：智能焊接机器人能够适应各种不同的工作环境和任务，通过编程和调整，可以完成不同类型的焊接作业。

4、安全性高：智能焊接机器人配备了多种安全保护装置，能够自动识别危险源，避免事故发生，保障了工作人员的安全。

二、智能焊接机器人系统的组成1、机器人本体：机器人本体是智能焊接机器人系统的核心部分，它由伺服电机、减速器、编码器、传感器等组成，负责执行各项焊接操作。

2、控制系统：控制系统是智能焊接机器人的大脑，它负责接收和解析焊接任务，通过算法控制机器人的运动轨迹、速度、电流等参数。

3、编程软件：编程软件是智能焊接机器人的灵魂，它负责将复杂的焊接任务转化为机器可以理解的语言，使得工作人员能够轻松地对机器人进行编程和操作。

4、安全防护装置：安全防护装置是智能焊接机器人的保护网，它负责在机器人遇到危险时自动停止工作，保护工作人员的安全。

三、智能焊接机器人系统的应用1、汽车制造：汽车制造是智能焊接机器人系统的典型应用领域。

在汽车制造过程中，智能焊接机器人能够自动化完成车身的焊接工作，大大提高了生产效率和质量。

2、航空航天：航空航天领域对焊接精度和安全性要求极高，智能焊接机器人系统在此领域的应用也十分广泛。

通过编程和控制，智能焊接机器人能够准确无误地完成各种高强度、高精度的焊接任务。

3、造船业：在造船业中，智能焊接机器人系统也发挥了重要作用。

焊缝跟踪系统简介焊缝跟踪系统是一种自动化设备，用于跟踪焊缝的位置，控制焊接机器人或激光焊接机的运动，保证焊接质量，提高焊接效率。

该系统常用于汽车工业、航空航天工业等领域。

功能焊缝跟踪系统可以自动识别焊缝位置和形状，实现焊接轨迹的自动规划和控制，避免人为因素对焊接质量的影响。

常见的焊缝跟踪系统有激光焊接跟踪系统和焊接机器人跟踪系统。

激光焊接跟踪系统激光焊接跟踪系统是利用两个激光发射器形成的光线在焊缝上形成一条光线。

通过摄像机识别光线，并计算出光线与焊缝的距离和角度，并将这些数据输入到焊接控制系统中，从而控制激光焊接机在焊接过程中自动调整焊缝位置。

焊接机器人跟踪系统焊接机器人跟踪系统是基于视觉传感器实现的。

该系统通过视觉传感器获取焊接工件信息，如焊缝位置、高度和宽度等，从而我们可以预先设置焊接机器人的轨迹和焊接参数，达到自动焊接的目的。

该系统在焊接不规则形状的焊缝时具有很大的灵活性和自适应性。

其他特点除了基本的焊缝跟踪和控制功能外，还有许多其他特点和增强功能。

自适应焊缝跟踪系统可以根据不同的焊接工件形状和位置进行自适应调节，提高焊接质量和效率。

精度高焊缝跟踪系统采用高精度传感器，可以实现焊缝位置的精确测量和控制，提高焊接的稳定性和一致性。

交互性现代的焊缝跟踪系统配备了用户友好的交互界面，可以通过触摸屏等方式轻松地进行设备配置和操作。

应用领域焊缝跟踪系统可以应用于以下领域：•汽车制造业：焊接汽车车身和底盘。

•航空航天工业：焊接飞机结构和部件。

•电子制造业：焊接电子元器件。

•其他：如船舶制造、建筑结构等。

发展趋势随着焊接技术的进步和产业的发展，焊缝跟踪系统也在不断地发展和进化。

目前，焊缝跟踪系统正向更高的自动化、智能化和高精度发展。

未来，该技术将应用于更多的领域，并为生产效率与品质提供新的保障。

基于BIM和机器视觉的钢结构智能焊接机器人系统分析钢结构在建筑、桥梁和工业设施等领域中广泛应用，而焊接则是钢结构制作的重要工艺。

为了提高焊接质量和效率，越来越多的企业开始采用基于BIM（Building Information Modeling，建筑信息模型）和机器视觉的智能焊接机器人系统。

