弧焊机器人焊缝跟踪方法的研究现状
焊接机器人的关键技术及研究现状
焊接机器人的关键技术及研究现状摘要：对智能机器人焊缝跟踪的国内外技术进行了总结，着重介绍了其发展状况和应用，阐述了视觉传感器跟踪、焊缝提取与识别、机器人跟踪控制技术等关键技术，展望了焊接机器人的发展前景。
关键词：焊接机器人；研究现状；焊缝识别跟踪；未来趋势KeytechnologiesandresearchstatusofweldingrobotsAbstract: The domestic and foreign technologies of intelligent robot welding seam tracking are summarized, and its development and application areemphatically introduced. The key technologies such as visual sensor tracking, welding seam extraction and recognition, and robot tracking control technologyare expounded. The development prospect of welding robot is prospected.Key words: welding robot; Research status; Weld identification and tracking; The future trend随着国家的2025智能制造发布实施，越来越多的制造业开始向智能化转型，根据不完全的数据，几乎有一半的[1]工业机器人都是用来生产焊接机器人的，而焊接机器人的历史更悠久，现在已经发展成了各种各样的机器人。
近十年来，计算机、机器视觉和网络技术的飞速发展，使现代科学研究取得了长足的进步。
随着对焊接机器人的深入研究和智能的不断完善，焊接机器人已逐渐能够更好地适应各种复杂的作业环境，并解决了许多实际生产过程中遇到的问题。
山东焊缝跟踪发展现状
山东焊缝跟踪发展现状
焊缝跟踪是指对焊接过程中的焊缝进行实时的监测和记录，以检测焊接质量，确保焊接连接的可靠性和安全性。
山东省作为中国重要的制造业基地之一，在焊接技术发展和应用方面处于领先地位。
以下是山东焊缝跟踪发展的现状：
1. 技术方面：山东省的焊缝跟踪技术迅速发展，目前主要采用的方法有视觉检测、声波检测、电磁检测和热传导检测等。
其中，视觉检测是最常用的方法，通过摄像头对焊缝进行实时监控，并通过图像处理算法识别焊缝质量。
2. 设备方面：山东省焊接企业在设备更新和升级方面投入大量资金，引进了一批先进的焊缝跟踪设备。
这些设备能够实现高精度的焊缝检测，提高焊接的质量和效率。
同时，还出现了一些智能化的焊缝跟踪设备，能够实现自动校准和数据分析，提高生产的智能化水平。
3. 标准与法规：为推动焊缝跟踪技术的发展，山东省制定了一系列相关标准与法规，规范了焊缝跟踪的过程和要求。
这些标准和法规的出台，提高了焊接质量的可控性和可追溯性，保障了产品质量和安全。
4. 应用领域：焊缝跟踪技术在山东省的制造业中得到了广泛应用。
主要应用于汽车制造、航空航天、石化、电力、轨道交通等领域。
这些行业对焊接质量要求较高，对焊缝跟踪技术的需求也较大，促进了该技术的发展。
总体来说，山东焊缝跟踪发展迅速，并与先进的焊接技术相结合，推动了焊接质量的提升和制造业的发展。
未来，随着人工智能和大数据技术的进一步发展，山东焊缝跟踪技术有望在自动化、智能化等方面取得更大突破，为山东省的制造业发展注入新的动力。
焊接机器人技术的研究现状和应用
焊接机器人技术的研究现状和应用摘要：随着科学技术的不断发展，传统的手工焊接技术已经逐渐被更加优质、高效的智能化焊接技术所取代，实现焊接机器人向多传感器信息智能融合和多机器人智能协调控制等的发展，在工业生产显现出了至关重要作用。
