焊接機(jī)器人視覺(jué)感知及智能化焊接關(guān)鍵技術(shù)研究進(jìn)展

Progress and trends towards visual perception technologies in intelligent robotic welding

CHEN Huabin，XIAO Runquan，CHEN Shanben （School of Materials Science and Engineering，Shanghai Jiao Tong University，Shanghai 2OO24O，China）

Abstract： Intellgent welding is important in promoting the \" industrial base strengthening\"project，supporting national construction and defense security. From major equipment to fine structures，welding is an indispensable key technology.Asan important carrier of intellgent welding，robots will play an important role in promoting \" replacing people with machinesand liberating people with machines.\" Starting from the key technical perspectives of scene modeling of the entire welding manufacturing process，in-situ perception of welding process shape， adaptive regulation，and process knowledge construction， this paper focuses on the research status of common technologies such as \" teaching-free\" programming environment perception，point cloud registration，weld trajectory planning，and weld adaptive arrangement of welding robots.Then，taking the multi-source information monitoring and control system of the intellgent welding manufacturing process as an example，a hierarchical structure model of a welding manufacturing system based on IOT-MAS is proposed，and common scientific problems such aswelding multimodal information perception，fusion，and processknowledge modeling are introduced.In addition，the paper introduces a typical case of online learning of on-site perception data of engineering machinery parts welding and a welding quality evaluation model driven by a model-data dual drive.In conclusion，we explore the current trends and obstacles in advancing intelligent robot welding.

Key words： welding robot； intelligent welding; visual sensor; weld seam tracking；welding quality

0 前言

美國(guó)、德國(guó)、日本等發(fā)達(dá)國(guó)家紛紛實(shí)施“再工業(yè)化”和“制造回歸戰(zhàn)略”，力圖搶占高端制造市場(chǎng)，國(guó)內(nèi)制造業(yè)面臨創(chuàng)新升級(jí)和智能化轉(zhuǎn)型的迫切需求[1]。焊接作為先進(jìn)制造領(lǐng)域的重要組成部分，必將與新一代信息技術(shù)融合，并在多物理場(chǎng)在線感知與重構(gòu)、物理信息系統(tǒng)融合、焊接工藝自學(xué)習(xí)與進(jìn)化、工藝知識(shí)圖譜構(gòu)建以及質(zhì)量性能自適應(yīng)調(diào)控等方面進(jìn)一步突破，逐步實(shí)現(xiàn)焊接制造裝備、系統(tǒng)與模式的變革[2-3]

近年來(lái)隨著數(shù)字化、智能化與焊接制造的深度融合，在路徑規(guī)劃、焊縫跟蹤、焊接過(guò)程多模態(tài)信息感知和建模，以及時(shí)變工況的自適應(yīng)控制等方面取得了長(zhǎng)足進(jìn)步。鑒于焊接制造過(guò)程“不可視”、“難定量”、“強(qiáng)時(shí)變”和“非線性”等特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)以焊接制造過(guò)程復(fù)雜物理場(chǎng)景快速檢測(cè)與模型重構(gòu)條件，以焊接過(guò)程中溫度場(chǎng)、電弧聲音、液態(tài)熔池、電弧一熔池等離子體、接頭性能（應(yīng)變場(chǎng)）、成形形貌等關(guān)鍵狀態(tài)參數(shù)精確感知，以焊接過(guò)程物質(zhì)、能量、信息的獲取與分析，以復(fù)雜時(shí)變工況動(dòng)態(tài)補(bǔ)償和自適應(yīng)調(diào)控等為特征的焊接智能制造新模式，是焊接制造科學(xué)與技術(shù)的重要發(fā)展方向[4-5] ○

