機器人焊接智能化技術在薄壁材料加工中的研究現狀與挑戰

摘 要：隨著工業自動化技術的發展，特別是在焊接行業中，機器人焊接技術已經成為推動生產效率和質量提升的關鍵因素。本文探討了薄壁材料焊接智能化技術的當前應用與挑戰，分析了焊接機器人在薄壁材料加工中的關鍵技術，如傳感技術、焊縫識別與導引技術、焊縫跟蹤技術、焊縫成形質量控制方法、多機器人協調控制技術和遙控焊接技術。還提出了針對這些技術挑戰的策略，包括提升傳感器性能、開發自適應焊接控制算法和實現多機器人系統的協作與優化，旨在進一步推動智能焊接技術的發展和應用。

關鍵詞：機器人焊接技術 薄壁材料焊接 智能化焊接策略 多機器人協作 自適應控制算法

工業機器人技術在焊接行業的應用逐漸成為提升生產效率和焊接質量的關鍵。隨著技術進步，焊接機器人已從簡單的自動化操作演進至能夠進行復雜任務的智能化處理。在薄壁材料焊接領域，智能化焊接技術的發展尤為重要，因為它涉及高精度和復雜的材料處理需求。當前焊接技術的智能化主要涉及高級傳感技術、精確的軌跡控制、多機器人協調等關鍵領域。

1 薄壁材料焊接智能化技術概述

工業機器人技術作為當今世界引人矚目的高新產業之一，在焊接過程的自動化、機器人化以及智能化方面已經成為焊接行業的一個重要發展趨勢。焊接機器人因其高效率、質量穩定、工作可靠且通用性強等優點，已成為制造業的關注焦點。這些機器人不僅標志著焊接自動化和現代化的新階段，而且經過幾十年的發展，機器人焊接技術已經經歷了三個主要階段：早期的焊接機器人主要根據實際作業條件預設焊接路徑和規范參數，無法在焊接過程中實時調整；隨后，隨著計算機控制技術、人工智能技術以及網絡控制技術的發展，焊接機器人從這種預設的操作轉變為可以進行一定在線調整的模式；到現在，進一步發展為以智能化為核心，能夠實現多傳感器集成和智能化柔性加工的高級階段。在這一進程中，焊接機器人的智能化技術主要涉及信息傳感、運動軌跡控制、遙控焊接、多機器人協調控制以及焊接過程的智能控制等方面。通過這些技術的集成和應用，如基于局部自主智能焊接機器人系統（LAIWR），焊接機器人智能化的實現提供了強有力的支持。

2 焊接機器人在薄壁材料加工中的關鍵技術分析

2.1 焊接機器人傳感技術

傳感器用于感知焊接過程中外部環境的變化并反饋給機器人，從而實現焊接參數的動態調整，提高系統的柔性與適應性。根據應用場景和技術原理，焊接傳感器可以分為機械、電磁、電容、射流、超聲、紅外、光電、激光、視覺等類型。激光傳感器和視覺傳感器作為焊接領域的核心技術，能獲取焊接過程中的實時數據，并實現焊接熔池狀態、焊縫軌跡等關鍵參數的動態監控。多傳感器信息融合技術進一步增強了系統的可靠性和精度，通過集成多種傳感器的冗余和互補信息，為薄壁材料焊接提供了更加精準的狀態監測和決策支持。

2.2 焊縫識別與導引技術

焊縫識別與導引技術是焊接機器人智能化的重要組成部分，其核心是對焊接工件的形狀和焊縫形式進行精確識別并指導焊槍運動到焊接起始點。通過基于視覺的技術手段，機器人能夠獲取焊接環境的信息并對焊縫位置進行精準識別。近年來，三維空間焊縫識別技術的應用，使得復雜焊接路徑的規劃成為可能[1]。結合先進的路徑優化算法，機器人能夠實現對曲面焊縫的準確引導，為薄壁材料焊接過程中減少位置誤差、提高焊接質量提供了技術支持。

2.3 焊縫跟蹤技術

焊縫跟蹤技術是保證焊接質量的關鍵技術，能夠應對焊接過程中由于加工誤差、熱變形等因素引起的焊縫偏移問題。通過視覺傳感器和激光傳感器獲取焊接過程中的實時圖像，系統可以提取焊縫邊緣、中心線等關鍵參數，并基于模糊邏輯推理或神經網絡算法對焊縫軌跡進行糾偏?，F代焊縫跟蹤技術已經能夠實現三維方向上的實時調整，其X、Y、Z方向的精度滿足實際薄壁材料焊接的高要求，誤差小于0.3mm。