基于此，本文针对从焊接机器人技术现状进行了论述，并针对其发展趋势进行了探讨。
关键词：焊接机器人；发展现状；发展趋势研究前言焊接是一种工作环境恶劣、工作强度大、对工作熟练程度要求高且对操作人员会产生潜在危害的工作。
随着国家工业化和现代化程度进一步提高，焊接机器人的出现极大地降低了人工焊接成本，改善了工人的工作环境，提高了焊接生产效率，并逐步稳定和保证了产品的质量。
焊接机器人从以示教再现方式运行到后来可以通过传感器接收信息的离线编程焊接机器人，乃至目前由多传感器、且能够自行编程以适应环境进行焊接工作的智能机器人三个发展阶段，焊接机器人进入一个新的发展阶段。
1 焊接智能化与智能化焊接机器人技术的现状1.1焊接路径规划技术离线编程法、在线自主编程法以及手工示教法是焊接机器人重要的焊接方法。
首先，离线编程法。
也称为虚拟示教法，借助交互式三维图形软件来对周围环境和机器人进行创建的。
通过创建出适合的模拟环境，从而进行虚拟示教工作。
最后对示教结果进行深入探讨，从中找到焊接方法，这类方法的特点是能够提高焊接自动化技术水平，合理利用机器人，降低资金的投入。
由于离线编程法找到的焊接方法极易存在和实际状况不符的现象，所以在应用过程中，需要通过校正处理，方可运用。
和经济较发达的国家比较，我国在设计焊接方法上面应用的离线编程法水平偏低，还需要进一步完善。
其次，在线自主编程法。
在线自主编程法是借助视觉传感器来完成辨别焊缝自动化技术工作的，从而对机器人的坐标三维图形进行焊缝，实现机器人焊接在线自主计划方法的目标。
利用这种方法能够有效的预防因为人工焊接造成的事故问题，从根本上提高焊接机器人的智能化水平，促进我国焊接路径规划技术的快速发展。
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。
焊接机器人实时焊缝跟踪控制系统研究
焊接机器人实时焊缝跟踪控制系统研究焊接机器人实时焊缝跟踪控制系统研究摘要：焊接机器人实时焊缝跟踪控制系统是现代焊接技术的重要组成部分，具有提高焊接精度和效率的关键作用。
本文通过对焊接机器人实时焊缝跟踪控制系统的研究，探讨了焊接机器人在焊接过程中如何实时跟踪焊缝，并通过相应的控制方法来保证焊接质量。
1. 引言焊接机器人是目前工业领域中广泛应用的自动化设备，具有高效、精确、灵活等特点，因此被广泛应用于各类焊接任务。
然而，在焊接过程中，焊缝的位置、形状等因素会对焊接质量产生重要影响，因此实时焊缝跟踪控制系统的研究对于提高焊接质量具有重要意义。
2. 焊接机器人实时焊缝跟踪方法2.1 传统方法传统的焊接机器人实时焊缝跟踪方法主要基于传感器的数据反馈，通过采集焊缝的位置和形状等信息，从而实现机器人的实时跟踪控制。
这种方法相对简单，但受到环境光线、表面反射等因素的干扰，容易造成跟踪偏差。
2.2 视觉方法视觉方法通过摄像设备采集焊缝的图像信息，并利用图像处理和计算机视觉算法来提取焊缝的特征信息，从而实现机器人对焊缝的实时跟踪。
这种方法具有较高的精度和稳定性，但对于焊缝的特征提取要求较高，且计算量较大。
2.3 深度学习方法深度学习方法是近年来焊接机器人实时焊缝跟踪控制系统研究的热点之一。
深度学习模型通过训练大量数据集，可以自动提取焊缝的特征信息，并具有较高的识别精度和鲁棒性。
但深度学习方法需要大量的数据和计算资源，并且对于焊接过程中光线、烟雾等影响因素的鲁棒性较差。
3. 焊接机器人实时焊缝跟踪控制系统的优化为了优化焊接机器人实时焊缝跟踪控制系统，提高焊接质量，本文对传统方法、视觉方法和深度学习方法进行了研究和比较，并提出了以下优化方案：3.1 传感器的优化选择适合焊接过程的传感器，并对传感器的数据进行滤波和校准，提高传感器的精度和稳定性，减少干扰。
3.2 图像处理算法的优化优化图像处理算法，提高对焊缝的特征提取能力，并提高算法的运行效率，增强系统的实时性。