焊接制造復(fù)雜場(chǎng)景重構(gòu)、焊接動(dòng)態(tài)過(guò)程的多模態(tài)信息感知、知識(shí)判斷與智能化控制等等，是本領(lǐng)域的關(guān)鍵核心技術(shù)[6-8]。針對(duì)高質(zhì)量復(fù)雜構(gòu)件焊接制造場(chǎng)景，依賴工業(yè)機(jī)器人作為載體，首先，焊接機(jī)器人需要快速且精確感知作業(yè)環(huán)境和識(shí)別待焊構(gòu)件，然而，基于有限測(cè)量點(diǎn)信息的焊縫特征提取、軌跡規(guī)劃精度以及復(fù)雜焊縫（多層多道）規(guī)劃方法適應(yīng)性等問(wèn)題，限制了機(jī)器人焊接智能化的廣泛應(yīng)用。現(xiàn)階段基于二維、三維視覺(jué)規(guī)劃方法，一定程度上實(shí)現(xiàn)了“免示教”自動(dòng)編程，減輕了繁瑣的機(jī)器人焊接示教過(guò)程，但應(yīng)對(duì)復(fù)雜構(gòu)件焊接過(guò)程狀況變化，如多層多道、空間軌跡焊槍姿態(tài)變化等場(chǎng)景，缺乏動(dòng)態(tài)補(bǔ)償、自適應(yīng)調(diào)節(jié)等智能行為和功能。其次，面向航天、核電等重大工程焊接制造需求，即使焊接裝備已知、工藝參數(shù)和流程預(yù)先確定情況下，現(xiàn)階段焊接機(jī)器人智能化程度嚴(yán)重不足，“瓶頸”難題具體表現(xiàn)在強(qiáng)時(shí)變工況下的高階次、非線性的焊接過(guò)程實(shí)時(shí)響應(yīng)模型構(gòu)建，焊接多模態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型的在線學(xué)習(xí)和進(jìn)化機(jī)制，焊接接頭形性自適應(yīng)實(shí)時(shí)多參數(shù)調(diào)控方法等方面[9-10] O

文中圍繞實(shí)現(xiàn)使傳統(tǒng)手工的焊接操作從“技藝”走向“科學(xué)”以及“以機(jī)器代替人，以機(jī)器解放人”的智能化焊接制造的關(guān)鍵基礎(chǔ)科學(xué)問(wèn)題與應(yīng)用基礎(chǔ)理論進(jìn)行探索。從焊接制造過(guò)程的在線檢測(cè)與控制、人工智能、大數(shù)據(jù)分析等現(xiàn)代信息技術(shù)和焊接技術(shù)學(xué)科交叉綜合發(fā)展的角度，提出了以焊接機(jī)器人智能化技術(shù)為核心的“智能化焊接制造工程”概念，并在該領(lǐng)域開展了科學(xué)基礎(chǔ)、關(guān)鍵技術(shù)與焊接智能制造技術(shù)工程實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)性研究工作[11-14] 。

1焊接機(jī)器人視覺(jué)感知與路徑規(guī)劃

焊接機(jī)器人因其質(zhì)量穩(wěn)定、效率高等優(yōu)勢(shì)而廣泛應(yīng)用于焊接制造領(lǐng)域，視覺(jué)感知是焊接機(jī)器人系統(tǒng)的重要組成部分，在復(fù)雜的焊接工況中利用視覺(jué)傳感器高精度地重建場(chǎng)景全局信息是實(shí)現(xiàn)智能化焊接的必備條件。智能化焊接機(jī)器人通過(guò)視覺(jué)等感知系統(tǒng)，通過(guò)對(duì)焊接場(chǎng)景、待焊工件的全局和局部特征學(xué)習(xí)，并進(jìn)行統(tǒng)一空間基準(zhǔn)、預(yù)處理、配準(zhǔn)融合及結(jié)合待焊工件的數(shù)字模型等先驗(yàn)信息，構(gòu)建顧及跨尺度、誤差分析補(bǔ)償及高精度的焊接場(chǎng)景真實(shí)模型，提升焊接機(jī)器人在復(fù)雜焊接場(chǎng)景下的自適應(yīng)作業(yè)能力，最終實(shí)現(xiàn)廣泛應(yīng)用，是機(jī)器人焊接智能化領(lǐng)域的關(guān)鍵基礎(chǔ)技術(shù)之_[15-16]。

1.1基于激光視覺(jué)傳感的機(jī)器人自主焊接

激光視覺(jué)傳感技術(shù)因其非接觸、檢測(cè)精度高等優(yōu)點(diǎn)，近年來(lái)已經(jīng)成為實(shí)現(xiàn)機(jī)器人智能化焊接最具前景的傳感手段之一。Xiao 等人[17]對(duì)復(fù)雜焊接工況下，激光視覺(jué)系統(tǒng)的自動(dòng)標(biāo)定、初始焊接位置自主導(dǎo)引、焊縫特征點(diǎn)自適應(yīng)跟蹤等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了系統(tǒng)研究，如圖1所示。針對(duì)激光視覺(jué)器標(biāo)定過(guò)程繁瑣，提出了機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方程和運(yùn)動(dòng)范圍約束方程，實(shí)現(xiàn)了標(biāo)定過(guò)程的自動(dòng)化。將激光視覺(jué)系統(tǒng)中引入宏觀CCD相機(jī)，開發(fā)了激光復(fù)合視覺(jué)伺服的焊接導(dǎo)引算法，提升了焊接機(jī)器人在復(fù)雜焊接場(chǎng)景下的適應(yīng)性和智能化程度。針對(duì)傳統(tǒng)特征點(diǎn)提取算法難以適用于不同類型焊縫以及成像噪聲抑制等問(wèn)題，設(shè)計(jì)了LS-Snake（laser stripesnake）檢測(cè)器和LSFP-Tracker（laserstripefeaturepoint）跟蹤器，實(shí)現(xiàn)強(qiáng)焊接噪聲干擾下的平均跟蹤誤差均小于 0.23mm 。

