焊接機器人在石油化工建設行業廣泛應用的可行性分析

樊秀剛

中石化第十建設有限公司 山東青島 266555

作為國家重工業的重要組成部分，石油化工建設行業承擔了大量大型結構、大型儲罐、承壓設備、厚壁管道、特殊材料等的焊接作業。目前，該行業內焊接作業大多以傳統的手工焊接和機動焊接（半自動焊）為主。焊接時，操作人員、焊接設備、組對工裝、焊接工藝、焊接材料、焊接檢驗方法和焊接作業環境等因素都會在一定程度上影響焊接的質量，焊縫返修及重復檢測還會導致施工成本增加。而且人工焊接對操作者的依賴程度過高，即便是埋弧自動焊等半自動焊機，在調整焊接參數和電弧移動過程中也不能離開人工操作。操作人員質量意識淡薄、操作技能不熟練、水平發揮不穩定等因素都會造成焊接效率低、焊接質量不穩定。此外，由于焊接作業過程中產生的電弧煙塵污染對人體有害，越來越多的焊工改行至相對更為環保的行業工作，施工企業面臨著熟練焊工用工荒加劇、焊工人工成本持續上漲等項目管理壓力。

近年來，隨著現代人工智能的迅猛發展，焊接機器人自動化焊接技術日漸成熟，且基于其對車間環境要求低、抗干擾能力強等優勢，在制造業得到了越來越廣泛的應用。而石油化工建設施工現場設備結構林立、管道錯綜復雜，環境相較于車間更加復雜。因此，從技術層面研究分析焊接機器人能否在這種環境下正常發揮作用，并推動機器人焊接廣泛取代人工焊接，實現工程進度與工程質量的雙贏，是非常必要的。

1 焊接機器人現狀

我國是世界工業機器人消費最大國。據統計，2021 年全年，全國工業機器人完成產量366044 臺。MIRDATABANK 數據顯示，僅2022 年上半年，我國工業機器交易量就已超過13 萬臺[1]。據億歐智庫數據統計，2021 年焊接機器人占我國機器人消費總數的25%，消費占比情況如表1 所示。焊接機器人在各領域所展現出來的高效性、有序性、不知疲倦和靈活可靠等特性是其發展迅速的重要原因。

表1 2021 年焊接機器人消費占比情況

焊接機器人技術經歷了三個發展階段：第一代“示教—再現”焊接機器人，只會簡單的機械操作，沒有信息收集回傳的功能，即便是在簡單的工作環境中也有可能受其他細微影響而不能很好完成焊接作業，基本已被現代工業所淘汰；第二代具有感知功能的焊接機器人，已具備一定的感知能力，能夠搭載各種傳感器，并在傳感器的幫助下簡單辨別并很好地采集作業環境信息，也能夠在簡單的環境下獨立完成工作；第三代智能型焊接機器人，集多種傳感器于一身，可自動檢測作業環境，對復雜環境的適應性較強，可以基于收集到的信息自主決策并進行路徑規劃，“柔性”大大加強，是未來焊接機器人發展的主要形式，人類自此加快了步入自動焊接的時代[2]。

20 世紀80 年代末，我國研制出了第一臺弧焊機器人——“華宇- Ⅰ型”焊接機器人[3]，迄今為止已有近40年的歷史。我國機器人研究雖起步晚，但發展速度迅猛，從最初的點焊、弧焊發展到鎢極氣體保護焊、熔化極氣體保護焊、激光焊和等離子焊等焊接方式，作業環境也由原來的室內操作擴展到室外，如山間、水下、外太空和其他高污染環境等[4]。可見，焊接機器人能夠幫助人類從危險系數高的勞動環境中脫離出來。

2 焊接機器人應用的可行性分析

2.1 焊縫識別與跟蹤

焊縫識別與跟蹤是自動化焊接技術關鍵點所在。在石油化工建設施工現場，高空焊接作業非常常見。但高空焊接作業時操作空間受限，作業風險大，焊接難度大，極易導致焊接操作人員焊接水平發揮失常，直接影響到焊縫整體質量。而焊接機器人能夠精準地識別到焊縫，并確保焊槍準確定位并找到焊縫位置，快速適應復雜的作業環境，且操作性能穩定，極大程度上保證了焊接質量。