2.4 焊縫成形質量控制方法

焊縫成形質量控制方法是薄壁材料焊接中保證產品性能的重要技術環節。焊接過程是多參數耦合的非線性系統，焊縫成形受到間隙變化、焊接電流、焊接速度等多種因素的影響。智能化的焊縫成形質量控制方法采用模糊控制、神經網絡控制等先進算法，實時調整焊接參數。通過視覺傳感器監測熔池的動態狀態，系統能對熔池形狀、焊縫余高等關鍵指標進行預測并在線修正，從而實現對焊縫質量的閉環控制，確保薄壁材料焊縫均勻且無缺陷。

2.5 多機器人協調控制技術

多機器人協調控制技術是解決薄壁材料焊接中復雜任務的重要手段。多機器人系統通過合作與協調完成復雜焊接任務，核心是任務分配與運動協調。在多機器人系統中，通過建立通信協議和實時反饋機制，可以實現多個機器人的協同作業。基于Petri網的模型和局域網絡通信技術，系統能夠有效協調多個機器人在不同任務中的運行狀態，從而提高焊接效率和質量。在薄壁材料焊接中，多機器人協作能快速適應不同工件結構和焊接路徑的復雜要求。

2.6 遙控焊接技術

操作者在遠離焊接現場的安全環境中，通過遠程操作設備對焊接過程進行實時監控和控制。遙控焊接技術融合了臨場感、虛擬現實和遠程通信技術，實現了對焊接參數的動態調整和焊槍位姿的精準控制。結合立體視覺系統，遙控焊接設備能夠對工作環境進行三維重建，并通過反饋回的圖像信息對焊接路徑進行調整。

3 薄壁材料焊接智能化應用的現狀

3.1 傳感器與信息技術的應用

薄壁材料焊接智能化的發展現狀顯著表現在傳感器技術和信息處理技術的應用。在現代焊接行業，尤其是薄壁材料的焊接過程中，傳感器用于實時監控焊接參數，如溫度、速度、焊接電流和電壓等，從而實現焊接過程的精準控制。這些傳感器通常包括機械、電磁、電容、光電和視覺傳感器，其中視覺傳感器因其能夠提供焊縫的直觀圖像而被廣泛應用于焊縫跟蹤和焊縫質量評估中。此外，隨著信息技術的發展，數據處理技術，尤其是機器學習和深度學習算法，在焊接參數的優化和過程控制方面發揮著越來越重要的作用。

3.2 智能化焊接設備的集成

智能化焊接機器人的廣泛部署是薄壁材料焊接智能化應用現狀的另一重要方面。這些高度自動化的焊接機器人集成了多種傳感器和執行機構，能夠在無需人工干預的情況下完成焊接任務。智能化焊接設備不僅提高了焊接質量和生產效率，而且由于其編程靈活性和重新配置能力，極大地提升了生產線的適應性和調整效率。當前，智能化焊接設備的應用已經能夠支持多種焊接方式，包括TIG焊、MIG焊和激光焊等，適用于多種工業應用場景，如汽車制造、航空航天以及精密電子制造等。

3.3 多機器人協作技術的進展

多機器人協作技術是實現大規模薄壁材料焊接智能化的關鍵技術之一。在此技術領域，多個焊接機器人可以同步作業，通過網絡或無線通信方式協調操作，以提高大型結構件的焊接效率和質量。當前，多機器人系統已經能夠在沒有人工干預的情況下完成復雜的焊接任務，如車體裝配和大型工業設備的制造[2]。這些系統通常依賴高級的算法來優化機器人的路徑規劃和運動協調，確保焊接的一致性和精準度。此外，隨著人工智能技術的融入，多機器人協作系統現在能夠實現更加智能的決策支持和任務分配，使得焊接過程更加高效和自動化。

4 薄壁材料焊接智能化面臨的核心問題

4.1 傳感器精度與數據處理能力限制

盡管傳感器技術在焊接機器人中的應用極大地推動了操作精度和自動化水平的提升，但傳感器精度和數據處理能力的限制仍然是智能焊接技術面臨的主要問題之一。特別是在薄壁材料焊接中，由于材料的敏感性和焊接過程中熔池動態變化的復雜性，高度精確的傳感器是實現高質量焊接的關鍵。當前，即使是先進的視覺或激光傳感器也難以在所有焊接條件下提供完美無誤的數據，尤其是在光線反射強烈或視野受限的環境中。此外，數據處理能力也是智能焊接系統面臨的瓶頸。