在一些非結(jié)構(gòu)場(chǎng)景下實(shí)施機(jī)器人焊接，特別是精密構(gòu)件的高質(zhì)量焊接，不僅需要保證軌跡準(zhǔn)確性，也需要?jiǎng)討B(tài)調(diào)整填充策略以實(shí)時(shí)響應(yīng)焊接熱變形、焊道不均勻等因素引起的位置和姿態(tài)偏差。利用主被動(dòng)視覺(jué)復(fù)合的方式預(yù)規(guī)劃焊接路徑，利用激光傳感器獲取工件三維點(diǎn)云信息，再結(jié)合二維熔池幾何特征實(shí)時(shí)獲取機(jī)器人焊接軌跡，實(shí)現(xiàn)焊接偏差的無(wú)時(shí)滯補(bǔ)償與焊接運(yùn)動(dòng)的自適應(yīng)規(guī)劃，可以在精度和實(shí)時(shí)性上同時(shí)滿足復(fù)雜焊縫的機(jī)器人精準(zhǔn)焊接需求。

多層多道焊接過(guò)程的自主規(guī)劃與在線修正也是機(jī)器人焊接智能化的一個(gè)重要場(chǎng)景，特別在船舶制造、能源重裝以及海工裝備等領(lǐng)域，多層多道焊接的應(yīng)用十分廣泛，傳統(tǒng)的多層多道大多采用離線規(guī)劃的方式，但易存在誤差累計(jì)、側(cè)壁未熔合以及層道間未熔合等諸多問(wèn)題，Hou等人[18]通過(guò)解析焊接熱輸入、焊接TCP位姿以及工件數(shù)字模型等耦合參數(shù)的定量關(guān)聯(lián)，提出了基于模型驅(qū)動(dòng)（掃描—規(guī)劃一焊接—掃描—修正）的機(jī)器人焊接多層多道在線規(guī)劃和實(shí)時(shí)修正策略，融合焊縫坡口類型、焊接工件數(shù)字模型以及預(yù)填充模型等先驗(yàn)信息，建立了焊接坡口截面輪廓解析模型，實(shí)現(xiàn)了中厚板機(jī)器人焊接多層多道在線規(guī)劃與半定量化實(shí)時(shí)修正。

1.2復(fù)雜構(gòu)件機(jī)器人視覺(jué)感知及焊接路徑規(guī)劃

針對(duì)復(fù)雜空間大填充量焊縫軌跡的機(jī)器人自動(dòng)化、智能化焊接方面的關(guān)鍵技術(shù)目前應(yīng)用尚不成熟，Rao和Lu等人[19-20]以鍋爐集箱大管座機(jī)器人自動(dòng)化和智能化焊接為對(duì)象，開展了集箱大管座自動(dòng)化焊接的焊接路徑自主規(guī)劃、多層多道焊縫自適應(yīng)編排的機(jī)器人智能化焊接系統(tǒng)。鍋爐集箱大管座機(jī)器人焊接主要存在以下問(wèn)題：坡口形貌呈變截面、肩腹部填充量差異達(dá)一倍，坡口深、焊接填充量大，以及坡口加工及裝配誤差導(dǎo)致工件一致性差等。開發(fā)了基于激光視覺(jué)傳感技術(shù)的集箱大管座機(jī)器人智能化焊接工藝與系統(tǒng)，結(jié)合集箱大管座的數(shù)字模型，提出了逐層繞支管焊接的填充策略及馬鞍形焊縫特征點(diǎn)自適應(yīng)生成算法，設(shè)計(jì)了點(diǎn)云三維重建模型精度評(píng)價(jià)的點(diǎn)云配準(zhǔn)誤差分?jǐn)?shù)算法，融合焊縫軌跡特征點(diǎn)精確定位及誤差補(bǔ)償策略，實(shí)現(xiàn)了集箱大管座機(jī)器人焊接路徑自主規(guī)劃和焊道自適應(yīng)編排，解決了集箱管座接頭多規(guī)格、工件重復(fù)加工精度低等機(jī)器人焊接精準(zhǔn)定位和智能化焊接工程難題，如圖2所示。

