人工智能在鋼箱梁焊接中的發展

趙 雙 健

(太原市城鄉管理局機關服務中心，山西 太原 030012)

0 引言

隨著城市飛速的發展，大跨徑橋梁在城市建設中起著非常重要的作用，為人們出行帶來眾多便捷。鋼箱梁作為一種典型的大跨徑橋梁，其具有施工工藝易操作、安全性穩定性高、工作效率高以及組裝方便等優點。目前對于鋼箱梁焊接組裝施工仍然是通過人工焊接來實現，施工技術和施工難度也對焊接工帶來很高的考驗。隨著國務院于2015年發布的《中國制造2025》，人工智能和信息技術為未來鋼箱梁焊接帶來了發展方向。此外，國家于2017年7月8日印發并實施的《關于印發新一代人工智能發展規劃的通知》文件，其中明確提出人工智能在國家戰略需求中扮演的角色以及人工智能在未來智能發展生態中的發展方式。因此智能編程、遠程智能焊接操作、焊縫跟蹤技術等為人工智能在鋼箱梁焊接中的發展和應用提供可行性參考。

1 鋼箱梁焊接中的智能編程

在鋼箱梁智能焊接中一般用到焊接機器人，而焊接機器人的操作方式和操作流程都要通過編程語言來實現。一般機器人的智能編程包括示教編程和離線編程兩種方法，這兩種方法都是從傳統編程方法演化發展而來，主要借助于微機圖形學和幾何算法來實現機器人與鋼箱梁在不同工作環境下的完好配合，通過設定相關的焊接路徑、焊接參數和幾何尺寸來合理規劃焊接軌跡，從而保證鋼箱梁焊接的高品質和高精準。

對于鋼箱梁中存在的規則性、重復性的焊接位置可以使用示教編程的方法進行。示教編程的主要方法是：首先，操作人員通過手動操作示教器來控制焊接機器人到達預定的焊接位置并記錄當前所在位置。其次，將記錄的位置傳輸到焊接機器人的控制器中。最后，焊接機器人可以根據控制指令來進行焊接任務。一次的焊接結束以后，焊接機器人可以根據控制指令重復進行焊接任務。操作人員也可以通過示教編程法定義不同的焊接坐標系對焊接機器人進行控制。示教編程方法具有快捷高效、操作簡單、無需設定環境模型等優點，可以實現鋼箱梁在焊接中存在的重復性操作，同時可以修正鋼箱梁結構帶來的誤差。而對于鋼箱梁中存在的復雜的、特殊的構型，示教編程就無法實現智能化了，因此就需要離線編程來實現。離線編程主要是通過軟件，如Robot Art，Robot Studio等，在電腦里重構鋼箱梁中復雜構件的三維虛擬環境，然后軟件可以根據結構的形狀、尺寸和材料操作機器人來實現焊接軌跡，通過在離線編程仿真軟件中模擬整個焊接過程，可以隨時監控和調整焊接軌跡和形態來確定最終的焊接方案，最后通過軟件生成最終的焊接程序。示教編程與離線編程并不是對立存在的，而是相互補充相互促進的關系，在鋼箱梁的焊接中，需要根據具體的工程環境，合理選擇能提高工作效率和工作質量的編程方式。利用智能編程可以縮短焊接工藝技術的準備周期，可提高10倍以上的工作效率，并提高了焊接工藝標準化和規范化程度。

2 鋼箱梁焊接中的遠程焊接技術

在鋼箱梁焊接中一般采用弧焊技術，而弧焊技術決定了鋼箱梁的焊接質量，隨著計算機技術、自動控制技術和電子技術的發展，弧焊技術也得到了大力發展。弧焊電源技術就是弧焊技術中很重要的核心技術，其通過計算機和反饋自動控制系統來實現對電源在工作和非工作時的特性進行即時監測和控制，通過控制電源可以間接對弧焊技術中所用的電流進行調節和控制，以此來保證機器人在弧焊過程中的精準性和高效性。

不同于人工焊接操作，遠程焊接技術的操作主要是人通過遠程操控焊接機器人來對鋼箱梁進行焊接監測和控制，確保焊接任務的完成。遠程焊接技術在整個焊接過程較為復雜，其是機械、信息、傳感器、自動化等多學科融合的技術，且涉及到許多如力、熱、光、電、磁非線性耦合的問題，這就導致無法建立準確而吻合的數學模型，因此，遠程焊接技術是焊接自動化和智能化的最直接體現。隨著計算機信息化的發展，人工智能、神經網絡、云計算等學科結合能夠對這些問題得到很好的解決，能夠實現快速計算，這有效地推動鋼箱梁焊接中的遠程焊接技術的發展和應用。

