焊缝跟踪技术
波形控制GMAW焊接电源及焊缝跟踪研究
波形控制GMAW焊接电源及焊缝跟踪研究波形控制GMAW焊接电源及焊缝跟踪研究摘要：随着科技的不断发展，焊接技术一直在不断提高。
气体保护电弧焊（gas metal arc welding，GMAW）作为一种常见的焊接方法，已经广泛应用于行业中。
本文通过探讨波形控制GMAW焊接电源的优势以及焊缝跟踪技术的研究，旨在提高焊接质量和效率。
1. 引言气体保护电弧焊（GMAW）是一种常用的焊接方法，广泛应用于航空航天、船舶、汽车和建筑等行业。
在传统的GMAW焊接中，焊接电源只能提供稳定的电流和电压，焊工需手动控制焊接参数。
近年来，随着电子技术的发展，波形控制GMAW焊接电源成为了焊接技术研究的热点之一。
2. 波形控制GMAW焊接电源的优势传统的GMAW焊接电源只能提供稳定的焊接参数，无法自动调整焊接过程中的参数。
波形控制GMAW焊接电源通过改变焊接电流和电压的波形，实现了焊接参数的自动调整。
这种技术的优势主要体现在以下几个方面：2.1 提高焊接质量波形控制GMAW焊接电源可以根据焊接材料的性质和焊缝的要求，自动调整焊接参数，使得焊接质量更加稳定。
例如，在焊接高强度钢板时，波形控制GMAW焊接电源可以根据焊缝的宽度和深度，自动调整焊接电流和电压，提高焊接强度。
2.2 提高焊接效率传统的GMAW焊接需要焊工通过手动调整焊接参数，工作效率较低。
而波形控制GMAW焊接电源可以根据焊接要求，自动调整焊接参数，提高工作效率。
例如，在焊接薄板时，波形控制GMAW焊接电源可以根据焊接速度和融合深度，自动调整焊接电流和电压，提高焊接速度和效率。
2.3 降低焊接变形和裂纹传统的GMAW焊接容易产生焊接变形和裂纹。
波形控制GMAW焊接电源可以根据焊接参数的调整，降低焊接过程中的热应力，减少焊接变形和裂纹的发生。
例如，在焊接不锈钢薄板时，波形控制GMAW焊接电源可以根据焊接速度和气体流量，自动调整焊接电流和电压，减少热应力，降低焊接变形和裂纹的风险。
焊缝跟踪方法
焊缝跟踪方法哎呀，说起焊缝跟踪方法，这事儿可真不是一两句能说清的，得慢慢道来。
记得有一回，我在一个工厂里实习，那地方的焊工师傅们一个个都是老手，但就是对那些高科技的东西不太感冒。
那天，我跟着师傅们一起，见识了一回真正的焊缝跟踪技术。
咱们先说说这焊缝跟踪是啥玩意儿。
简单点说，就是让机器知道焊枪该往哪儿走，别走歪了。
这事儿听起来简单，做起来可不简单。
你想啊，焊缝得直，焊点得均匀，这要是靠人眼盯着，那得多累啊。
所以，就有了这焊缝跟踪技术，让机器自己看着办。
那天，我跟着师傅们进了车间，那焊枪一亮起来，火花四溅，跟放烟花似的。
师傅们戴着护目镜，手里拿着焊枪，那专注的样子，跟做艺术品似的。
我在旁边看着，心里那个佩服啊。
然后，师傅们给我展示了他们的新玩意儿——一个装在焊枪上的摄像头，这玩意儿能实时捕捉焊缝的画面，然后通过电脑分析，告诉焊枪该往哪儿走。
我看着那电脑屏幕上的图像，焊缝清晰可见，摄像头跟着焊枪移动，一点儿也不含糊。
师傅们跟我说，这技术可帮了大忙了。
以前，他们得不停地调整焊枪，眼睛都得看花了。
现在好了，有了这焊缝跟踪，他们只要控制好速度，其他的都交给电脑了。
我看着师傅们操作，那焊缝走得笔直，焊点均匀，真是漂亮。
我记得有一次，一个师傅跟我说，他有一次焊接的时候，焊缝跟踪突然失灵了。
他当时那个急啊，手忙脚乱的，差点把整个焊接工作给搞砸了。
后来，他们检查了半天，原来是摄像头被焊渣给挡住了。
师傅们赶紧清理了一下，那焊缝跟踪又恢复正常了。
从那以后，他们每次焊接前都会检查一下摄像头，确保它干干净净的。
这焊缝跟踪技术，虽然听起来挺高大上的，但其实也挺接地气的。
它就像是师傅们的第三只眼，帮他们看着焊缝，让他们能更专注于焊接的质量。
而且，这技术还能减少浪费，提高效率，对工厂来说，那可是大大的好事。
最后，我想说，这焊缝跟踪技术，虽然不是人，但它就像是师傅们的好伙伴，跟他们一起，把那些复杂的焊接工作做得又快又好。
这就是我那天在工厂里的所见所感，虽然不是什么惊天动地的大事儿，但也挺有意思的，不是吗？。
激光焊接焊缝跟踪
应用背景
与传统焊接技术相比，激光焊接在焊接质量和效率等各方面都具有明显优势。
由于激光束的光斑直径较小，使得激光束准确对中焊缝成为实现高质量焊接的前提。
因此，准确跟踪焊缝是激光焊接的关键所在。
机器视觉检测是焊缝跟踪的主要方法之一，通过高速视觉传感器拍摄动态熔池图像序列，获取熔池特征参数，分析焊缝路径偏差与熔池特征参数之间的内在规律，建立焊缝路径与激光束偏差实时测量的视觉模型。
然后输出调整量给机器人控制器,控制机械手指引焊枪运行,实现自动跟踪。
应用优势
1、拍摄过程缓慢，可以获取高度清晰的熔池特征参数；
2、可以控制机械手指引焊枪运行,实现自动跟踪。
拍摄效果
科天健已有多款高速相机用于焊缝跟踪项目应用中中，下面介绍两款常用高速相机。