通過(guò)復(fù)合視覺(jué)傳感系統(tǒng)開展在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境下實(shí)現(xiàn)焊接工件識(shí)別、定位與特征提取，借助矩陣變換實(shí)現(xiàn)多視點(diǎn)三維點(diǎn)云的精配準(zhǔn)，并融合焊縫二維圖像特征信息，抑制和彌補(bǔ)了由于強(qiáng)光照、工件反光等造成的點(diǎn)云損失，提高了配準(zhǔn)和焊縫軌跡特征提取精度。機(jī)器人在空間復(fù)雜軌跡全位置焊接過(guò)程中，焊槍TCP點(diǎn)三維位姿估計(jì)精度是影響焊接質(zhì)量的關(guān)鍵因素。Guo等人[21]針對(duì)空間曲面焊縫機(jī)器人精密磨削問(wèn)題，通過(guò)定義局部點(diǎn)云描述來(lái)識(shí)別和分割焊縫，生成感興趣區(qū)域（regionofinterest，ROI），采用固有形狀特征關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)方法提取代表ROI趨勢(shì)的點(diǎn)，通過(guò)非均勻有理B樣條曲線進(jìn)行打磨路徑規(guī)劃，提出了機(jī)器人可操作性和軌跡姿態(tài)差異為目標(biāo)的姿態(tài)估計(jì)和優(yōu)化方法，實(shí)現(xiàn)焊縫打磨精度控制在 0.2mm 內(nèi)。

2 基于多智能體的焊接監(jiān)控系統(tǒng)

智能焊接制造系統(tǒng)（intelligentweldingmanufactur-ingsystem，IWMS）的設(shè)計(jì)難點(diǎn)在于系統(tǒng)內(nèi)在結(jié)構(gòu)上具有分布性和復(fù)雜性，如何統(tǒng)籌管理同一網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，焊接制造系統(tǒng)的多個(gè)復(fù)雜傳感單元、決策單元和執(zhí)行單元，使其協(xié)調(diào)統(tǒng)一完成焊接任務(wù)，是智能焊接制造系統(tǒng)亟需解決的問(wèn)題。陳超[22]構(gòu)建了一套基于IIOT－MAS的智能化焊接制造過(guò)程多源信息監(jiān)測(cè)及控制系統(tǒng)，包括“領(lǐng)導(dǎo)一跟隨”形式焊接制造系統(tǒng)分層結(jié)構(gòu)模型、子系統(tǒng)智能體封裝、基于DockerSwarm集群管理的多智能體通訊、基于聯(lián)盟形成協(xié)作方法的MAS組織和協(xié)同。以IOT與MAS技術(shù)為基礎(chǔ)，將多源信息傳感監(jiān)控技術(shù)與傳統(tǒng)的焊接機(jī)器人工作單元進(jìn)行深度整合，以“傳感一決策一執(zhí)行”為切入點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)焊接過(guò)程的多源信息監(jiān)測(cè)與焊縫成形的實(shí)時(shí)反饋控制，最后對(duì)智能體單元功能完備性與多智能體協(xié)同機(jī)制有效性的試驗(yàn)驗(yàn)證，如圖3所示。

智能體單元包括：焊縫識(shí)別與定位、焊縫跟蹤與糾偏、多源傳感監(jiān)控、焊接質(zhì)量預(yù)測(cè)及焊縫成形反饋控制等功能模塊，接下來(lái)就焊接過(guò)程傳感、知識(shí)建模及成形智能控制等方面，介紹團(tuán)隊(duì)近年來(lái)的研究成果。

2.1焊接過(guò)程多模態(tài)視覺(jué)信息實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與感知