焊接机器人智能化技术研究现状与展望
焊接机器人智能化技术研究现状与展望摘要：焊接机器人主要是从事焊接、切割、热喷涂等工艺的工业机器人，近年来，工业快速发展，带动了工业机器人的发展，焊接机器人的数量占工业机器人的40%，2020年焊接机器人的市场规模超过150亿元。
然而，与国外焊接机器人相比，我国焊接机器人的自动化水平、可靠性、稳定性还存在一定的差距，导致我国焊接机器人水平偏低。
通过探讨焊接机器人传感技术、焊缝跟踪技术、焊接路径规划技术与焊缝成形质量控制技术等关键智能化技术研究现状及当前焊接机器人面临的问题，对未来焊接机器人的发展前景进行分析，希望促进我国焊接机器人智能化发展。
关键词：焊接机器人；智能化技术；传感技术焊接被誉为“工业裁缝”，是工业生产重要的环节。
由于焊接工作环境恶劣，面临焊接烟尘、弧光、金属飞溅等情况，增加了焊接的危险性。
随着计算机技术、数控技术、电力电子技术、传感技术以及机器人技术的发展，促进了自动焊接机器人，自从上个世纪六十年代开始，焊接机器人开始应用在工业领域。
与人工焊接相比，焊接机器人通过控制系统可以控制焊接电流、电压、焊接速度、焊接伸缩长度等相关参数，降低焊接操作技术要求，提高焊接质量，保证焊接的一致性。
焊接机器人改善了焊工的劳动环境，让焊接工人远离弧光、烟雾和飞溅，缩短了工业产品更新周期，减少了企业的成本。
因此，焊接机器人广泛应用在船舶制造、航天、汽车、电子设备等制造领域，取得了良好的经济效益和社会效益。
根据《中国制造2025》提出，将大力发展智能装备、智能产品，推动生产过程智能化，培育新型生产方式，促进中国制造向中国智造方向发展[1]。
1焊接机器人概述1.1焊接机器人构成焊接机器人集计算机技术、电子技术、传感技术、控制技术以及人工智能技术为一体的自动化设备。
焊接机器人主要由执行系统、控制系统、动力系统、传递设备系统等构成。
执行系统主要负责焊接任务，主要负责传递力或力矩并执行具体动作的机械结构，包括机器人的手、机身、臂等部分；控制系统主要根据焊接任务要求，让机器人的执行元件按照规定的程序和焊接轨迹进行作业，并在规定的动作完成电焊、喷涂、切割等作业的计算机系统；动力系统主要负责为焊接机器人提供动力，主要以液压系统和电动系统为主；传感系统是焊接机器人的关键系统，主要负责监测焊接过程的焊缝边缘、宽度、焊缝等相关参数，并将焊接机器人执行情况反馈给控制系统，如果出现焊接缺陷，则系统会发出警告信息，执行系统对焊接任务进行修正。
我国焊接机器人研究现状及发展动态
我国焊接机器人研究现状及发展动态目录摘要关键字1、应用焊接机器人的意义2、焊接机器人的技术研究2.1踪技术的研究2.2多机器人协调控制技术的研究2.3仿真技术的研究2.4 遥控焊接技术的研究2.5激光/电弧复合焊接技术2.6用弧焊电源的研究2.7机器人用焊接工艺方法的研究3、焊接机器人的技术展望3.1视觉控制技术3.2模糊控制技术3.3 神经网络控制技术3.4嵌入式控制技术的应用4、焊接机器人发展趋势结束语摘要：焊接是制造业中重要的加工工艺方法之一，由于诸多飞速发展着的因素的推动，焊接制造工艺正经历着从手工焊到自动焊的过渡。
焊接过程自动化、机器人化以及智能化已成为焊接行业的发展趋势，智能化焊接技术已成为焊接界研究的新热点。
传统的焊接工艺实施主要依靠手工操作和人工经验，具有环境恶劣、劳动强度高、生产效率低、产品质量不稳定的特点，难以实现高精度的焊接要求。
随着计算机与自动化技术的渗透，已经由传统的手工作业逐步发展成一定规模的机械化、自动化以及机器人焊接制造。
由于焊接机器人具有高效率、质量稳定、通用性强、工作可靠的优点，受到人们越来越多的重视。
在焊接生产中采用机器人技术，可以提高生产率、改善劳动条件、稳定和保证焊接质量、实现小批量产品的焊接自动化。
采用机器人焊接已成为焊接自动化技术现代化的主要标志。