對于大型鋼箱梁的焊接，通過單個焊接機器人完成任務是不實際的問題，因此勢必需要多個焊接機器人協同操作，共同完成焊接任務。這會極大增加信息化、智能化的難度，在自動化設計的時候，需要并列考慮多個機器人的焊接順序、焊接操作，首先需要確定每一臺機器人在焊接工作中的分工來保證每個機器人之間能夠溝通順暢，通過相互配合協調來提高機器人在焊接過程中的精準性和高效性。因此這涉及數學邏輯、多功能化、多信息統一、多信號處理和多物理連接等多方面柔性化集成問題。

3 鋼箱梁焊接中的焊縫跟蹤技術

焊縫跟蹤技術也可稱為智能視覺焊接壞點識別技術，是指在實際焊接過程中，由于環境等因素的影響，需要隨時調整焊接路徑、焊接工藝和焊接參數，來確保焊接質量的可靠性。該技術主要是通過一系列傳感器來隨時跟蹤檢測焊接過程中的焊接質量和焊接穩定性，設計的理論主要是傳感器技術和自動控制原理，隨著模糊數學、數值軟件、在線傳輸和神經網絡等的興起，該技術都可以應用到焊縫跟蹤技術中。焊縫跟蹤技術通過視頻畫面直觀的呈現機器人的焊接狀態，同時對焊縫和神經網絡進行檢測，并通過模糊自動控制來實現對焊縫跟蹤系統的實時計算，并做相應的調整和控制，這有效的提高了焊接跟蹤技術自動化和智能化的水平。

對于在惡劣環境下的鋼箱梁焊接過程，可能在跟蹤采集的圖像中容易出現圖像噪聲，初始采集的圖像是無法識別的，所以需要在鋼箱梁焊接壞點識別前，先采集鋼箱梁焊接壞點的圖像，通過使用非線性濾波方法進行去噪處理，然后采用非線性濾波處理(NFP)來計算圖像中的像素灰度均值，其表達式為:

H(x,y)=med[g(x+1,y+a)]

(1)

其中，H(x,y)為通過非均衡濾波處理方法得到的特征參數；g(x,y)為初始采集到初始鋼箱梁焊接圖像(x,y)處的特征參數；a為濾波窗口大小，通常取值為4×4。經過非線性濾波處理后，需要對鋼箱梁焊接壞點圖像進行圖像二值化處理。圖像二值化處理方法是根據焊接壞點圖像在全部圖像中的比例，設置鋼箱梁焊接壞點圖像像素的閾值范圍。鋼箱梁焊接壞點圖像像素閾值范圍的表達式為：

G={g|min[Pg-P]}

(2)

其中,Pg為通過運算獲取的像素分布系數；P為原始鋼箱梁焊接壞點圖像對比度，其表達式為P=Xm/X，Xm為鋼箱梁焊接壞點圖像中的灰度值，X為采集圖像中全部的像素數據。根據以上步驟處理，鋼箱梁焊接壞點圖像的去噪處理完成，得到了鋼箱梁焊接壞點處的清晰圖像。

焊縫跟蹤技術還用于超大規模焊接技術的缺陷檢測。其中圖像處理和模式識別更廣泛地應用于焊縫跟蹤技術。例如其可用于熔焊過程的處理和檢測,對影響焊接質量的熔深和焊寬可進行聯機跟蹤檢測，實現焊接過程的自動控制。此外,焊縫跟蹤技術還可以和專家系統結合在一起，更好地利用數據庫來進行焊縫的識別,并由此評定焊接工藝的好壞并設計相應的優化。

4 結語

鋼箱梁作為一種典型的大跨徑橋梁，目前的施工技術和施工難度也對焊接工帶來很大的考驗。隨著人工智能科技創新的發展，鋼箱梁實現自動焊接在未來發展中具有巨大潛力。通過智能編程、遠程智能焊接操作、焊縫跟蹤技術等為人工智能在鋼箱梁焊接中的發展和應用提供可行性參考。