基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的焊接質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)在智能焊接過(guò)程中越來(lái)越受到重視，Chen等人[23]利用電弧光譜、聲音和電壓信號(hào)等多源信息進(jìn)行典型焊接缺陷預(yù)測(cè)，用于表征和映射焊接成形質(zhì)量；關(guān)于焊接動(dòng)態(tài)過(guò)程多模態(tài)信息感知，陳華斌等人3進(jìn)行了系統(tǒng)介紹。文中將聚焦焊接過(guò)程形一性演變及可視化測(cè)量表征等業(yè)界和學(xué)術(shù)界研究的熱點(diǎn)問(wèn)題，系統(tǒng)介紹焊接多模態(tài)視覺(jué)感知建模和知識(shí)提取等方面研究?jī)?nèi)容。以經(jīng)驗(yàn)焊工為例，通常是通過(guò)焊接過(guò)程熔池演變規(guī)律進(jìn)行工藝參數(shù)優(yōu)化調(diào)整，其領(lǐng)域知識(shí)主要涉及：熔池形態(tài)演變（正鴨梨形、負(fù)鴨梨形和近圓形3類熔池形貌）、熔池紋理特征（焊波）、熔池幾何特征以及下塌量等。焊接智能制造環(huán)境狀態(tài)感知正朝著高精度、多模態(tài)和非結(jié)構(gòu)環(huán)境的精細(xì)化等方向發(fā)展。焊接制造環(huán)境狀態(tài)的感知，難點(diǎn)在于焊接過(guò)程中的強(qiáng)弧光、煙塵、飛濺和高頻等因素極大限制了視覺(jué)傳感對(duì)場(chǎng)景狀態(tài)的準(zhǔn)確感知和認(rèn)知。傳統(tǒng)的被動(dòng)視覺(jué)主要借助焊接電弧光，如脈沖TIG焊暗淡的基值電弧或熔化極氣保焊熔滴短路過(guò)渡期間，獲取清晰的熔池圖像。橡樹嶺國(guó)家實(shí)驗(yàn)室團(tuán)隊(duì)采用被動(dòng)視覺(jué)傳感方式，如圖4所示，將液態(tài)熔池表面假設(shè)為一個(gè)球面鏡，通過(guò)鎢極尖端到其在熔池中的倒影建立相應(yīng)的反射模型，結(jié)合熔池幾何尺寸、弧長(zhǎng)等信息，計(jì)算焊接熔池表面高度[24] O

主動(dòng)視覺(jué)傳感則借助連續(xù)激光或脈沖激光光源并輔以特定波長(zhǎng)（近紅外）的濾光片，準(zhǔn)確獲取電弧和熔池信息，劣勢(shì)是系統(tǒng)更加復(fù)雜的同時(shí)只關(guān)注熔池幾何特征，一定程度上忽略了其他視覺(jué)特征，優(yōu)勢(shì)則是具有熔池三維測(cè)量及表征能力，肯塔基大學(xué)Zhang等人[25]利用激光點(diǎn)陣反射獲取熔池表面三維信息，北京工業(yè)大學(xué)Cheng等人[2利用結(jié)構(gòu)光的形變感知熔池表面高度。隨著焊接制造工藝過(guò)程中測(cè)量參數(shù)不斷增加、測(cè)量指標(biāo)不斷提高，簡(jiǎn)單地采用多個(gè)獨(dú)立傳感器組合測(cè)量表征，已無(wú)法滿足智能化焊接的新需求。面向復(fù)雜焊接制造場(chǎng)景下電弧一熔池精細(xì)感知，麥格威推出了一款寬動(dòng)態(tài)、多維度復(fù)合視覺(jué)傳感器，Mecaweld電弧熔池監(jiān)控相機(jī)，可同時(shí)感知凝固焊道、坡口、電弧、焊絲/鎢極和焊接液態(tài)熔池。

焊接接頭可靠性降低是“發(fā)于內(nèi)而形于外”，單依靠傳統(tǒng)意義上的電弧熔池表征和監(jiān)測(cè)進(jìn)行焊縫成形及質(zhì)量評(píng)價(jià)與控制遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，需進(jìn)一步分析萃取表征接頭性能的應(yīng)力一應(yīng)變信息。焊接工件在高溫移動(dòng)熱源局部加熱、快速冷卻，受周圍冷金屬約束產(chǎn)生焊接應(yīng)力和變形，因此，準(zhǔn)確掌握焊接接頭應(yīng)力一應(yīng)變演變規(guī)律對(duì)于前期工藝設(shè)計(jì)和提高構(gòu)件焊接質(zhì)量是至關(guān)重要。Chen等人[27]提出了一種基于二維數(shù)字圖像相關(guān)方法，如圖5所示，可視化表征焊接接頭熔合區(qū)、熱影響區(qū)高溫應(yīng)變演化規(guī)律，進(jìn)一步引入了增量法在熱彈塑性問(wèn)題應(yīng)用方法，并進(jìn)行遞歸式焊接殘余應(yīng)力增量計(jì)算和解析，將計(jì)算得到的焊接殘余應(yīng)力與盲孔法測(cè)量結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，最大偏差 32MPa 。