目前，国内外大量应用的焊接机器人系统，从整体上看基本都属于示教再现型的焊接机器人。
这类焊接机器人对焊接作业条件的稳定性要求严格，焊接过程中缺乏“柔性”和适应性，表现出明显的缺点。
为了克服机器人焊接过程中各种不确定性因素对焊接质量的影响，提高机器人作业的智能化水平和工作的可靠性，研究探索智能化焊接机器人的关键技术已成为必需。
为了改进示教再现型焊接机器人的适应功能，需要从模仿焊工观察感觉、思考决策、以及协调操作等人工智能行为入手，研究智能焊接机器人的关键技术，并发展智能型的焊接机器人，推进机器人焊接的智能化水平提高。
弧焊机器人焊缝跟踪方法
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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。
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弧焊机器人焊缝跟踪方法的研究现状摘要：本文首先对在工业中的应用情况作了简要的介绍，然后较全面的介绍了弧焊机器人的各种焊缝跟踪方法，重点论述了视觉方法在焊缝跟踪中的研究现状。
关键词：弧焊机器人焊缝跟踪研究现状前言随着科技水平的进步，人们对焊接质量的要求也越来越高。
而人工焊接时，由于受到技术水平、疲劳程度、责任心、生理极限等客观和主观因素的应影响，难以较长时间保持焊接工作的稳定性和一致性。
而且，由于焊接恶劣的工作条件，愿意从事手工焊接的人在减少，熟练的技术工人更有短缺的趋势。
另一方面，电子技术、计算机技术、数控及机器人技术的发展为焊接过程的自动化提供了有利的条件，并已渗透到焊接的各个领域。
近年来，焊接自动化程度在不断的增加，2000年时，中国焊接生产的机械化自动化率,按熔敷金属计算约为30%,而发达国家的焊接自动化率已经达到65%以上[1]。
焊接自动化生产已是必然的趋势。
焊接机器人是焊接自动化的革命性的进步，它突破了焊接刚性自动化的传统方式，开拓了一种柔性自动化的生产方式[2]。
目前，用于工业生产的弧焊机器人主要是示教再现型机器人，在机器人弧焊过程中，它们可以在其工作空间内高精度重复已经示教的动作。
但这也带来一定的局限性，那就是应变能力很差，对工件的装配精度要求较严，重复性要好。
如果焊接条件基本稳定，则机器人能够保证焊接质量。
但在实际焊接过程中，因为机器人工作时为了避免发生危险，操作人员不准或不宜进入机器人的工作区域，使得操作者不能近距离实时监视焊接过程并作必要的调节控制，所以当实际的焊接条件发生变化时，例如焊接过程中的工件在加工、装配过程中的尺寸误差和位置偏差以及工件加热变形等因素的变化会使接头位置偏离所示教的路径，这样会造成焊接质量下降甚至失败。
所以精确的焊缝跟踪是保证焊接质量的关键，它是实现焊接过程自动化的重要研究方向。
1 弧焊机器人在焊接中的应用现状自从60年代机器人进入工业领域以来，发展较为迅速。
预计从1999-2003年，世界实际装备工业机器人数量将由1999年的743,000台增加到892,000台，其中在“机器人王国”日本有370，000台，世界其他地区通用工业机器人的实际装备数量将由340,000台增加到508,000台。
在美国，实际装备通用工业机器人的数量2003年将达到155,000台，欧洲达到262,000台[3] ，其中半数以上为焊接机器人。
焊接是工业机器人应用最重要的领域之一，随着国外对工业机器人在焊接方面的研究应用，我国也开始了焊接机器人的研究应用。
在数量上，根据到2001年的统计，全国共有焊接机器人1040台(不包括港、澳、台)，其中弧焊机器多于点焊机器人。
汽车制造和汽车零部件生产企业中的焊接机器人占全部焊接机器人的76％，是我国焊接机器人最主要的用户。
汽车制造厂的点焊机器人多，弧焊机器人少；而汽车零部件厂则相反 [4] 。