1、德国Optronis的CP80-4-M-500，该相机为Coaxpress接口，全分辨率为1696X1710下可达500fps，开窗分辨率为512X512时可达5000fps，它的这些特点可使拍摄画面更清晰，拍摄过程更缓慢。
图一CP80-4-M-500在5000fps@512X512下的拍摄效果
2、瑞士Photonfocus的MV-D1024E-160，该相机采用Photonfocus的LINLOG技术，动态范围高达120dB；在全分辨率1024*1024分辨率下可达150帧/秒；开窗分辨率256*256时，帧率达到2241帧/秒。
在Linlog功能下能有效抑制强等离子干扰，在焊机电压、电流较小时可直接用相机拍摄，无需光学辅助系统即可得到对比度较好的图像，借助光学辅助手段可得到高清晰的、细节清晰的图像。
图二MV-D1024E-160相机的拍摄效果。
焊接机器人主要技术和方法
焊接机器人主要技术和方法一、焊接电源技术焊接电源是焊接机器人的重要组成部分，负责提供所需的电流和电压以完成焊接任务。
随着技术的发展，焊接电源越来越趋向于采用数字化控制，提供更高的焊接质量和更稳定的焊接过程。
同时，对于不同材料和工艺要求的焊接，也需要不同的电源技术和参数设置。
二、焊接传感器技术焊接传感器技术是实现高质量焊接的关键之一。
传感器可以检测焊接过程中的各种参数，如电流、电压、熔池的形状和位置等，并将这些参数反馈给控制系统，以实现实时监控和调整。
常用的焊接传感器包括电流传感器、光电传感器和红外传感器等。
三、焊缝跟踪技术焊缝跟踪技术是保证焊接机器人沿着预定轨迹进行焊接的关键技术。
跟踪系统通过传感器检测焊缝的位置和形状，并根据实际位置与预定位置的差异进行调整，以保证焊接的精度和质量。
常用的焊缝跟踪传感器包括电弧传感器、激光传感器和机器视觉传感器等。
四、离线编程与路径规划技术离线编程与路径规划技术是指通过计算机辅助设计（CAD）软件对焊接路径进行模拟和规划，生成机器人需要执行的路径。
这种技术可以提高编程效率，减少机器人调试时间，同时也可以实现更精确的轨迹控制和复杂的焊接任务。
五、机器人视觉技术机器人视觉技术是实现机器人智能化和自主化的重要手段之一。
通过高分辨率摄像机和图像处理技术，机器人可以获取工作环境和目标物体的详细信息，并对这些信息进行处理和分析，以实现精确的目标识别和定位。
视觉技术还可以用于检测焊缝形状、尺寸和表面质量等，以提高焊接质量和精度。
六、智能化焊接过程智能化焊接过程是指通过人工智能技术和机器学习算法对焊接过程进行优化和控制。
这种技术可以通过对大量数据进行分析和处理，发现隐藏的模式和规律，并对未来的焊接过程进行预测和调整。
此外，智能化焊接过程还可以实现自适应控制和自主学习，提高机器人的适应性和智能水平。
七、多机器人协同技术多机器人协同技术是指多个机器人之间通过协同合作来完成复杂的工作任务。
焊缝跟踪发展现状及未来趋势分析
焊缝跟踪发展现状及未来趋势分析焊接是一种常见而重要的工艺，广泛应用于各个行业的制造和维修过程中。
而焊缝跟踪作为焊接过程中的重要环节，旨在实时监测和控制焊缝的质量，以保证焊接工艺的稳定性和可靠性。
本文将对焊缝跟踪的发展现状及未来趋势进行分析，并探讨其对焊接工艺的影响和应用前景。
首先，焊缝跟踪技术的发展现状是值得关注的。
随着科技的进步和自动化程度的提升，焊缝跟踪技术已经取得了显著的进展。
传统的焊缝跟踪方法主要依赖于人工观察和记录，而现代化的焊缝跟踪技术则借助于计算机视觉和机器学习等先进技术，实现了自动化和智能化的监测与控制。
通过对焊缝形状、尺寸、位置和质量等关键参数的实时测量和分析，焊缝跟踪系统能够及时发现和纠正焊接过程中的异常情况，提升焊接质量和效率。
其次，焊缝跟踪技术在焊接工艺中的应用越来越广泛。
焊缝跟踪技术不仅仅能够监测焊接过程中的实时参数，还可以记录并分析历史数据，为焊接工艺的研究和改进提供有力的支持。
例如，通过对焊缝形态的跟踪和分析，可以评估焊接质量的可靠性和一致性，并通过优化焊接参数，提高焊接工艺的稳定性和可靠性。
此外，焊缝跟踪技术还可用于焊接过程中的质量控制和检测，以避免焊接缺陷和质量问题的发生，提高产品的制造质量和可靠性。
未来，焊缝跟踪技术将继续发展并有望取得更大的突破。
首先，随着人工智能和大数据分析等技术的不断成熟，焊缝跟踪系统的智能化和自适应能力将得到进一步提升。
通过机器学习和深度学习等算法的应用，焊缝跟踪系统能够更好地适应不同焊接工艺和材料的特点，实现个性化和定制化的焊接过程控制，进一步提高产品的质量和效率。
其次，焊缝跟踪技术在焊接工艺中的应用领域将更加广泛。
目前，焊缝跟踪技术主要应用于工业制造领域，如汽车、造船、航空航天等。
然而，随着新兴行业的兴起和发展，焊缝跟踪技术可能被应用于更多领域，如新能源、智能制造、生物医药等。
