工程建设标准化2023年10期

基于机器视觉的焊缝引导技术在高精密氩弧焊中的应用研究

彭崇荣

杭州光涵科技有限公司

摘要：本研究旨在探讨基于机器视觉的焊缝引导技术在高精密氩弧焊中的应用。通过分析传统焊接方法的局限性，我们引入机器视觉技术，以实现焊缝的精确引导。本文设计了综合性的系统框架，其中包括图像获取、图像处理、焊缝检测与跟踪等关键技术。通过实验验证，我们证实该技术能够在高精密氩弧焊中有效地识别焊缝位置并实时调整焊接位置，从而提升焊接质量和效率。这一研究为高精密焊接领域的技术改进和自动化提供了有力支持，具有重要的实际应用价值。

关键词： 机器视觉，焊缝引导，氩弧焊，精密焊接，图像处理

引言：随着制造业的发展，高精密氩弧焊作为一种重要的金属焊接技术在诸多领域展现出了其独特的价值。然而，在追求焊接质量和效率的同时，焊缝的准确引导问题依然是一个具有挑战性的课题。传统的人工操作方法不仅操作难度较大，而且在保证焊缝准确性和一致性方面存在限制。为了解决这些问题，基于机器视觉的焊缝引导技术应运而生，为高精密焊接带来了新的可能性。本研究旨在深入探讨基于机器视觉的焊缝引导技术在高精密氩弧焊中的应用。通过系统性的研究和实验验证，我们希望揭示该技术在实际应用中的有效性和稳定性，为高精密焊接领域的技术进步提供有力的支持。同时，通过探索机器视觉技术在焊接中的应用，我们也能为其他领域的自动化和智能化控制提供借鉴和启示。

1.机器视觉在焊缝引导中的优势

机器视觉作为计算机科学与图像处理领域的交叉应用，已在众多领域展现出其强大的潜力和广泛的应用前景。在焊缝引导领域，机器视觉技术的应用正日益引起人们的关注，成为提高焊接质量、提升效率以及实现自动化焊接的重要手段。相较于传统的人工操作方法，机器视觉技术在焊缝引导中呈现出许多显著的优势。

1.1高精度的定位和引导：

机器视觉技术能够通过图像处理和分析，精确识别焊缝的位置、形状以及尺寸。传感器获取的图像可以被高效地处理，从而实现对焊缝的精准定位。此外，机器视觉系统能够实时地跟踪焊缝的变化，实现精确的引导，从而确保焊接位置的准确性。这种高精度的定位和引导能够有效降低焊接缺陷的发生率，提高了焊接质量和产品可靠性。

1.2实时性和自适应性：

机器视觉系统可以实时地采集、处理和分析焊接区域的图像信息。通过快速的图像处理算法，系统能够在瞬息万变的焊接过程中迅速作出反应。当焊缝位置发生微小偏移时，机器视觉系统可以立即调整焊枪的位置，以保持焊缝与焊接源的正确对齐。这种实时性和自适应性的特点有助于降低操作者的技术要求，提高了焊接的稳定性和一致性。

1.3降低人为因素影响：

传统焊接方法常受到焊工技能和经验的影响，不同焊工的操作水平可能导致焊接质量的不稳定。机器视觉技术的引入可以消除这种人为因素的影响，减少了人为操作的不确定性。机器视觉系统在识别和引导焊缝时，不会受到疲劳、心理状态等因素的影响，从而确保了焊接过程的稳定性和一致性。

1.4数据记录与分析：

机器视觉系统能够实时记录焊接过程中的图像数据，包括焊缝的位置、形状变化等。这些数据可以被用于后续的分析和评估，帮助优化焊接参数和工艺流程。通过对大量数据的分析，可以发现潜在的问题和优化空间，从而进一步提高焊接质量和效率。

1.5自动化和智能化：

机器视觉系统的应用使焊接过程实现了部分或完全自动化。一旦系统被设置好并进行了校准，它可以独立地执行焊缝引导任务，减少了人工干预。此外，随着人工智能技术的发展，机器视觉系统可以不断学习和优化，实现更加智能化的焊接控制。

机器视觉技术在焊缝引导中的优势不仅体现在高精度的定位和引导能力上，还包括实时性、自适应性、降低人为因素影响、数据记录与分析以及自动化智能化等多个方面。随着技术的不断进步，机器视觉在焊接领域的应用前景将愈发广阔，为提高焊接质量、效率和一致性提供了创新的解决方案。

2.系统框架与关键技术

本研究设计了一个综合性的系统框架，以基于机器视觉的焊缝引导技术在高精密氩弧焊中的应用为目标。这个系统框架涵盖了多个关键技术模块，包括图像获取、图像处理、焊缝检测与跟踪等，通过这些模块的有机结合，实现了焊缝引导的自动化与智能化。