焊接机器人的技术水平在不断的进步，目前，焊接机器人几乎全部采用交流伺服电机驱动，这种电机因为没有电刷，故障率很低。
控制器中普遍采用32位的计算机，除可以控制机器人本体的5－6个轴外，还可以使外围设备和机器人协调联动。
在2004年的中国焊接会议上，日本安川公司的新型焊接机器人控制器NX100技术中，一台控制器能同时控制四台机器人共36轴（每台机器人有本体6个轴，3个外部轴），并且使用软PLC对周围装置进行控制。
示教盒也采用了功能强大的Windows CE操作系统。
配套焊接系统也有很多新的进展，在1993年的埃森展览会上，日本松下公司把旋转电弧焊技术用于弧焊机器人。
由于采用旋转电弧焊时，能够以50HZ以上的频率旋转，所以用这种技术进行焊缝跟踪时，其跟踪精度比机器人经常采用的摆动焊（摆动频率小于10HZ）要高的多。
该公司还于1993年首先销售在控制柜中内藏焊机的机器人，依靠数字通讯技术实现焊机和机器人的结合。
并于2004年实现焊机和机器人的融合，既由机器人控制器直接控制焊接波形。
采用频率为100KHZ的逆变电源，体积小巧，控制精度高。
焊机和机器人融合的优点主要有焊机和焊枪的动作能够实现同步的精确控制，便于实现缜密的焊接条件控制，并使焊接系统小型化。
另外，该机器人把送丝机和机器人手臂做成一体，送丝机能够配合焊枪的动作进行旋转动作，以保证送丝始终顺畅。
2 焊缝跟踪过程中使用的传感器弧焊用传感器可分为直接电弧式、接触式和非接触式3大类。
按工作原理可分为机械、机电、电磁、电容、射流、超声、红外、光电、、视觉、电弧、光谱及光纤式等。
按用途分有用于焊缝跟踪、焊接条件控制(熔宽、熔深、熔透、成形面积、焊速、冷却速度和干伸长)及其他如温度分布、等离子体粒子密度、熔池行为等。
据日本焊接技术学会1994年所做的调查显示,在日本、欧洲及其他发达国家,用于焊接过程的传感器有80%是用于焊缝跟踪的[5]。
接触式传感器一般在焊枪前方采用导杆或导轮和焊缝或工件的一个侧壁接触，通过导杆或导轮把焊缝位置的变化通过光电、滑动变阻器、力觉等方式转换为电信号，以供控制系统跟踪焊缝。
其特点为不受电弧干扰，工作可靠，成本低，曾在生产中得到过广泛应用，但跟踪精度不高，目前正在被其他传感方法取代。
此外，现在有的工业机器人中利用接触传感方式进行焊缝起点的寻找，例如日本安川公司生产的机器人有些具有这种功能。
电弧式传感器利用焊接电极与被焊工件之间的距离变化能够引起电弧电流（对于GMAW方法）电弧电压（对于GTAW方法）变化这一物理现象来检测接头的坡口中心。
电弧传感方式主要有摆动电弧传感、旋转电弧传感以及双丝电弧传感。
因为旋转电弧传感器的旋转频率可达几十Hz以上，大大高于摆动电弧传感器的摆动频率（10Hz以下），所以提高了检测灵敏度，改善了焊缝跟踪的精度，且可以提高焊接速度，使焊道平滑等。
旋转电弧传感器通常采用偏心的结构实现，而采用空心轴电机的机构能有效的减小传感器的体积，如图1所示。
图1 旋转电弧传感器[6]电弧传感器具有以下优点：?传感器基本不占额外的空间，焊枪的可达性好?不受电弧光、磁场、飞溅、烟尘的干扰，工作稳定，寿命长?不存在传感器和电弧间的距离，且信号处理也比较简单，实时性好?不需要附加装置和附加装置成本低，因而电弧传感器的价格低所以电弧传感器获得了广泛的应用，目前是机器人弧焊中用的最多的传感器，已经称为大部分弧焊机器人的标准配置。
电弧传感器的缺点是对薄板件的对接和搭接接头，很难跟踪。
用于焊缝跟踪的非接触式传感器很多,主要有电磁传感器、超声波传感器、温度场传感器及视觉传感器等。
其中以视觉传感器最引人注目，由于视觉传感器所获得的信息量大，结合计算机视觉和图像处理的最新技术成果，大大增强了弧焊机器人的外部适应能力。
视觉传感器采用的光电转换器件最简单的是单元感光器件，如光电二极管等；其次是一维的感光单元线阵，如线阵CCD(电荷耦合器件)；应用最多的是结构最复杂的二维感光单元面阵，如面阵CCD，是二维图像的常规感光器件,它代表着目前传感器发展的最新阶段，因而应用日益广泛。