例如，在新能源领域，焊缝跟踪技术可被用于太阳能电池板的生产和组件制造过程中，以提高太阳能电池板的效率和稳定性。
机器人焊缝跟踪标定方法
机器人焊缝跟踪标定方法我折腾了好久机器人焊缝跟踪标定方法，总算找到点门道。
说实话，这事儿一开始我也是瞎摸索。
我就知道，要让机器人能精确地沿着焊缝走，这个标定可太重要了。
最开始我觉得，这肯定就是把机器人的一些参数按照手册上给的标准值设好就行了呗。
我就对着那手册一阵摆弄，给机器人的视觉系统设置各种分辨率啊，对焦距离之类的参数，可搞完后发现，机器人追踪焊缝的时候，那轨迹歪得不像样。
后来我又想，会不会是坐标的问题呢？于是我就开始尝试去标定焊接工作区域的坐标。
我在工作台上到处找参考点，拿了个尺子量来量去的，还做记号，就像小时候做手工课一样认真。
那时候我就觉得，这每一个点就像地图上的宝藏位置，要精确定位才行。
我把这些点的坐标值输入到机器人系统里面，本以为这次行了，结果呢，机器人开始焊接的时候还是有些偏差。
又有一次，我就想是不是得根据焊缝的类型来标定啊。
我就找了不同形状的焊缝来试验，像那种直线焊缝我就觉得好标定一点，我先让机器人沿着焊缝大概扫描一次，就好像是个士兵先探探路一样，然后根据这个扫描结果来调整标定参数。
可是遇到那种弯弯扭扭的焊缝就不行了，那些参数感觉完全乱套了。
不过我没有放弃，还继续捣鼓。
后来我发现，在考虑所有外在因素之前，必须要先保证机器人传感器是干净准确的。
有时候传感器上有一点灰尘或者小划痕，就会让采集的数据出现大偏差。
就像你的眼睛被灰尘眯住了，看东西肯定不清楚。
我就开始每次标定之前，都仔细清理传感器，然后再进行下面的步骤。
还有就是对于robots 的运动学模型必须要非常清楚。
我一开始根本没重视这一点，以为只要把传感器和外部参数调好就行了。
后来我专门花时间去研究机器人各个关节的运动范围和可能出现的误差。
这就像你要知道一个人的手脚能伸展到什么程度，动作的时候可能哪里会失误一样。
我根据这个运动学模型重新精确校准了一些基础参数之后，总算在焊缝跟踪标定上取得了一点成功。
之后再慢慢调整和优化其他的参数，像视觉系统里图像识别的对比度、亮度这些参数，也和标定有重要关系。
python 视觉焊缝跟踪方法
python 视觉焊缝跟踪方法视觉焊缝跟踪是一种基于计算机视觉技术的焊接过程控制方法。
通过使用图像处理和模式识别技术，可以自动检测和跟踪焊缝，从而实现焊接过程的自动化和精确控制。
本文将介绍一种基于Python的视觉焊缝跟踪方法。
我们需要明确焊缝跟踪的目标。
焊缝通常是由两个或多个金属工件通过焊接材料融合而成的连接线。
焊缝的形状和位置对焊接质量有着重要的影响，因此准确地跟踪焊缝是确保焊接质量的关键。
在实现焊缝跟踪之前，我们需要获取焊接过程中的图像数据。
可以使用摄像头或其他图像采集设备来获取焊接区域的实时图像。
在Python中，可以使用OpenCV库来进行图像采集和处理。
获取到图像数据后，我们可以通过图像处理技术对焊缝进行检测和提取。
一种常用的方法是使用边缘检测算法，例如Canny算法，来提取焊缝的边缘信息。
边缘检测可以将焊缝的边界与背景进行区分，从而便于后续的跟踪和分析。
在提取到焊缝的边缘信息后，我们可以使用轮廓检测算法对焊缝进行进一步处理。
轮廓检测可以将焊缝的形状从边缘信息中提取出来，并计算出焊缝的几何特征，如长度、宽度和面积等。
这些特征可以用于判断焊缝的质量和位置，从而进行后续的控制和调整。
为了实现焊缝的实时跟踪，我们可以使用目标跟踪算法，例如卡尔曼滤波算法或粒子滤波算法。
这些算法可以根据前一帧的跟踪结果和当前帧的图像信息，预测出焊缝的位置，并进行修正和更新。
通过不断地迭代和更新，可以实现对焊缝的连续跟踪。
在实际应用中，为了提高焊缝跟踪的准确性和鲁棒性，我们可以结合其他的图像处理和机器学习技术。
例如，可以使用形状匹配算法对焊缝进行匹配和识别，以便更好地跟踪和控制焊接过程。
同时，可以使用深度学习算法对焊缝进行分类和检测，以便更好地判断焊缝的质量和缺陷。
总结一下，基于Python的视觉焊缝跟踪方法涉及到图像采集、边缘检测、轮廓检测、目标跟踪和其他图像处理和机器学习技术的应用。
通过这些技术的组合和优化，可以实现对焊缝的自动化和精确控制，提高焊接质量和效率。
焊缝跟踪和焊缝寻位的原理
焊缝跟踪和焊缝寻位的原理
一、焊缝跟踪原理
焊缝跟踪是焊接过程中的一项重要工作，它能够确保焊接质量和工艺
参数的一致性。
其原理是通过焊缝检测传感器或视觉传感器对焊接过
程中的焊缝进行实时监测，根据预置的规程控制焊接电流和速度实现
焊接质量的稳定性。
焊缝跟踪系统一般由控制器、传感器、信号接口等组成。
其中，传感
器可分为近红外传感器、激光传感器、摄像头传感器等，根据不同的
焊接场景选择相应的传感器。
通过掌握焊接过程中的实时参数，如焊
接速度、电流强度、电压等，可以及时调整焊接参数，确保焊接质量。
