智能喷涂机器人路径规划与涂层均匀性优化研究

引言

如今现代制造业快速发展，产品质量与生产效率要求持续提升，喷涂工艺作为表面处理领域的重要环节，逐渐向智能化、自动化方向发展。传统技术条件下，人工喷涂方式在作业一致性、涂层均匀性和资源利用方面有很多局限，较难满足复杂结构工件表面处理的较高要求。近年来，智能喷涂机器人出现，凭借高精度控制与灵活操作能力，在汽车、航空航天、家电等行业得到广泛应用。但面对多样化的工件形态，加上严苛的涂层性能要求，需要通过科学的路径规划提升作业效率，并进一步优化涂层的均匀性。

一、智能喷涂机器人概述

智能喷涂机器人是现代智能制造体系中很重要的装备，融合了机械工程、自动控制、计算机视觉、人工智能等技术，在表面处理工艺方面有很高的自动化与智能化水平。其主要是基于自主感知，结合高精度执行，对复杂工件表面进行均匀喷涂，提升产品的外观质量与功能性能。

（一）技术发展现状

自20 世纪末期起，工业机器人技术逐步成熟，喷涂机器人逐步从简单的重复性作业拓展到对异形曲面和复杂结构的自动喷涂。当前主流系统多配备多自由度机械臂、高性能伺服驱动器，结合先进的喷枪控制装置，基于离线编程或示教方式，生成路径[1]。但面对工件多样化、批量小型化、定制化趋势，传统的路径规划模式较难满足需求，需要引入智能感知，强化自适应决策机制。

（二）系统结构与关键技术

智能喷涂机器人主要构成包括机械本体、控制系统、传感器单元、执行机构。其中机械本体主要负责完成空间运动，控制系统负责任务分解、路径规划，以及动作协调。以激光测距仪、三维视觉系统为代表的传感器单元为机器人提供实时环境信息，便于精准识别工件表面状态、空间位置。执行机构包括多种类型的喷枪及其辅助装置，针对不同材料和工艺参数条件进行高效喷涂。

在关键技术层面，近年来路径规划算法、工艺参数自适应调节、涂层厚度在线检测快速发展[2]。其中，路径规划影响喷涂轨迹的合理性、生产效率，参数自适应调节关系到涂层质量和材料利用率。除此之外，在线检测技术主要支持过程闭环控制。

二、智能喷涂机器人路径规划

某智能喷涂生产线采用六自由度工业机器人搭载静电喷枪，针对多个车型的车身外覆盖件进行自动化喷涂作业。该系统集成三维视觉扫描装置，可以对车身表面形状与空间位置进行高精度建模，结合基于点云数据的路径规划算法生成最优喷涂轨迹。在实际运行过程中，喷枪移动速度设定为0.5-0.7m/s ，喷涂距离保持在 200-250mm ，根据不同涂料类型自动调整雾化压力和流量。

（一）三维建模与表面特征识别

在路径规划之初，首先针对待喷涂工件进行高精度三维数字化建模。该生产线配备三维视觉扫描装置，点云数据采集技术获取车身外覆盖件的几何轮廓和空间位置。然后，利用表面重建与特征提取算法，对工件表面进行分区，识别边缘、孔洞、凸台等复杂结构区域。该阶段的数据处理为后续轨迹生成提供基础，有助于制定针对性强的喷涂策略[3]。比如，针曲率变化较大的区域，提前设定速度补偿或多重覆盖路径，避免漏喷、薄喷问题。

（二）喷涂轨迹生成与优化

获得完整的三维模型后，系统通过离线编程平台自动生成初步喷涂轨迹。涉及的技术方法主要是结合等距平行轨迹法，同时也有等角度扇形法和基于表面法向量的自适应轨迹规划方法[4]。针对汽车车身这类大型复杂曲面，采用分区多策略协同方式，即主表面采用等距平行路径以提升效率，局部异形区域则引入自适应轨迹调整，兼顾细节覆盖。在轨迹优化过程中，引入多目标约束，最小化总行程距离，减少喷枪启停次数，同时优化转弯半径。根据不同区域的工艺需求，针对喷枪姿态、移动速度和重叠率进行参数化设定。仿真平台对初步生成的轨迹，进行虚拟验证和碰撞检测，及