本文将对这种系统进行全面的分析并评估其优势和应用前景。

一、BIM在钢结构焊接中的应用BIM技术以三维模型为基础，集成建筑各个阶段的设计、施工和运维信息。

在钢结构焊接过程中，BIM可以提供以下功能：1. 模型可视化：BIM将钢结构以三维模型的形式呈现，使焊接工艺更加直观，有利于工程师和焊工的沟通和理解。

2. 工艺规划：通过BIM，工程师可以对焊接工艺进行模拟和规划，包括焊接路径、电流和焊接速度等参数的优化，以提高焊接质量。

3. 碰撞检测：BIM可以检测钢结构焊接过程中的碰撞问题，避免因设备和结构之间的冲突导致的施工延误和质量问题。

二、机器视觉在钢结构焊接中的应用机器视觉是一种通过摄像机和图像处理算法来获取并解释图像信息的技术。

在钢结构焊接中，机器视觉能够发挥以下作用：1. 焊缝检测：机器视觉可以实时检测焊缝的位置和形状，提高焊接的准确度和一致性。

2. 焊缝跟踪：通过机器视觉系统，焊接机器人可以根据焊缝的位置进行自动跟踪，减少焊接操作的难度。

3. 质量控制：机器视觉可以检测焊接缺陷，如气孔、未焊透和焊接渣等，提高焊接质量的可靠性。

三、基于BIM和机器视觉的智能焊接机器人系统优势基于BIM和机器视觉的智能焊接机器人系统具有以下优势：1. 提高焊接质量：通过BIM和机器视觉技术，焊接机器人能够实时调整焊接参数，并进行焊缝跟踪和缺陷检测，提高焊接质量和一致性。

2. 增加生产效率：智能化的焊接机器人系统能够自动执行焊接任务，提高生产效率，减少工时和人力成本。

3. 降低工伤风险：将焊接任务交给机器人可以避免焊工长时间暴露在高温、有害气体等环境中，减少工伤风险。

第26卷第11期2020年11月计算机集成制造系统Vol.26No.11 ComputerIntegrated ManufacturingSystems NovG2020DOI：10.13196/j.cims.2020.11.015自主移动焊接机器人嵌入式视觉跟踪控制系统杨国威1,王以忠1,王中任2+，刘海生2,肖光润2(1天津科技大学电子信息与自动化学院，天津300222；2.湖北文理学院机械工程学院，湖北襄阳441053)摘要：为解决大型工件现场焊接空间受限和焊缝跟踪精度受干扰的问题，提出并设计了一种自主移动焊接机器人嵌入式视觉跟踪控制系统。

系统紧凑、体积小，适应现场焊接作业。

提出基于核相关滤波的焊缝跟踪算法，以解决焊接时的弧光干扰问题，实现实时、精确、可靠的焊缝跟踪。

该算法通过生成大量的正负样本进行分类器训练，并映射到高斯核函数空间进行计算，来提高跟踪精度和可靠性；通过构建样本的循环矩阵和傅里叶变换来减少计算量，提高跟踪实时性。

