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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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