2.1图像获取：

图像获取是基于机器视觉的系统的第一步。高分辨率摄像设备被安置在焊接区域，实时采集焊接过程中的图像。这些图像不仅包括焊缝的信息，还包括周围环境的背景等。通过适当的图像采集设置，系统可以获取清晰、准确的焊缝图像，为后续的处理和分析提供了数据基础。

2.2图像处理：

图像处理是实现焊缝引导的关键步骤之一。采集到的图像往往包含噪声、光照变化等干扰因素，需要经过预处理来提高图像的质量。预处理包括图像去噪、增强、平滑等操作，以减少干扰，突出焊缝的特征。此外，图像处理还可以实现图像的分割、边缘检测等操作，为焊缝的检测与跟踪提供更好的特征。

2.3焊缝检测与跟踪：

在经过图像处理后，焊缝的特征得到了明显的提升。焊缝检测与跟踪是系统的核心部分，其目标是通过图像分析技术准确地识别焊缝的位置和形状，并实时地跟踪焊缝的变化。这涉及到图像分割、特征提取、模式匹配等复杂的计算机视觉算法。通过这些技术，系统可以高精度地检测焊缝，以便进行后续的控制和调整。

2.4自动化控制：

在焊缝检测与跟踪的基础上，系统可以通过自动化控制实现焊缝的准确引导。一旦焊缝的位置发生微小的偏移，系统会立即调整焊枪的位置，以确保焊枪与焊缝的对齐。这需要结合控制系统和电动执行机构，实现焊接位置的实时调整。自动化控制不仅提高了焊接的准确性，还降低了人工操作的技术要求。

2.5系统集成与优化：

各个技术模块相互关联，需要进行系统集成和优化。系统集成包括硬件和软件的协同工作，确保图像的传输、处理和控制的有效连接。系统优化则包括算法的优化、参数的调整等，以提高系统的稳定性和性能。

通过将这些关键技术模块有机地结合在一起，系统能够实现对焊缝的实时识别、跟踪和引导，从而提高了焊接的精确性和稳定性。系统的稳定性和性能不仅取决于各个技术模块的质量，还需要在实际应用中进行充分的调试和优化。

3.实验验证与结果分析

为了验证基于机器视觉的焊缝引导技术在高精密氩弧焊中的应用效果，本研究进行了一系列实验，并对实验结果进行了详细的分析。实验旨在验证系统的稳定性、准确性以及在实际焊接中的效果，以便更好地了解该技术在实际应用中的优势和潜力。

3.1实验设置：

在实验中，我们采用了一台高精密氩弧焊设备，将系统框架与关键技术应用于焊接过程中。焊接材料为不锈钢薄板，焊缝为直线型和曲线型。高分辨率摄像设备被安置在焊接区域，实时采集焊接过程中的图像。系统根据图像处理和焊缝检测结果，调整焊枪的位置，以保持焊缝与焊接源的正确对齐。实验中同时采用了传统的手工操作方法作为对照组。

3.2实验结果与分析：

通过一系列实验，我们获得了丰富的实验数据，并对实验结果进行了详细的分析。

实验结果表明，基于机器视觉的焊缝引导技术能够有效地识别焊缝的位置和形状，实现焊枪的准确引导。与传统的手工操作相比，系统引导下的焊缝更加准确，焊接位置的稳定性得到了明显提升。在直线型焊缝的实验中，系统能够持续地保持焊缝与焊接源的对齐，消除了人工操作可能引入的偏差。

实验结果显示，机器视觉系统在焊接过程中表现出较高的实时性和自适应性。当焊缝位置发生微小的偏移时，系统能够迅速作出反应，实时调整焊枪的位置，保持焊接的准确性。这种实时性和自适应性使得焊接过程更加稳定，减少了焊接缺陷的发生。

通过比较实验数据，我们还发现基于机器视觉的焊缝引导技术能够显著提高焊接的效率。系统能够实时地识别焊缝位置，减少了操作者的等待时间。同时，系统的自动化控制使得焊接过程更加连续和流畅，进一步提高了焊接效率。

通过对焊缝引导技术的实验数据进行统计和分析，我们得出了一系列定量的指标，如焊缝偏差的范围、稳定性指数等。这些指标为进一步优化系统参数、算法和控制策略提供了依据，有助于进一步提升系统的性能和稳定性。

实验验证了基于机器视觉的焊缝引导技术在高精密氩弧焊中的应用效果。通过实时的图像处理和自动化控制，系统能够实现焊缝的精确引导，提高焊接的质量和效率。实验结果不仅证明了该技术的有效性，还为实际工程应用提供了有力的支持和指导。随着技术的不断发展，基于机器视觉的焊缝引导技术在高精密焊接领域将发挥出更大的优势，为焊接技术的提升和创新带来新的可能性。