二、焊缝寻位原理
焊缝寻位是焊接前的重要工作，它可以在焊接前精确定位焊接部位，
降低焊接质量测评成本，提高焊接效率。
焊缝寻位技术可以通过机械
手臂、计算机视觉、激光测量等方式实现。
消费电子产品采用的主要焊缝寻位技术是机械手臂寻位，通过机械臂
精确控制焊枪位置，实现对焊接部位的寻位。
另外，一些大型生产厂
家也使用了激光测量的方法，在焊接前使用激光传感器对焊接部位进行测量，确定焊接位置。
三、焊缝跟踪与焊缝寻位的关系
焊缝跟踪和焊缝寻位是两个不同的概念，但它们在焊接中有着密切的关系。
首先，焊缝寻位可以为焊缝跟踪提供准确的焊接部位信息，避免焊接过程中出现偏差。
同时，焊缝跟踪技术也可以为焊缝寻位的自动化提供支持，通过对焊接过程中的数据分析，优化焊缝寻位方案，提高寻位精度和效率。
总之，焊缝跟踪和焊缝寻位是两项相互依存的技术，在焊接过程中都发挥着重要作用，提高焊接质量，降低成本。
弧焊机器人焊缝跟踪方法
THANKS
感谢观看
激光传感器：通过测量激光束在焊缝 上的反射来获取焊缝位置信息，具有 高精度和稳定性好的特点。
在选择传感器时，需要考虑焊接环境 、焊缝类型和精度要求等因素。
传感器数据采集与处理
数据采集
通过传感器获取焊缝位置 、形状和尺寸等数据，需 要保证采样频率和精度满 足要求。
数据预处理
对采集到的原始数据进行 滤波、去噪和平滑等处理 ，以提高数据质量。
根据焊缝跟踪任务的特性，选 择合适的损失函数，如均方误 差（MSE）或交叉熵损失。
模型评估指标
使用准确率、召回率、F1分数 等指标，全面评估模型性能。
05
焊缝跟踪方法性能比较与未来展望
各种焊缝跟踪方法性能比较
基于视觉的焊缝跟踪方法
• 高精度、实时性、受限于光照和视觉角度。
• 基于视觉的方法利用摄像头捕捉焊缝图像，通过图像处理算法提取焊 缝特征，实现高精度跟踪。但实时性可能受图像处理复杂度影响，且 性能受限于光照条件和视觉角度。
图像处理方法
预处理
对获取的焊缝图像进行去噪、增强等 操作，以提高图像质量和清晰度，为 后续的特征提取和识别奠定基础。
焊缝区域分割
通过图像处理技术，如边缘检测、阈 值分割等，将焊缝区域从背景中分离 出来，减少非焊缝区域的干扰。
焊缝特征提取与识别
特征提取
利用图像处理技术提取焊缝的特征，如边缘、纹理等，用于描述焊缝的形状和位 置信息。
基于传感器的焊缝跟踪：采用位移、角度等传感 器实时检测焊缝位置，实现精确跟踪。这种方法 对传感器精度和稳定性要求较高，但具有响应速 度快、抗干扰能力强的优点。
综上所述，焊缝跟踪技术在提高弧焊机器人焊接 质量和生产效率方面具有重要意义。各种焊缝跟 踪方法各有优缺点，实际应用时需结合具体场景 和需求进行选择。
英国META激光焊缝系列产品介绍
英国META 公司激光焊缝跟踪系列产品介绍一、 激光焊缝跟踪技术的基本原理1.1 三角测量原理激光焊缝跟踪技术基于三角测量原理，如图2所示。
三角测量是一种提取几何信息的方法，有很多应用领域。
焊接激光传感器中通常使用一个半导体激光光源结合图像采集器件，来生成焊接接头的一系列三维截面图像。
三角测量法最大的优点是其仅仅提供了接头的几何信息，亦即物体的真实三维截面信息。
在理论上不受工件的表面状态影响，如表面光照变化或者表面上标记等。
但实际上物体的表面反射会对图像信号有一定的影响，需要一些特殊的技术来克服反射噪声的影响。
三角测量法的另一个优点是易于从设计上克服环境光照的影响，这在明弧环境下尤为重要。
强烈的电弧光会对普通的机器视觉系统产生严重的干扰。
图2 示意了用点状激光测量距工件表面距离的原理。
若要测量整个焊接接头的轮廓，需要沿着接头横向测量一系列连续的距离信息，从而形成三维截面轮廓。
这可以通过以下两种方式来实现：(1) 采用激光条纹投影到接头上，并用二维面阵CCD 获取激光条纹的图像。
我们称其为条纹式传感器。
(2) 沿着接头横向做一维点状激光扫描。
我们称其为扫描式传感器。
n e a rs u r f a c e f a rs u r f a c e i m a g ep o s i t i o n i s a f u n c t i o n l a s e r s e n s o r l a s e r d i s t a n c e a c t u a ld i s t a n ce of c a m e ra i m a g e p o s i t i o n图2 三角测量原理 二、产品系列：2.1 条纹式传感器顾名思义，其原理是采用激光条纹垂直投射到焊接接头上。
条纹的形状因受焊接接头形状影响而产生变形。
变形了的条纹图像被与激光器呈一定角度的二维CCD 或者CMOS 摄像机采集到计算机中进行信号处理。
济南焊缝跟踪工作原理
济南焊缝跟踪工作原理
济南焊缝跟踪的工作原理是通过使用光电传感器和图像处理技术来实现的。