在ARM嵌入式系统中实施该自动跟踪算法，完成了对移动机器人的爬行和横摆控制，并实现了焊接过程的实时纠偏。

通过对大型管道V型焊缝进行焊接实验表明，帧率达到10fps,焊缝轨迹跟踪准确，焊接表面平顺。

关键词：自主移动焊接机器人;嵌入式视觉控制；焊缝跟踪；核相关滤波；纠偏控制中图分类号：TG409文献标识码：AEmbedded vision tracking control system for autonomous mobile welding robotYANG GUowei1,WANG Yizhong1,WANG Zhongren2+,LIU Haisheng2,XIAO GUangrUn2(1.College of Electronic Information and Automation,Tianjin University of Science and Technology,Tianjin300222#China；2.College of Mechanical Engineering,Hubii University of Arts and Science,Xiangyang441053,China)Abstract：To solve the problem of limited space and disturbance of seam tracking accuracy when welding large work pieces anembeddedvisua0trackingcontro0system forautonomous mobie we0dingrobot wasproposedand de­signed which wassuitab0eforfie0d we0dingoperation withitscompactandsma0size.Aseamtrackinga0gorithm basedon Kerneizedcorre0ationfiterwasproposedtoso0vetheprob0emofarcinterferenceduringwe0dingandtore-aizerea-time accurateandreiab0eseamtracking.A0argenumberofpositiveandnegativesamp0esweretrainedto constructc0assifiersand Gaussiankerne0function mapping wasusedtoimprovetrackingaccuracyandreiabiity.Samp0ecycicmatrixandFouriertransform wereca0cu0atedtoreducetheamountofca0cu0ationandreaizetherea-timetracking.Theautomatictrackinga0gorithm wasimp0ementedintheembeddedsystembasedonARMtocontro0 thecrawingandyawofthemobierobotandreaizerea-timedeviationcorrectionin we0dingprocess.Thewe0ding experimentofV-shapedwe0dingseamfor0argepipeinewasconducted andtheframerateofthevisua0sensorcou0d reach10fps.Theproposedsystemcou0dcorrectthedeviationautomatica0ywiththemovementofthewe0dingrobot thetrackofthewe0dwasaccurate andthewe0dingsurfacewassmooth.Keywords：autonomouswe0dingrobot；embeddedvisioncontro0；seamtracking；kerneizedcorre0ationfiter；rectify deviationcontro0收稿日期：2019-02-18;修订日期：2019-06-03"Received18Feb.2019；accepted03June2019.基金项目：国家自然科学基金青年科学基金资助项目(51805370)；*机电汽车”湖北省优势特色学科群幵放基金资助项目(XKQ201809) Foundation items：Project supported by the Youth Program of National Natural Science Foundation,China(No.51805370),and the "Electromechanical Automobile"of Hubei Provincial Advantage and Characteristic Discipline Group Opening Foundation,China(No.XKQ201809).3050计算机集成制造系统第26卷0引言焊接过程中让焊接机器人自主感知焊接环境并实时调是动化的发展方向「1（。

焊接质量控制中基于神经网络的焊缝缺陷识别焊接作为一种常用的金属连接技术，在制造业领域有着广泛的应用。

然而，焊接过程中产生的焊缝缺陷可能会对焊接质量造成严重的影响，因此，实现焊缝缺陷的准确识别和控制是至关重要的。

近年来，随着人工智能技术的发展，基于神经网络的焊缝缺陷识别方法逐渐受到研究者的关注。

一、神经网络在焊缝缺陷识别中的优势神经网络是一种模拟人脑神经元运作方式的数学模型，在模式识别和分类问题上具有良好的性能。

在焊缝缺陷识别中，利用神经网络对焊接过程中采集到的数据进行处理和分析，可以有效地实现焊缝缺陷的准确识别。

与传统的方法相比，基于神经网络的焊缝缺陷识别具有以下优势：1. 高准确率：神经网络具有强大的学习能力和泛化能力，能够根据输入的训练样本自动学习并进行非线性映射，从而提高识别准确率。

2. 鲁棒性强：由于焊接过程受到多种因素的影响，产生的焊缝缺陷具有一定的复杂性和多样性。

神经网络能够自动提取特征并进行综合分析，从而在复杂环境下实现鲁棒的缺陷识别。

3. 可扩展性好：神经网络模型可以根据实际需求进行扩展和改进，适用于不同类型的焊接工艺和焊缝缺陷。

二、基于神经网络的焊缝缺陷识别方法基于神经网络的焊缝缺陷识别方法主要包括以下几个步骤：1. 数据采集和预处理：通过传感器和相机等设备采集焊接过程中的数据，包括焊接电流、电压、温度、图像等信息。

然后对采集到的原始数据进行预处理，包括滤波、降噪和特征提取等。

2. 数据标注和训练样本准备：根据焊接过程中是否存在焊缝缺陷，对采集到的数据进行标注。

然后，将标注好的数据划分为训练集和测试集，并进行适当的数据增强操作，以提高模型的泛化能力。

3. 神经网络设计和训练：选择合适的神经网络模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），设计网络结构和超参数。

然后，利用训练集对神经网络进行训练，并通过反向传播算法不断优化网络权重和偏置。

4. 模型评估和调优：使用测试集对训练好的神经网络模型进行评估，包括准确率、召回率、精确率等指标。