4.应用前景与展望

基于机器视觉的焊缝引导技术在高精密氩弧焊领域具有广阔的应用前景。随着制造业不断向高精度、高质量方向发展，焊接作为关键的加工环节，对于焊缝的精确引导要求也越来越高。

随着人工智能技术的飞速发展，基于机器视觉的焊缝引导技术有望实现更高层次的智能化。借助深度学习和模式识别等方法，系统可以逐步学习和优化，实现对不同焊接场景的自动适应和调整。这将使得焊接过程更加智能化，从而提高焊接的效率、准确性和一致性。智能化的焊接进程将为制造业带来更高的生产效率和质量保障。

基于机器视觉的焊缝引导技术不仅适用于金属焊接，还在多种焊接材料中具有应用潜力。不论是金属、塑料还是其他材料，机器视觉技术都能通过图像分析和处理，实现焊缝的精确引导。这将使得该技术在汽车制造、航空航天、电子制造等不同领域中都有着广泛的应用前景。无论是精密零部件还是复杂结构，机器视觉的灵活性和适应性将为不同行业的焊接工艺提供新的可能性。

随着工业自动化的不断推进，将基于机器视觉的焊缝引导技术应用于自动化生产线也成为了可能。通过将机器视觉系统与焊接机器人等自动化设备集成，可以实现焊接过程的全自动化控制。这不仅可以提高生产效率，还可以减少人工干预，降低操作风险。自动化生产线的实现将进一步推动制造业的智能化和高效化。

另一方面，机器视觉系统的实时数据记录与分析功能为质量控制和工艺优化提供了强有力的支持。通过对焊接过程中的图像数据进行分析，可以及时发现焊接缺陷并追溯问题根源，从而提高焊接质量。这为制定更好的工艺流程和质量标准提供了依据，为制造业的可持续发展奠定基础。

尽管基于机器视觉的焊缝引导技术前景广阔，但也需要克服一些挑战。复杂的焊接场景可能会导致图像噪声和干扰增加，影响系统性能。系统参数设置、算法选择等需要根据不同的焊接材料和场景进行调整和优化。此外，数据隐私和安全等问题也需要得到充分考虑。

基于机器视觉的焊缝引导技术将在高精密氩弧焊领域发挥重要作用，并有望在制造业的智能化、自动化以及质量保障方面取得突破。随着技术的不断发展和完善，该技术将为焊接工艺的提升和创新注入新的活力，同时也将为其他领域的智能制造和自动化生产提供有益的经验和启示。

基于机器视觉的焊缝引导技术在高精密氩弧焊领域具有显著的优势。通过图像获取、图像处理、焊缝检测与跟踪等关键技术模块的有机结合，系统能够实现对焊缝的实时识别、跟踪和引导，从而提高焊接质量和效率。实验结果表明，该技术能够实现高精度的焊缝引导，具备良好的实时性和自适应性，同时降低了人为因素的影响，为焊接过程的稳定性和一致性提供了可靠保障。在应用前景与展望方面，基于机器视觉的焊缝引导技术展现了广泛的潜力。随着人工智能技术的不断发展，技术有望实现更高层次的智能化，适用于多种焊接材料和场景，实现自动化生产线的集成，以及为质量控制和数据分析提供有力支持。然而，技术的应用也需要克服复杂的焊接场景带来的挑战，不断优化参数和算法，以确保系统性能的稳定和可靠。基于机器视觉的焊缝引导技术在高精密氩弧焊领域有着广阔的应用前景和深远的影响。通过持续的研究和创新，这项技术将在制造业的智能化、自动化以及质量保障方面发挥更大的作用，为焊接工艺的提升和创新做出积极贡献。

参考文献：

[1] 朱成祥. 基于视觉引导的焊接机器人焊缝纠偏技术的研究[D]. 吉林:长春工业大学,2022.

[2]  陈银银. 基于激光视觉焊缝跟踪技术的机器人焊接智能产线设计[J]. 科技创新与应用,2023,13(1):120-123. DOI:10.19981/j.CN23-1581/G3.2023.01.029.

[3]  刘东来,崔亚飞,罗辉,等. 基于机器视觉的弧焊机器人焊缝识别及路径生成研究[J]. 制造技术与机床,2021(12):26-32. DOI:10.19287/j.cnki.1005-2402.2021.12.004.

[4] 成都环龙智能机器人有限公司. 一种高精密五轴氩弧焊机:CN201911101246.7[P]. 2020-01-10.

[5]  王作山. 基于激光结构光视觉引导的焊缝跟踪技术研究[D]. 山东:山东大学,2019. DOI:10.7666/d.Y3573631.