2.2焊接動(dòng)態(tài)過(guò)程工藝建模及自適應(yīng)控制

通過(guò)對(duì)焊接過(guò)程中各類信息感知，結(jié)合焊接工藝裝備的實(shí)時(shí)響應(yīng)模型，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜時(shí)變工況下的動(dòng)態(tài)補(bǔ)償與自適應(yīng)控制，是焊接智能制造的持續(xù)目標(biāo)。如何讓機(jī)器人或焊接專機(jī)像經(jīng)驗(yàn)焊工一樣在持續(xù)焊接作業(yè)中與工況、場(chǎng)景不斷交互學(xué)習(xí)，是解決任務(wù)型焊接生產(chǎn)方式自動(dòng)化和智能化的重要技術(shù)途徑。Huang和Zhang等人[28-29]利用電弧光譜、聲音和電壓信號(hào)等多源信息進(jìn)行典型焊接缺陷預(yù)測(cè)的研究，提取了焊接過(guò)程多源信息中用于表征焊接動(dòng)態(tài)過(guò)程和焊縫質(zhì)量4個(gè)特征參數(shù)，以此為基礎(chǔ)，提出了一種基于fisher濾波器和包裝器的混合特征選擇方法；建立了特征層融合的電壓一聲音一光譜交叉驗(yàn)證支持向量機(jī)（supportvectormachine-crossvalidation，SVM-CV）的焊縫熔透狀態(tài)預(yù)測(cè)模型，確定了最佳特征子集，模型準(zhǔn)確率達(dá)到 94.72% ，該方法為后續(xù)焊接多源異構(gòu)多傳感器數(shù)據(jù)的特征提取、選擇和動(dòng)態(tài)建模以及弧焊缺陷在線檢測(cè)提供技術(shù)實(shí)現(xiàn)途徑。

針對(duì)焊接過(guò)程多維多態(tài)信息的特征提取和維數(shù)約簡(jiǎn)技術(shù)，全面準(zhǔn)確描述焊接動(dòng)態(tài)過(guò)程及精確控制焊縫質(zhì)量問(wèn)題[30]。針對(duì)變極性等離子弧焊穿孔熔池視覺(jué)及聲音多源信息混合組成的高維特征空間，引人了非線性流形學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)最優(yōu)特征空間進(jìn)行智能篩選，進(jìn)一步構(gòu)建了基于模糊推理及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的焊縫成形預(yù)測(cè)模型，基于無(wú)模型自適應(yīng)控制方法（model-freeadaptivecontrol，MFAC）設(shè)計(jì)了單變量和雙變量鋁合金變極性等離子弧焊（variable polarityplasma arc welding，VP-PAW）無(wú)模型自適應(yīng)熔透控制器，實(shí)現(xiàn)了在變散熱、變厚度等干擾條件下的焊縫穩(wěn)定成形閉環(huán)控制，如圖6所示。

近年來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等新一代人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展，結(jié)合特征提取和融合為一體的深度學(xué)習(xí)過(guò)程，逐漸應(yīng)用于焊接動(dòng)態(tài)過(guò)程知識(shí)建模以及焊縫成形質(zhì)量控制，研究人員采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的深度學(xué)習(xí)算法，探索多源異構(gòu)信息與焊縫成形缺陷、精度和性能之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)。

3焊接過(guò)程數(shù)據(jù)智能管控與質(zhì)量評(píng)價(jià)

針對(duì)軌道交通、工程機(jī)械等領(lǐng)域的機(jī)器人焊接現(xiàn)場(chǎng)多源數(shù)據(jù)智能管控需求，構(gòu)建了機(jī)器人MAG焊接智能管控系統(tǒng)本地端和服務(wù)器端，確保焊接過(guò)程中電弧電壓、焊接電流、焊接電弧聲音、電弧一熔池圖像、保護(hù)氣體流量等多源信息實(shí)時(shí)采集、感知和傳輸，實(shí)現(xiàn)了挖掘機(jī)關(guān)鍵部件機(jī)器人焊接全流程數(shù)據(jù)可追溯和循證。基于數(shù)字化與信息化的深度融合實(shí)現(xiàn)焊接制造過(guò)程中的缺陷實(shí)時(shí)預(yù)警，多維度、多視角下焊接熔透狀態(tài)（根部未焊透、層間未熔合、焊漏）、錯(cuò)邊、卡絲、表面氣孔以及焊偏等缺陷開展在線預(yù)測(cè)及定量評(píng)估方法研究，如圖7所示，為解決復(fù)雜場(chǎng)景下焊接過(guò)程的全景式智能評(píng)判提供了有益的技術(shù)途徑。