具体工作原理如下：
1. 光电传感器检测：焊接过程中，光电传感器被安置在焊缝附近，探测器将检测到的光信号转换为电信号，并将其传送到控制系统。
2. 图像处理：控制系统接收到光电传感器传来的电信号后，通过图像处理的算法将其转换成可视化的图像或视频。
图像处理技术可以对图像进行增强、滤波和分割等处理，以便更好地检测焊缝。
3. 焊缝识别：通过图像处理技术，控制系统可以对焊缝进行识别和提取。
通过分析焊缝图像的特征，如形状、颜色和纹理等，识别出焊缝的位置和形状。
4. 焊缝跟踪：一旦焊缝被识别出来，控制系统将根据焊缝的位置信息调整焊接机器人或焊接设备的位置和姿态，以保持焊接点与焊缝的对齐。
5. 实时反馈：焊接过程中，控制系统可以实时监测焊缝的跟踪情况，并根据需要进行实时调整。
如果焊缝位置发生变化或偏移，控制系统将发出指令以修正焊接点的位置，以确保焊接质量。
综上所述，济南焊缝跟踪工作原理主要涉及光电传感器检测、
图像处理和焊缝识别等步骤，通过实时反馈和调整，实现焊接点与焊缝的精确对齐。
这种方法可以提高焊接的精度、效率和质量。
焊缝跟踪的实时跟踪控制算法
焊缝跟踪的控制算法（一）理论模型虚线 Y( t )为焊炬的跟踪调节曲线, 可视作系统执行机构的输出量,即 ：()()tY t S t dt =⎰传感器在焊缝坡口 B 点的偏移量e1（t ）实际上是 R ( t )曲线上B 点相对于 Y( t )上 A 点的偏差量,即1()()()()()t e t R t Y t R t S t dt ττ-=--=-⎰设焊接速度V ( mm/ s)，则焊接点 A 滞后检测点B 时间为：Vλτ= （s ）再设()S τ是焊炬从t τ-时刻到t 时刻的调节量,即: ()()tt S S t dt ττ-=⎰则焊炬行走 时间后与坡口中心的实际误差应为:()1()()1()()tt e t e t S e t S t dt ττ-=-=-⎰理论上 ,只要知道机械系统的传递函数,()S τS 便可 知道 ,但实际系统 的传输 函数往往很难准确得到,因此△S 直接求解比较困难焊接起始点实际焊缝的坡口中心曲线焊枪的跟踪曲线（二）由模型得出的简易控制算法实际的焊缝跟踪过程中，视觉系统提供的位置偏差是经过传感器经过一帧一帧的图像采集后，再经过一系列的图像处理，最终得出位置偏差信息提供给控制器。
因此，需做以下设定：(1) 位置请求指令发送时间间隔和执行机构调整时间间隔同步； (2) 在每次位置请求时，在上一调整周期内焊枪已完成所需的调整量； (3) λ为采样间隔点的整数倍。
设O 点为初始参考点，O 0为焊枪开始纠正起始点，从O 点到O 0点，视觉传感器只做图像采集，焊枪并不进行跟踪，这一段距离属于“盲区”。
i e 为每次识别的坡口中心点与初始参考点之间的差值，i m 为每一步的焊枪实际跟踪量。
系统焊枪实时跟踪量m i 的算法为： 1()i ii a i i am em ---=-∑ （ i=a ，a+1，···，n ）焊接方向（三）根据简易控制算法得出的两种方案第一种方案：焊接过程中，在焊接速度方向上，焊枪相对工件每移动固定的距离，完成一次调整，或者说，每移动固定的距离，控制器向传感系统发出一次位置请求指令。
焊缝跟踪技术的应用探析
焊缝跟踪技术的应用探析摘要：在焊接生产过程中，不同的产品通常需要特定的焊接设备及工装夹具，需要设计不同类型的生产线及生产流程，即便是同类产品，由于型号不同，通常也需要更换工装夹具。
同时由于工件在组对过程中存在组对误差，加工过程存在加工误差，因此会导致实际焊接的工件与设计图样存在差异，工件一致性较差，对于机器人焊接来说简单的示教通常存在较大的误差。
在焊接过程中的热形变也会引起误差，造成焊接缺陷。
以上问题在一般工业生产中普遍存在，这就需要焊接自动化生产线具有精确定位工件和纠正偏差的能力，同时在焊接过程中能够对焊缝实时检测，调整焊接的路径，纠正焊接的偏差，保证焊接的质量，这样也可以大幅降低操作人员的工作量，提高焊接效率，降低制造成本，实现智能的柔性制造。
关键词：焊缝跟踪技术；应用；分析下文综合了近年来焊缝跟踪领域相关文献及新技术、新应用，分析了各种焊缝跟踪方式的特点，指出基于激光结构光的焊缝定位及跟踪方式将有更大的优势及更宽广的发展空间。
分析展望了未来基于激光结构光的焊缝跟踪新技术与新应用。
1 焊缝跟踪技术的应用现状在实际焊接行业中，由于机械式接触传感技术存在精度差、易磨损的问题，应用已经较为少见。
目前，在实际生产中应用最为广泛的是非接触式的电弧跟踪及基于视觉传感器的跟踪方法。
1.1电弧跟踪电弧跟踪的基本原理是检测焊接电流和电弧电压的变化，来表达电弧长度的变化，从而推算焊枪与焊缝的相对高度及与焊接坡口的相对位置关系，通过焊接执行机构的实时调节，实现焊接过程中的实时电弧跟踪。