4.2 焊接過程控制與優化算法的復雜性

薄壁材料焊接要求極高的精度和控制，任何微小的誤差都可能導致焊接缺陷，如焊穿、未焊透等問題。當前的焊接算法必須能夠實時調整焊接參數，如電流、電壓、速度和路徑等，以適應材料特性和接頭幾何形狀的變化。然而，焊接過程本質上是一個多變量非線性系統，其中許多輸入參數之間存在復雜的相互作用。設計能夠準確模擬這種系統的算法不僅技術要求高，而且需要大量的實驗數據支持模型的驗證和優化。此外，算法必須足夠靈活以適應多種焊接情境和材料類型，這在實際操作中是一個重大挑戰。

4.3 機器人系統的集成與協調問題

多機器人協作系統在薄壁材料焊接應用中提供了高效率和靈活性，但同時也帶來了系統集成與協調的挑戰。每個焊接機器人必須與其他機器人以及整個生產線的其他部分精確同步工作。這不僅涉及機械同步，如運動與操作的時間對齊，還包括數據與控制指令的實時共享和處理。在實際應用中，這種同步與協調需求對系統的通信網絡和協調算法提出了高標準，任何通信延遲或協調失誤都可能影響焊接質量和系統效率。此外，隨著焊接機器人在薄壁材料焊接中的廣泛應用，如何有效地將新一代智能焊接機器人與現有的自動化系統集成，以及如何更新舊有系統以支持高級智能功能，都是當前面臨的實際問題。

5 針對薄壁材料焊接的智能化策略

5.1 提升傳感器性能與優化數據處理技術

可以通過研發高靈敏度和高分辨率的視覺傳感器來獲取焊接過程中更多細節信息，特別是在熔池形狀、焊縫軌跡等關鍵參數的動態監測上。激光傳感器的精度可以通過調整波長和頻率以及優化散射模型來提高，增強其在復雜光線環境下的適應性。多傳感器融合技術能夠整合來自不同類型傳感器的數據，以補充單一傳感器在某些環境下的不足。為了處理大量實時數據，焊接系統需要搭載具有高計算能力的處理單元，可以通過引入GPU或FPGA架構，提升對高頻圖像和多維數據的處理速度。同時，針對薄壁材料焊接中的大數據，可以開發基于人工智能的快速數據篩選和特征提取算法，增強系統在動態條件下的實時響應能力[3]。通過結合云計算架構，數據存儲與計算可分布在不同節點中，以提高系統整體的數據處理效率。

5.2 開發自適應焊接控制算法

采用基于神經網絡的模型，利用大數據訓練復雜得多參數模型，以預測最佳焊接參數組合。通過將模糊邏輯控制嵌入到焊接系統中，能夠使系統在參數不確定性較大的情況下仍然保持對焊接過程的穩定控制。在算法設計上，可引入強化學習方法，使焊接機器人能夠通過迭代試驗不斷優化自身的焊接路徑和參數設置。在焊縫成形控制中，可利用反饋控制方法，將實時采集的焊接過程數據與目標參數進行比較，根據偏差值對焊接電流、焊接速度等進行動態調整。針對復雜曲面或非線性軌跡的焊接任務，采用基于測地映射的路徑規劃算法，保證焊接路徑最優且參數調節及時。

5.3 實現多機器人協作與系統集成優化

采用工業以太網或無線通信技術構建高帶寬、低延遲的通信網絡。在系統層面，開發分布式控制架構，使每個機器人能夠獨立完成其局部任務，同時與整體系統保持協同。為了提升協作效率，設計基于任務分解的控制算法，將整體焊接任務劃分為多個子任務并動態分配給機器人群體。對于復雜任務的路徑協調，采用遺傳算法對機器人的焊接路徑和姿態進行最優規劃，確保多機器人之間不存在運動沖突。在系統集成中，可通過構建模塊化接口，使智能焊接機器人能夠方便地與生產線的其他自動化設備集成，形成完整的智能化焊接生產單元。通過引入數字孿生技術，在虛擬環境中模擬多機器人協作的整個焊接流程，優化操作策略并預測可能的系統瓶頸。

6 結語

薄壁材料焊接智能化技術的進步為制造業帶來了顯著的效率和質量提升。通過集成高級傳感器、實施精確的控制策略，以及優化多機器人的協同作業，智能焊接系統能夠應對復雜的焊接任務。繼續研發這些技術并解決存在的挑戰將進一步推動智能化焊接技術的應用，從而滿足更廣泛的工業需求。

參考文獻：

[1]孔維拯，孫晗，李斯麟，等.局部自主智能化焊接機器人系統設計[J].自動化儀表，2024，45（08）：64-68.

[2]陸建衛.焊接機器人在焊接技術應用中的關鍵技術分析[J].內燃機與配件，2024（03）：57-59.

[3]李明洋.面向薄壁工件焊接處理的機器人測量及加工方法研究[D].哈爾濱：哈爾濱工業大學，2021.