焊接机器人自动化焊接的实现与探索

焊接机器人自动化焊接的实现与探索

袁敬芳 ,张颜坤 ,袁新恩 ,马纪学 ,陈凯 ,方凯 ,李明 ,田沛然

青岛中车四方轨道车辆有限公司   山东青岛   266111

摘要：在我国快速发展过程中，经济在快速发展，社会在不断进步，随着工业自动化程度的不断提高，以示教－再现模式为主的焊接机器人工作模式也逐渐变得更加智能，逐步实现焊接自动化。焊接自动化的实现主要体现在干扰处理、焊缝识别与提取、焊缝图像处理、焊缝自动跟踪等方面。文中在概述焊接机器人的前提下，对上述的自动化实现进行分类归纳，并最终作出总结。

关键词：焊接机器人;自动化;智能控制

引言

焊接是一种应用较为广泛的连接方式。在焊接加工过程中，如何在确保其精度和质量的基础上加快作业效率，是相关人员首要解决的问题。焊接机器人的出现，使得焊接技术水平得到了进一步提升。利用焊接机器人可以在较短的时间内完成一些人工无法完成的作业，降低了焊接作业安全事故的发生概率。为促进焊接机器人的持续发展，应当不断加大相关技术的研究力度。因此，本文就焊接机器人在焊接技术应用中的关键技术展开分析探讨。

1智能化焊接机器人的特点

工业生产中，尤其是流水线生产，采用智能化机器人焊接技术来完成重复性的动作，能够有效提升工作效率和产品质量，降低了人为操作而出现的不规范行为，实现作业标准化。在操作智能化机器人进行焊接操作之前，技术人员可以在系统中对焊接速度、变位系统等内容进行科学设置，从而使工艺质量更加符合生产要求。不仅如此，智能化机器人焊接技术的应用还能改善作业环境，减低劳动强度，并且完成全天化生产，为企业创造更多的经济收益。智能化焊接技术的应用优势十分突出，但是目前仍然存在两个问题，（1）智能化成本相对较高，我国在制造焊接机器人时，很多零件还都依赖于进口，因此施工成本相对比较高，容易受到经济限制。而且很多焊接机器人在使用过程中，非常容易出现损坏，维修成本过高，限制了智能化机器人焊接技术的发展。因此企业还是要将重心放在科学技术研究方面，注重人才的培养，才能更好地推动机器人焊接技术的发展。（2）智能化编程难度较大，编程仿真技术是焊接机器人系统中非常重要的部分之一，包括模拟感觉器官的设计，结合焊接经验进行焊接控制，促进机器人焊接工作的顺利进行。由于受到技术的限制，程序的编制难度非常大，限制了智能化机器人焊接技术的发展。

2焊接机器人自动化焊接的实现与探索

2.1加工某些具有两面或多边形的零件，以提高生产率

在生产过程中，一些板材材料要求双面或多边形的坡口，这些要求进行两面或多边形加工的工件又可分为非直型和直线型两种。在确定加工过程中，非直线坡口件的选择是由机械手来完成；在确定直角或多边形坡口的时候，可以选用铣边机、导轨切割机和切割机。在采用铣边机时，在加工两面或多边形的直线斜角时，需要对工件进行多次的翻转和装夹；在采用导轨切削机床时，需要多次调整，从而降低了工作效率。采用斜槽切削机械手进行切削时，由于该机械手能灵活地调节多个角度，不需要对工件进行翻转、重新装夹，只需要一次装夹就能完成多个坡口的加工，降低了工人的劳动强度，提高了工作效率。

2.2焊接自主规划系统

在机器人智能焊接技术当中，焊接自主规划系统属于其中至关重要的组成部分，能够将原本较为传统的机械焊接工艺转变为生动、可控的工艺。而在完成一些自主规划系统的过程中，智能焊接机器人能够在执行一些单一命令操作的同时，充分结合机器人自身的逻辑思维系统来将现代化的监控与智能思维有效结合在一起。对于弧焊技术来说，其中所实际到的关节相对较多，整体设置上具备着较为显著的复杂性，而通过机器人智能焊接技术的应用，就能够将原本的焊接手段进行柔化处理，并且智能化机器人自身就属于一种具备着现代化特征的计算机技术，在融入焊接程序过后，智能化机器人关节灵活的优点被进一步凸显出来，其在不断发展的进程中可以完成一些人类的指令动作，使得原本过于机械化的焊接工作流程更加柔性化。除此之外，在实践过程中，机器人智能焊接技术的核心就在于传感视觉、规划处理器以及焊缝信息获取这三方面内容，需要通过微处理的方式来自主规划机械关节，从而引导智能机器人来更好的完成相应的焊接任务。