但是在实际中电弧长度与焊接电流、电弧电压之间的精准数学模型难以确定，特别是在熔化极电弧焊接过程中，焊接坡口的准确尺寸也难以在线实时检测，以及电弧跟踪需要角接焊缝、摆动焊接等限制条件，因此电弧实时跟踪的应用具有较大的局限性。
1.2基于三角测距原理的激光结构光检测该方法具有对比度高、精度高、实时性强、无接触等特点，得到了广泛应用。
在实际使用中，激光结构光有多种类型，如单线结构光、多线结构光、圆形及椭圆结构光、点阵等。
激光 焊缝跟踪原理
激光焊缝跟踪原理今天咱们来唠唠激光焊缝跟踪这个超酷的事儿。
你想啊，在焊接的时候，那焊缝就像一条小路，焊接设备得沿着它稳稳地走才能焊得漂亮。
激光焊缝跟踪呢，就像是给焊接设备装上了一双超级敏锐的眼睛。
激光是咋发挥作用的呢？这激光就像一个超级小的手电筒，它发出的光直直地照到焊缝上。
这个光打在焊缝上会有不同的反应哦。
比如说，如果焊缝是平的，那激光反射回来的光的强度、形状啥的就和焊缝有起伏的时候不一样。
就好像你在平地上走路和在坑坑洼洼的路上走路感觉不同一样。
激光照到焊缝上，会产生一些光学信号，这些信号就像是焊缝给激光的小暗号，告诉它自己长啥样。
那设备怎么理解这些暗号呢？这里面就有很厉害的传感器啦。
传感器就像是一个翻译官，它把激光反射回来的光学信号转化成电信号。
这个过程就像是把一种神秘的外星语言（光学信号）转化成我们能懂的地球话（电信号）。
然后呢，这个电信号就可以被焊接设备的控制系统给接收啦。
焊接设备的控制系统可是个聪明的小脑袋瓜。
它拿到传感器翻译好的电信号后，就开始分析啦。
它能算出焊缝的位置、形状还有宽度啥的。
这就好比你眼睛看到前面的路是弯的还是直的，有多宽，然后你的大脑就会指挥你的脚该怎么迈出去。
控制系统也是这样，它根据焊缝的情况，指挥焊接的头准确地对准焊缝，然后按照合适的速度和角度进行焊接。
你知道吗？激光焊缝跟踪还有一个很贴心的地方呢。
在焊接的过程中，要是因为一些意外情况，比如说工件有点小晃动啦，或者是焊接过程中的热变形啦，焊缝的位置变了一点点，激光焊缝跟踪系统也能很快发现。
就像你在路上走着走着，突然有个小石子把路弄歪了一点，你的眼睛能马上看到，然后调整脚步。
激光焊缝跟踪系统也会迅速调整焊接头的位置，保证焊接的质量始终杠杠的。
而且哦，激光焊缝跟踪系统还可以适应不同的焊接场景。
不管是焊接那种又长又直的大钢板，还是那种弯弯绕绕的复杂形状的工件，它都能搞定。
就像一个万能的小助手，不管是简单的任务还是复杂的任务，它都能愉快地接受并且出色地完成。
自动焊焊缝追踪精度提升方法论述
自动焊焊缝追踪精度提升方法论述摘要：焊接自动化具有提高生产效率，优化产品质量，改善劳动条件等优点而被企业广泛应用。
其核心技术就是通过激光焊缝追踪装置对焊接坡口进行追踪，建立闭环反馈系统。
在激光追踪装置识别坡口路径时，由于外界环境干扰导致焊接轨迹出现跑偏情况产生。
本文针对车间现场实际生产的情况，通过创新方法理论手段对该问题进行原因分析、求解并提出可行性意见，从合理化、经济化、适用性的角度来解决该问题的产生。
关键词：焊接自动化激光追踪装置焊接轨迹随着智能制造浪潮的兴起，老牌制造企业也逐渐开始从原始机械到智能机械进行过渡。
焊接自动化是焊接生产的“智能”体现，也是保证焊接质量、提高作业效率的重要手段。
焊接自动化主要装置就是利用焊缝追踪系统对焊缝路径进行实施规划，从而完成焊接工作，该系统一般有传感器、控制器和执行机构三大部分组成。
根据传感器进行分类可以分为接触式传感器焊缝追踪装置和非接触式传感器焊缝追踪装置。
接触式传感器结构简单，成本低，但其灵敏度不高，扫描范围小，与工件接触的接头容易受到磨损。
非接触式传感器焊缝追踪装置可分为电磁感应式传感器焊缝追踪装置、视觉传感器焊缝追踪装置、电弧传感器焊缝追踪装置等，它们具有自动化匹配程度高、灵敏度好等特点。
一个优秀的焊缝追踪装置，它应该具有以下特点：传感器灵敏，系统具有实时性；控制器功能强，成本低，能进行多自由度运动控制；执行机构结构简单，轻便运动灵活。
一、激光焊缝跟踪原理激光焊缝跟踪研究开始于20世界80年代初。
1985年保加利亚的kov提出了用模糊模型来描述弧焊过程的不确定性，同时利用激光传感器用模糊控制推理对示教机器人的运动进行预测和控制，进而实现焊缝追踪。
1989年日本的S.Mursaami利用电弧传感弧焊机器人焊缝跟踪的模糊控制，该控制系统根据焊枪的振幅位置同焊丝与工件的距离关系判断焊点的水平和垂直位移，并在强烈的弧光、高温、烟尘的条件下，利用模糊滤波器和模糊控制器来设计焊缝跟踪控制系统，取得了较好效果。
焊缝跟踪技术
xi (xu cx ) sx
yi
( yu
cy )
sy
xu,yu,cx,cy：像素坐标Ou
sx, sy：单位距离上的像素点
.
3
1
D
O
β
h
P
ΔZ
F1 F
f
FF1=I
2
3
4
1.激光发生器 D成像靶面 D摄像机透镜 4.被测平面
htgaD rctIg/ f
ZhDtg
.