时修正干涉死角问题。

（三）在线修正与动态调整

在实际生产过程中，环境扰动或工件定位误差容易导致预设轨迹偏离最佳状态。为此，系统集成实时监控与在线修正机制。通过激光测距仪、视觉定位系统等传感器持续获取机器人末端执行器与工件表面的相对位置，并实时比对原始路径。如果检测到偏差超出容许范围，控制系统自动触发微调算法，动态修正当前轨迹，具体涉及调整移动方向、速度及喷枪姿态等。另外，如果检测到局部厚度不足或边缘残留等特殊情况，系统根据反馈信息自动生成补偿性喷涂路径，实现闭环控制。

三、智能喷涂机器人的涂层均匀性优化

（一）基于喷涂参数自适应控制的优化

在汽车车身喷涂过程中，影响涂层均匀性的关键参数包括喷枪移动速度、喷涂距离、雾化压力和流量等。为实现对复杂曲面和不同材料表面的高质量涂覆，采用自适应控制策略对上述参数进行动态调节。首先，通过在线监测系统，实时采集喷枪与工件表面之间的相对距离、移动速度及环境温湿度。结合前期建立的多变量回归模型，自动判别当前作业状态下的最佳参数组合[5]。比如，机器人检测到某一区域为曲率变化剧烈的凹凸曲面，控制系统自动降低喷枪移动速度，适当缩短喷涂距离，增强漆雾覆盖密度，防止出现薄喷、漏喷现象。与此同时，针对各种类型的涂料，可根据预设数据库自动调整雾化压力和流量，精确控制涂层厚度。基于数据驱动的自适应优化过程，极大提升喷涂作业的柔性和精度，规避工艺波动引发的均匀性问题。

（二）路径重规划与轨迹优化

针对汽车车身复杂曲面的实际需求，在路径规划阶段引入多目标优化算法。具体来讲，利用三维点云重建技术，对车身表面进行高精度数字化建模，结合区域分块策略，将整体表面划分为若干特征区块。针对各个区块，根据其几何特征与历史喷涂效果数据，采用遗传算法、蚁群算法等智能优化方法生成最优喷涂路径。在此基础上，仿真分析预测各路径方案下的覆盖率分布，选择局部与全局均匀性最优的轨迹作为实际执行路径。若在生产过程中检测到某区域涂层厚度不达标，即时触发路径重规划机制，对问题区域进行补偿性喷涂。

（三）在线质量检测与反馈调节

在案例生产线上，通过集成激光测厚仪和视觉检测系统，对每一车身部件完成喷涂后的表面厚度进行实时扫描。检测系统将采集到的数据与目标厚度分布进行比对，并通过统计分析识别出薄喷、过喷等异常区域。当发现偏差超出允许范围时，控制系统根据反馈信息自动调整后续喷涂参数，触发补偿作业。比如，检测到薄喷区域时，自动降低机器人运行速度，增加该区域喷涂次数。

结语

综上所述，随着制造业智能化水平的持续发展，创新应用喷涂机器人极大地推动了表面工程技术升级发展，为生产流程的精细化管理和产品质量的持续提升打开了新局面。路径规划与涂层均匀性的优化问题，实质上是多学科交叉、数据与算法协同演进的综合技术应用过程。因此要在充分理解工艺本质与装备特性的基础上，持续探索智能感知、决策优化、过程闭环控制等关键技术，赋予喷涂机器人更高层次的自适应能力。

参考文献

[1] 高舒芳. PLC 智能控制技术在工业机器人喷涂系统中的应用[J]. 电子技术,2025,54(1):330-331.

[2] 路景顺,马烨霖,吴万超,等. 智能喷涂机器人关键技术及运用研究[J].中国高新科技,2023(15):26-28.

[3] 乔新义,付宇晨. 喷涂机器人智能技术应用现状及前景[J]. 现代涂料与涂装,2023,26(10):35-38.

[4] 胡松,刘建雨,柯美元. 5G 智能机器人喷涂生产线关键技术的探讨及应用[J]. 机电工程技术,2022,51(12):169-174.

[5] 杨卫东. 基于智能技术的机器人小管径内壁防腐喷涂与焊缝检测技术实现[J]. 粘接,2023,50(6):79-81.