基于核電建造特點(diǎn)和發(fā)展需要，近年來(lái)核電建造逐步提出了少人干預(yù)的智慧建造解決方案，Liu等人[31]針對(duì)核電現(xiàn)場(chǎng)管道內(nèi)壁與外壁同時(shí)監(jiān)測(cè)需求，建立了正面與背面兩種視覺(jué)系統(tǒng)，提取典型位置特征輪廓，計(jì)算得到相應(yīng)的特征數(shù)據(jù)，以此作為模型構(gòu)建的數(shù)據(jù)支撐，對(duì)圖像采集質(zhì)量進(jìn)行驗(yàn)證分析。利用構(gòu)建的圖像采集與處理系統(tǒng)，用于研究液態(tài)熔池在管道上的典型位置（平焊、立向下焊、仰焊、立向上焊）的形態(tài)特征，并進(jìn)行大量的不同參數(shù)組合的焊接試驗(yàn)，由此優(yōu)化了管道全位置焊接工藝參數(shù)；根據(jù)不同參數(shù)組合及熔池圖像特征建立了焊接熔透狀態(tài)識(shí)別模型，實(shí)現(xiàn)焊接質(zhì)量預(yù)測(cè)及焊接工藝協(xié)同優(yōu)化。

4結(jié)束語(yǔ)

（1）文中梳理了近年來(lái)在復(fù)雜場(chǎng)景下的智能化焊接及關(guān)鍵技術(shù)等方面的工作，給出了焊接動(dòng)態(tài)過(guò)程多源信息獲取、處理、融合及知識(shí)建模等方面的系統(tǒng)性算法，介紹了若干焊接多模態(tài)信息驅(qū)動(dòng)的知識(shí)提取及焊縫質(zhì)量智能控制新方法。

（2）面臨復(fù)雜焊接場(chǎng)景多工況交替、多信息耦合、模式不明且多變等復(fù)雜科學(xué)問(wèn)題和技術(shù)難題，未來(lái)從焊接加工到焊接制造的提升，需進(jìn)一步聚焦數(shù)字化與智能化焊接制造，以實(shí)現(xiàn)焊接結(jié)構(gòu)件的幾何特征與宏微觀性能一體的精準(zhǔn)優(yōu)化與控制為目標(biāo)，借助焊接工藝、機(jī)理的數(shù)理建模、數(shù)值模擬、人工智能與焊接大數(shù)據(jù)以及數(shù)字控制等技術(shù)手段，遵循焊接制造“虛擬一擬實(shí)一建模一控制”的理念，研究焊接制造全流程多尺度建模、高效高精度數(shù)值計(jì)算，復(fù)雜焊接場(chǎng)景與接頭形性參數(shù)的在線感知，焊接工藝、機(jī)理融合知識(shí)模型的自學(xué)習(xí)與進(jìn)化以及面向復(fù)雜時(shí)變焊接工況的自適應(yīng)調(diào)控等，進(jìn)而發(fā)展現(xiàn)代信息技術(shù)與焊接制造深度結(jié)合的數(shù)字化與智能化理論方法及裝備。

參考文獻(xiàn)

[1] 國(guó)家自然科學(xué)基金委員會(huì)工程與材料科學(xué)部機(jī)械工程 學(xué)科發(fā)展戰(zhàn)略報(bào)告[M].北京：科學(xué)出版社，2021.

[2]Zhou Ji，Zhou Yanhong，Wang Baicun，etal.Human-cyber-physical systems（HCPSs）in thecontextofnew-gener624.

［3］陳華斌，陳善本．復(fù)雜場(chǎng)景下的焊接智能制造中的信息 感知與控制方法[J].金屬學(xué)報(bào)，2022，58（4）：541-550.

[4］國(guó)家制造強(qiáng)國(guó)建設(shè)戰(zhàn)略咨詢委員會(huì)．中國(guó)制造2025藍(lán) 皮書[M]．北京：電子工業(yè)出版社，2016.

［5］林尚揚(yáng)，楊學(xué)勤，徐愛(ài)杰，等．機(jī)器人智能化焊接技術(shù) 發(fā)展綜述及其在運(yùn)載火箭貯箱中的應(yīng)用[J]．上海航天 （中英文），2021，38（3）：8-17.

[6］王克鴻，黃勇，孫勇，等．?dāng)?shù)字化焊接技術(shù)研究現(xiàn)狀與 趨勢(shì)[J]．機(jī)械制造與自動(dòng)化，2015，44（5）：1-6.

［7］張廣軍，李永哲．工業(yè)4.0語(yǔ)義下智能焊接技術(shù)發(fā)展綜 述[J]．航空制造技術(shù)，2016（11）：28-33.

[8］馮吉才．中國(guó)焊接1994-2016[M]．北京：機(jī)械工業(yè)出 版社，2017.