2.3模糊控制技术

模糊控制（FuzzyControl，FC）是一种非线性控制的智能控制方法，是依托模糊数学中的模糊关系开展模糊推理，并根据推理结果进行模糊决策来达到控制目的的控制技术。在复杂系统中，模糊控制具有显著效果。焊接是一个不断变化的过程。利用焊接机器人开展的焊接作业具备复杂性特征，体现在焊枪末端与工件接触后会产生高温、弧光和噪声。其中，高温会引起焊缝变形，弧光和噪声会影响机器人视觉系统采集图像的清晰度，从而引起焊接精度下降。为避免上述问题的发生，可在焊接过程中实时调整焊枪的动作，以缩小焊缝与焊枪末端的偏差，提高焊接质量。焊接机器人是一个非线性、强耦合的复杂系统，因此传统的模糊控制器无法满足控制需要。通过开发适用于焊接机器人控制的自适应模糊控制器，可简化建模步骤，并提升系统的鲁棒性，使得焊接过程更加稳定可靠，继而提高设备的作业效率。焊接机器人开展焊接作业时，因为在初始焊接中无法获得焊缝追踪系统的数学模型，所以需要依托控制器的输入和输出，通过模糊控制定义模型参数，从而进一步提升焊接作业的稳定性，降低因抖动产生的误差。自适应模糊控制器可以满足复杂非线性、强耦合系统的应用需要，且随着焊接工件形状的变化，偏差率模型参数会随之实时更新，确保自动焊接顺利完成。

2.4焊缝图像处理

在完成焊缝线识别与提取后，就需要对获取到的焊缝图像进行处理，然后将处理好的信息送往控制中心，为焊缝跟踪打下基础。所以说，焊缝图像的处理是承上启下的一个关键环节，对于图像获取预处理中未能去除的顽固干扰如工件本身带有的划痕或者黑笔印等，都可以在这一环节中进一步去淡化，甚至去除。当然，经过很多学者的研究，现在也有了许多其他高效简捷的方法。利用迭代法对图像进行阈值分割处理，但由于迭代法抗干扰能力差，不稳定，作者将经过迭代法处理的图像再次进行迭代法阈值处理，经过二次迭代法处理后的图像干扰明显变少，更加清晰，二次迭代这一方法也更加稳定有效。也是运用了阈值分析，通过将全局阈值分割方法和形态学滤波相结合，可以将图像中的飞溅、弧光甚至微小的横道干扰都去除，获得较为突出的图像处理效果。将灰度形态学用于图像处理，利用其非线性特征，在处理图像时不会模糊焊缝的边缘细节，因此能够获得光滑连续的焊缝边缘图像，并且将其作为焊缝跟踪时的控制量，为后续的跟踪工作打下了基础。

结语

在当前的社会环境中，机器人智能焊接技术已经在各个社会领域中得到了较为广泛的应用，并且取得了十分优异的应用效果。因此，这就需要进一步加大对于机器人智能焊接技术的研究力度，明确其未来的主要发展方向，以此来确保这一智能化技术能够更好的发挥出自身的实际作用，在提升焊接工作效率以及工作质量的同时，有效解决传统焊接工作中存在的各类问题。

参考文献

[1]曹学鹏,脱帅华,张弓,吴月玉,张雨航,樊豪,赵睿英,冯艳丽.焊接机器人焊缝跟踪方法及路径规划研究[J].工程科学与技术,2022,54(02):196-204.

[2]秦俊非,毕江海,王继军,郑军,周浩祥.基于PLC的铁路信号机房焊接机器人控制系统设计[J].制造业自动化,2022,44(05):119-123.