在焊接机器人各种视觉传感器中，CCD传感器因其性能可靠、体积小、价格低、图像清晰直观而受到了普遍重视。
特别是80年代以来，CCD与高性能的微机相结合产生的焊缝跟踪系统,使焊缝跟踪的研究跨上了一个新的台阶。
在弧焊过程中，由于存在弧光、电弧热、飞溅、以及烟雾等多种强烈的干扰。
是每一种视觉传感方法都需要解决的问题。
根据焊接机器人视觉焊系统的工作方式不同，可将用于焊接机器人视觉焊缝跟踪系统的视觉传感器分为：结构光式、激光扫描式和直接拍摄电弧式。
其中结构光式和激光扫描式属于主动视觉的方法。
使用激光束因为集中于一点，抗干扰性能更好一些。
文献[7]中所提到的采用CCD 摄像机、激光二级管与扫描透镜相配合组成的视觉系统，如图2示，是比较典型的激光扫描应用方式。
类似的还有文献[8]中所提到的焊缝跟踪方法，如图3示。
视觉传感系统组成视觉传感器组成一般情况下，激光扫描式的视觉系统，大都是基于三角测量原理的主动视觉方法，其工作原理是大致相同的。
首先是激光管发出的激光点光源通过光学扫描镜投射到被测工件的表面，由工件表面反射后的激光被CCD摄像头所接收，其中扫描镜的扫描频率一般在5-20Hz可调。
通过测量反射光束与CCD主光轴的夹角，并结合已知的透射光束与扫描镜面的夹角以及CCD与扫描镜面的距离等数据，可以求得每一束激光在工件表面投射点与CCD镜面的距离，从而可以得到焊缝的端面剖面图，通过适当的图像处理算法，实现对焊缝进行视觉跟踪的目的。
现在激光和CCD相结合所制成的机器人焊接传感器在市场已经有产品在销售，但一般价格较昂贵。
被动视觉方法是用CCD摄像机通过滤光片和减光片直接观察熔池附近区域或焊缝。
在这种方法中，大部分电弧本身就是监测位置，检测对象（焊缝中心线）与被控对象（焊炬）在同一位置，不存在检测对象与被控对象的位置差，即时间差的问题，所以没有因热变形等因素所引起的超前检测误差，更容易实现较为精确的跟踪控制，并且能够获取接头和熔池的大量信息，这对焊接的自适应控制非常有利。
因为被动视觉和人的视觉更为相似，所以它最有希望解决紧密对接焊缝和薄板搭接焊缝的跟踪问题。
而且被动视觉传感器结构简单价格低，因而它是一种很值得研究的焊缝跟踪方法。
在这种方法中确实存在图像易受到电弧的严重干扰的问题，但这可以通过改进滤光方法、图像处理算法以及调整合适的取像时刻等方法解决。
主动视觉和被动视觉的比较见表1。
表1 激光焊缝跟踪传感器和被动视觉传感器的优缺点比较4 国内外视觉焊缝跟踪发展现状所谓焊缝跟踪就是在焊接时实时检测出焊缝的偏差,并调整焊接路径和焊接参数，保证焊接质量的可靠性。
由于工件的加工误差（工件间的尺寸差异、坡口的准备情况等）、装夹精度以及焊接时的热变形等因素的存在，以示教－再现方式工作的弧焊机器人在焊接时常常因为焊缝和示教轨迹有偏差而导致焊接质量下降。
所以焊缝跟踪是保证弧焊机器人焊接质量的一个重要的方面。
在机器人弧焊所使用的传感器中，电弧传感器和视觉传感器占有突出位置，其中电弧传感器用得最多，而视觉传感器则被认为是最有前途得焊缝跟踪传感器[2]。
4.1 主动视觉焊缝跟踪目前主动视觉焊缝跟踪研究的内容主要有以下方面：1 提高激光跟踪的鲁棒性，如适应各种焊接接头，和接头尺寸变化等。
2 跟踪中的快速稳定的图像处理方法3 传感器的设计问题，例如激光和传感器的角度4 焊缝跟踪中的控制问题，主要为NN和Fuzzy及两者结合方法。
文献[8]中为获得焊缝跟踪高的鲁棒性和适用性，采用两套不同的图像处理算法，分别为在焊接开始前检测焊接接口模型和在焊接过程中检测接头特征。
文献[2]中详细的介绍了各种焊接接头的识别方法。
而文献[9]则采用绞接对象模型（Articulated Object Model）来提高跟踪的可靠性，利用这种方法从传感器获得的轮廓数据中寻找特征点（焊缝点），在特征点处焊接。