[9]Liu TY， Zheng P，Bao JS，et al. A state-of-the-art survey of welding radiographic image analysis： Challenges， technologiesand applications[J].Measurement，2023，214： 112821.

［10］宋天虎，劉永華，陳樹君．關(guān)于機(jī)器人焊接技術(shù)的研發(fā) 與應(yīng)用之探討[J]．焊接，2016（8）：1-10.

[11]Song S，Chen HB，Lin T，et al. Penetration state recognition based on the double-sound-sources characteristic of VPPAWand hidden markov model[J].Journal of Materials Processing Technology，2016，234：33-44.

[12]Wu D，Huang Y M，Chen HB，et al.VPPAW penetration monitoring based on fusion of visual and acoustic signals using t-SNE and DBN model[J]. Materials and Design， 2017，123： 1 -14.

[13]Huang HB，Hu M H， Xu A J，et al. In-situ strain measurement and error analysis of arc welding with 2D digital image correlation[J]. China Welding，2022， 31（3）：17-23 ：

[14]Zhu KH，Wang Q Z，Chen W G，et al. Robotic MAG welding defects and quality assessment with a defect threshold decision model-driven method[J].Mechanical Systems and Signal Processing，2025，224：112056.

[15］王耀南，江一鳴，姜嬌，等．機(jī)器人感知與控制關(guān)鍵技 術(shù)及其智能制造應(yīng)用[J]．自動(dòng)化學(xué)報(bào)，2023，49（3）： 494 -513.

［16］王浩，趙小輝，徐龍哲，等．結(jié)構(gòu)光視覺(jué)輔助焊接的軌跡 識(shí)別與控制技術(shù)[J]．焊接學(xué)報(bào)，2023，44（6）：50-57.

[17]Xiao R Q， Xu YL， Xu F J，et al. LSFP-Tracker： An autonomous laser stripe feature point extraction algorithm based on siamese network for robotic welding seam tracking[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics，2O24，71： 1037 -1048 welding method based on laser visual sensing system in robotic GMAW[J]. International Journal of Advanced Manufacturing Technology，2020，128：2753-2762.

[19]Rao M Z，Liu K，Sheng Z X，et al. A novel flling strategy for robotic multi-layer and multi-pass welding based on point clouds for saddle-shaped weld seams[J]. Journal of Manufacturing Processes，2024，121：233-245.

[20]Lu Y，Chen HB，Rao M Z，et al. A fast point cloud reconstruction algorithm for saddle-shaped weld seams in boiler header joints[M]. Singapore：Springer，2022.

[21]Guo W X， Huang X K，Qi B W， Vision-guided path planning and joint configuration optimization for robot grinding of spatial surface weld beads via point cloud[J]. Advanced Engineering Informatics，2024，61：102465.

[22］陳超．基于IOT與 MAS 結(jié)構(gòu)的智能化焊接制造過(guò)程監(jiān) 控及系統(tǒng)研究[D]．上海：上海交通大學(xué)，2021.

[23]Chen S B，Lu N. Research evolution on intelligentized technologies for arc welding process[J]. Journal of manufacturing processes，2014，2014，16（1）：109-122.

[24]Chen ZY，Chen J，F(xiàn)eng Z.Welding penetration prediction with passive vision system[J]. Journal of Manufacturing Processes，2018，36：224-230.

[25]Zhang K， Zhang Y M，Chen JS，et al. Observation and analysis of Three-Dimensional weld pool oscillation dynamic behaviors a sensor was used to observe weld pool oscillation in three dimensions，and then the 3D data was used to analyze the oscillation behaviors[J]．Welding Journal，2017， 96：143s-153s.

[26]Cheng YC，Wang QY，Jiao W H，et al. Detecting dynamic development of weld pool using machine learning from innovative composite images for adaptive welding[J]. Journal of Manufacturing Processes，2020，56： 908 -915.

[27]Chen H B，Song Y L，Chen X Q，et al. In-situ studies of full-field residual stress mapping of SS304 stainless steel welds using DIC[J]. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology，2020，109：45-55.

[28]Huang Y M，Zhao D J， Chen HB，et al. Porosity detection in pulsed GTA welding of 5AO6 Al alloy through spectral analysis［J].Journal of MaterialsProcessing Technology， 2018， 259： 332 -340.

[29]Zhang ZF，Chen HB，XuYL，et al. Multisensor-based real-time quality monitoring by means of feature extraction， selection and modeling for Al alloy inarc welding[J].Mechanical Systems and Signal Processing，2015，60：151 - 165.