焊接機器人依托各種傳感器技術來實現既定功能。我國很早就已經開始了對傳感器的研究，在工業機器人中，傳感器技術的應用已比較成熟。智能機器人對外界環境有超強的感知力，在傳感器的作用下，機器人可以獲取外界信號數據，能夠自主識別、提取焊縫，并對焊槍位置進行矯正，從而實現對母材接口的精準焊接[5]。為消除自動化焊接過程中噪音、灰塵或金屬飛濺等對傳感器穩定性所產生的干擾，智能機器人采用圖像預處理法，對采集圖像做去噪處理，突出增強圖像中的焊縫特征信息，有助于后續焊縫特征的提取[6]。

隨著軟件技術的不斷更新，計算機性能有了質的提升，邏輯運算功能進一步提高，視覺傳感的響應速率更快，成為最有潛力的一種傳感方式。當前視覺傳感的研究一般以激光作為光源，激光光源能量大、亮度高，對周圍環境光線的變化反應不敏感，能準確反映焊縫外觀，并提高焊接機器人的空間分辨率和靈敏度，是目前較好的傳感方法[7]。根據這種傳感方法，國內很多公司研究出了精密比較高的焊縫跟蹤系統。例如唐山英萊的IL- HSP- 100SD02 激光視覺焊縫跟蹤系統，不僅能夠檢測內角、平板、對角、V 型坡口等類型的焊縫，還支持10 多種非標準焊縫的定制檢測，可以保存現場焊縫數據。北京創想的CXZK- MIC 微型激光焊縫跟蹤器，可以實時糾正焊縫存在的細小偏差，自動引導焊槍對焊縫進行追蹤[8]。在這些系統的作用下，焊接機器人能夠成功地排除施工過程中產生的弧光、金屬飛濺及煙塵等影響因素, 大幅度降低自然環境下光線、灰塵及空氣濕度等因素所產生的不良影響，既提高焊接效率，又確保焊縫成型良好；既安全、美觀，又提高了焊材的有效利用率，降低損耗量，使焊接質量有了質的提高。

2.2 焊縫質量控制

石油化工生產工藝多數具有高溫、高壓、易燃、易爆、易中毒、易腐蝕等特點。若出現焊接質量缺陷，不僅會影響各種設備、管道的使用壽命，還可能產生物料泄露，既污染環境，又易引發火災、爆炸等嚴重安全事故。焊接過程會使焊縫及其周圍熱影響區材料的金相組織和性能發生變化：若焊接過程中線能量過大，熱影響區組織晶粒紊亂、粗大易會造成材料脆化；若線能量過小，則造成淬硬組織從而產生焊接裂紋。由于焊接機器人對焊縫線能量的控制極為精準，焊接過程中依靠其敏銳的感知能力，焊接工藝參數可根據外部環境的變化實時調整，如起收弧穩定性、起收弧位置、焊接電流、電弧電壓、焊接速度、焊槍傾斜角、焊槍擺動幅度及頻率、焊槍擺動左右停留時間、干伸長、弧長、熔滴過渡形式和保護氣體流量等[9]。這些因素的控制得當與否直接決定焊縫成形質量的好壞。

為了控制這些因素，20 世紀80 年代起國外就開始對焊接專家系統的研究。目前焊接專家系統主要分為8 類，主要包括焊接工藝、焊接材料、焊接結構、焊接缺陷診斷、焊接成本估算、焊接過程控制、設備故障診斷和焊工考試專家系統。其中焊接過程控制專家系統主要是根據焊接過程檢測裝置，對焊接位置是否產生偏差、焊接位置是否熔透、焊接時有無產生母材的變形等進行逐一檢查，并根據檢查結果實時自動進行焊接調整的專用系統[10]。在焊接過程中，焊接控制專家系統可以根據各種焊接參數提供不同的焊接方法，使焊接機器人能夠根據捕獲的信息精準地進行軌跡移動，調整焊槍的使用姿態和一系列參數；選擇脈沖弧焊電源時可自行調節脈沖電流強度，使電流達到噴射過渡狀態，在保證熔深深度的條件下縮小熔池體積，從而實現焊接位置全覆蓋；同時因減小線能量而縮小熱影響區，降低熱影響區組織晶粒的粗大化，從而降低裂紋傾向和結構變形，使焊接工藝和焊接動作相互協調配合，提高焊接機器人控制的時效性，減少焊材損耗量、降低返工率，進而延長各種工件的使用期限，保證化工裝置的安全運行。