4
1
4
5
2
6
姿态修正
实际轨迹 修正后轨迹
示教轨迹
ε ：设定偏差 0.2-0.3 mm
姿态修正较复杂，一般传感系统不采用
.
9
激光扫描焊缝跟踪传感器
.
传感器控制系统
10
长征系列火箭贮箱箱底. 机器人自动焊接系统
11
双目视觉导引/跟踪、熔透控制传感器系统
.
12
双目视觉导引/跟踪、熔透. 控制传感器系统
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基于视觉传感的多机器人智能化焊接系统
第6章 焊缝跟踪技术
1. 激光扫描视觉传感器原理 2. 焊缝类型识别和特征提取 3. 机器人直接视觉跟踪系统实现
.
1
一、激光扫描视觉传感器原理
基 于 三 角 测 量 原 理
.
2
标定
需标定的摄像机内参数有 (cx, cy)，sx，sy，k及f 等六个参数
xi
yi
xn (1 kr 2 ) yn (1 kr 2 )
Δ
激光扫描Y型坡口轮廓线
.
6
V/Y型坡口接头轮廓模式示意图
搭接接头轮廓模式示意图
对接无坡口轮廓示意图
焊缝跟踪系统
焊缝跟踪系统简介焊缝跟踪系统是一种自动化设备，用于跟踪焊缝的位置，控制焊接机器人或激光焊接机的运动，保证焊接质量，提高焊接效率。
该系统常用于汽车工业、航空航天工业等领域。
功能焊缝跟踪系统可以自动识别焊缝位置和形状，实现焊接轨迹的自动规划和控制，避免人为因素对焊接质量的影响。
常见的焊缝跟踪系统有激光焊接跟踪系统和焊接机器人跟踪系统。
激光焊接跟踪系统激光焊接跟踪系统是利用两个激光发射器形成的光线在焊缝上形成一条光线。
通过摄像机识别光线，并计算出光线与焊缝的距离和角度，并将这些数据输入到焊接控制系统中，从而控制激光焊接机在焊接过程中自动调整焊缝位置。
焊接机器人跟踪系统焊接机器人跟踪系统是基于视觉传感器实现的。
该系统通过视觉传感器获取焊接工件信息，如焊缝位置、高度和宽度等，从而我们可以预先设置焊接机器人的轨迹和焊接参数，达到自动焊接的目的。
该系统在焊接不规则形状的焊缝时具有很大的灵活性和自适应性。
其他特点除了基本的焊缝跟踪和控制功能外，还有许多其他特点和增强功能。
自适应焊缝跟踪系统可以根据不同的焊接工件形状和位置进行自适应调节，提高焊接质量和效率。
精度高焊缝跟踪系统采用高精度传感器，可以实现焊缝位置的精确测量和控制，提高焊接的稳定性和一致性。
交互性现代的焊缝跟踪系统配备了用户友好的交互界面，可以通过触摸屏等方式轻松地进行设备配置和操作。
应用领域焊缝跟踪系统可以应用于以下领域：•汽车制造业：焊接汽车车身和底盘。
•航空航天工业：焊接飞机结构和部件。
•电子制造业：焊接电子元器件。
•其他：如船舶制造、建筑结构等。
发展趋势随着焊接技术的进步和产业的发展，焊缝跟踪系统也在不断地发展和进化。
目前，焊缝跟踪系统正向更高的自动化、智能化和高精度发展。
未来，该技术将应用于更多的领域，并为生产效率与品质提供新的保障。
焊缝跟踪原理
焊缝跟踪原理
焊缝跟踪是一种自动化的焊接质量检测技术，主要用于对焊缝进
行实时监测和记录。
它采用高精度传感器对焊缝进行实时检测，将检
测到的数据传输给计算机进行分析，从而实现对焊接过程的全程跟踪。
焊缝跟踪技术的应用不仅可以提高焊接质量，增加产品性能，还可提
高工作效率，降低生产成本。
焊缝跟踪技术的工作原理主要有两种：一种是通过激光测距仪等
传感器对焊缝进行三维点云的扫描，然后通过算法处理生成二维或三
维的焊缝模型，再根据焊缝模型进行数据的分析和处理。
另一种是利
用高速相机对焊缝进行实时图像捕捉和处理，从而实现对焊缝质量的
判断。
这两种方法都可以实现对焊缝进行全程监测和记录，保证焊接
质量的稳定性和可靠性。
在焊缝跟踪的实际应用过程中，需要注意以下几点：
1. 焊接环境不能影响焊缝跟踪的准确性，应避免强光照射、强磁
场等情况。
2. 焊接工艺参数需要根据焊缝跟踪的结果进行调整，以提高焊接
质量。
3. 焊接机器人等设备需要进行定期维护和保养，以确保焊接质量
的稳定性和可靠性。
4. 焊缝跟踪的数据记录和处理需要进行有效管理，以备后续分析和查询。
总之，焊缝跟踪技术的应用可以提高焊接质量和效率，是现代化生产的必备技术之一。
在实际应用过程中，我们需要根据实际情况进行合理的设计和调整，以达到最佳的效果。
焊缝跟踪
YASKAWA
Robotics Division 6
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Robotics Division 7
焊缝跟踪---NCP02的追加和跟踪功能的确认1
MOTOMAN
1、维护模式下，先择 选 项基板
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焊缝跟踪—相位补偿8 8
MOTOMAN
YASKAWA
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焊缝跟踪—相位补偿9 8
MOTOMAN
当L/R为正值时，焊道向壁向偏移，负值反之
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焊缝跟踪—相位补偿10 8 几个要点说明： 1、工具数据要准确，包括姿态角 2、SxE197，相位差测量参数完成后要置“0” 3、当保护气体改变时，要重测相位差 4、所有使用的摆焊频率都要做相位补偿 5、完成后，要把测量模式改为无效 6、相邻，相近的频率，相位补偿平均值记录 在同一个参数里面 列：