2.3 焊接質量檢測

焊接質量受諸多因素的直接或間接影響。即使選擇了最優的焊接方法和焊接工藝參數，采取了大量避免缺陷產生的工藝措施，也不能保證焊接不產生缺陷。常見的幾種焊縫缺陷類型包括未熔合、未焊透、裂紋、夾渣和氣孔等[11]。這些缺陷會影響焊接構件的力學性能和使用壽命，嚴重情況下會對公眾安全和財產帶來巨大的威脅和損失。因此，在焊后及時對工件的焊縫進行無損檢測，評估焊縫內部不同類型、不同程度的缺陷位置和缺陷大小是非常重要的工作。無損檢測技術廣泛應用在航空航天、機械制造、石油化工、特種設備制造等領域。

當前，石油化工施工行業對于焊縫質量的檢測依然沿用傳統的人工檢測方式，檢測內部缺陷的方法一般使用射線檢測（RT）、超聲檢測（UT）兩種。射線檢測時無損檢測操作人員手持X 射線機或γ 源射線機對需要檢測的位置進行曝光。如工件較厚，曝光時間相對較長，檢測時射線的輻射極易對操作人員身體造成傷害。在超聲檢測方面, 由于傳統的超聲檢測儀無法記錄檢測到的數據且，超聲探頭對薄壁工件不敏感，很少應用于施工現場。近幾年，隨著數字化儀器的發展和應用，超聲相控陣（PAUT）開始逐步替代傳統的超聲技術走入化工行業的施工現場，超聲相控陣檢測儀具有檢測探頭多樣、檢測敏感度高、數據可記錄、機身輕巧、可全天作業等優點，大大提高了檢測的效率。但仍需人工攜帶至工件位置，使用探頭對工件進行檢測，并判定焊縫質量是否合格。

實際工作中，很多大型設備、結構和管道所處位置較高，檢測人員通常需要借助腳手架或機械才能到達焊縫位置，不僅危險系數高，而且花費時間長、作業量大，耗費巨大的成本。而焊接機器人的應用會使焊縫缺陷檢測更加簡便快捷、經濟安全。文獻[12]提出一種基于人工神經網絡的機器人焊縫缺陷圖像自動辨別方法，通過模糊增強等預處理過程，增強圖像質量，突出缺陷特征，以圖像特征為辨識依據，不斷訓練人工神經網絡，從而得到準確的辨識結果[12]，有利于工件焊接的二次改進。阿里巴巴DAMO 研究院人工智能團隊使用卷積神經網絡(CNN)訓練，已成功識別新冠肺炎病灶的細微變化，如斑片狀或節段狀磨玻璃密度影等。根據這種新的研究思路，利用現代人工智能算法速度快、精度高的優勢，構造了專用于氣孔、夾雜物、裂紋、未焊透及未熔合等焊接缺陷的超聲相控陣檢測圖譜特征集及其智能分類算法，加強焊接缺陷檢測定性的分類[12]，使焊接質量檢測變得更加精準高效。

3 結語

目前焊接機器人技術越來越成熟，在各行業得到了越來越廣泛的應用。但在石油化工建設行業，仍以用傳統的人工焊接為主，對焊接機器人的應用不多。結合當前焊接機器人研發技術，從石油化工施工行業焊接工作各階段著手，對焊接機器人在該行業的應用進行了可行性分析：

（1）焊接機器人可以采用焊縫識別與追蹤系統實現對焊縫的準確定位和提取，提高石油化工建設行業的焊接精度；

（2）在專家控制系統及傳感器技術的加持下，焊接機器人對焊縫成形質量進行實時自動控制是可行的；

（3）焊接機器人與人工智能技術結合，能夠對焊接中產生的氣孔、夾雜物等焊接缺陷進行準確、高精度識別，提高識別效率，進一步保證焊接質量。

綜上所述，現代焊接機器人與視覺傳輸系統、控制系統和人工智能深度融合在石油化工建設行業中，實現廣泛應用是可行的。