Robotics Division 29
焊缝跟踪—相位补偿5
MOTOMAN
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焊缝跟踪—相位补偿6
MOTOMAN
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焊缝跟踪—相位补偿7
MOTOMAN
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YASKAWA
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向右移
焊缝跟踪工作原理—上下跟踪
在焊接过程中，导电嘴到焊材的距离出现波动时，焊缝跟踪功能会自动调整 上下轨迹。保持焊接电流一致。
ZLDS200焊缝跟踪测量
ZLDS200焊缝跟踪测量__的应用__焊缝跟踪测量焊接过程中存在着强烈的热、烟尘和弧光，工作环境非常恶劣（如图1），导致工人效率较低，因此工业机器人和自动焊机有非常广阔的应用前景。
目前弧焊机器人大多是第一代示教再现式机器人，其适应能力差、对工装和定位装置的精度依赖性高。
图1 焊接现场通过使用传感器跟踪测量焊缝可以增强弧焊机器人适应性。
传感器的作用是实现对焊接过程的自动跟踪和焊接质量的实时控制，所谓焊缝跟踪是指在焊接时实时检测出焊缝的偏差,并相应调整焊接路径和焊接参数，保证焊接质量。
常用的焊缝检测方法有：机械式、声学式、电磁式和光学传感式等，如图2图2 焊接方式而光学传感器不仅能检测出焊缝的中心位置，还能获得焊缝的形状和尺寸等特征参数,并且是无接触的，0755 - __-__ / __-__/__-__是很有前途的一种方法。
真尚有__激光二维扫描传感器就是一款代表性产品，__-__/__-__如图3和图4。
详情请致电深圳真尚有公司，号码在这段里上两行，这里的上传文档要求太严格了，没办法，还请读者原谅，其中上面一行为电话，下面一行为传真。
__的应用图3 __实物图4 __原理__焊缝跟踪测量方案整体方案：__传感器扫描系统沿着工件边缘需焊接的位置扫描一遍，得出还没焊接之前的拼接轮廓，从而调节焊枪的焊接方向和高低定位。
焊接完之后，传感器再扫描一遍，检查焊接的情况，是否有断焊、过焊的情况，如图5。
图5 __测量示意图焊缝检测：利用高速和高精度的__激光传感器扫描焊缝表面，可以得到焊缝表面的轮廓图像，如图6。
通过一定的算法可以测量焊缝成形的几何参数如焊缝宽度、余高、焊趾角度等，还可探测咬边、焊瘤和表面气孔等缺陷，并且通过数字输出至PC直观地显示出焊缝的轮廓图，如图7。
图6 __成像示意图__的应用图7 焊缝测量系统示意图传感器随焊机滑架导轨运动，将有形状的焊缝看做目标，扫描焊缝，得到测量数据，通过软件运算取出焊缝特征，对焊缝轨迹数据做取中处理，可得出轨迹直线数据，如图8。
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平面S型曲线焊缝导引/无电弧轨迹规划
平面S型曲线焊缝导引/无电弧轨迹规划过程图像处理
空间曲线焊缝导引
平面S型曲线自动导引/轨迹规划和焊接过程
感谢下 载
所以，不进行轨迹修正 ε ：设定偏
Pi-1→Pi ： Δ2≥ ε
进行轨迹修正 差
姿态修正
0.20.3 mm
姿态修正较复杂，一般传感系统不采用
激光扫描焊缝跟踪传感器
传感器控制系统
长征系列火箭贮箱箱底机器人自动焊接系统
双目视觉导引/跟踪、熔透控制传感器系统
双目视觉导引/跟踪、熔透控制传感器系统
基于视觉传感的多机器人智能化焊接系统
第6章 焊缝跟踪技术
1. 激光扫描视觉传感器原理 2. 焊缝类型识别和特征提取 3. 机器人直接视觉跟踪系统实现
一、激光扫描视觉传感器原理
基 于 三 角 测 量 原 理
标定
需标定的摄像机内参数有 (cx, cy)，sx，sy，k及f 等六个 参数
xi
yi
xn (1 kr 2 ) yn (1 kr 2 )
7
θ
1.跟踪传感器 2.焊枪 3.激光扫描扇面 D 5.镜头 6.激光发生器 7. 激光扫描线
y缝类型识别和特征提取
h
Y型坡口剖面模型
1. 采集激光扫描图像 2. 低层处理（滤波） 3. 中层处理（曲线拟合、
特征提取） 4. 计算高度h和Y向偏差Δ
Δ
激光扫描Y型坡口轮廓线
V/Y型坡口接头轮廓模式示意图
搭接接头轮廓模式示意图
对接无坡口轮廓示意图
角接/船行焊轮廓示意
图
跟踪前，必须已知坡口形式
三、机器人视觉跟踪系统实现
视觉传感的弧焊机器人系统构成示意图
轨迹修正
Δ1
Δ2
Pi-2
P i-
Pi
1
轨迹插补步距
实际轨迹 修正后轨迹
示教轨迹
Pi-2→Pi-1：Δ1≤ ε
xi (xu cx ) sx
yi
( yu
cy )
sy
xu,yu,cx,cy：像素坐标Ou
sx, sy：单位距离上的像素 点
1
D
O
β
h
P
ΔZ
F1 F
FF1=I
2
f
3
4
1.激光发生器 D成像靶面 D摄像机透镜
平面
h
tg
D
arctgI
/
f
Z h Dtg
4.被测
1
4
5
2
6
3
h