基于激光视觉焊缝跟踪技术的机器人焊接智能产线设计研究

引言

由于市场的产品质量与生产效率双重要求不断提高，传统依赖人工经验与固定编程的焊接模式已难以满足复杂工况下的高精度焊接需求，只有借助激光视觉技术高精度、非接触和强抗干扰能力，及可以进行自动焊接控制的机器人控制系统，才能在焊接轨迹动态修正与自适应控制的前提下有效克服焊缝偏差、工件变形及环境干扰等问题，真正做好自动化焊接工作。

1 激光视觉焊缝跟踪技术概述

激光视觉焊缝跟踪技术是一种基于光学测量和图像处理的高精度焊缝识别方法，核心原理是把激光光束透射在工件焊缝区域，再利用视觉传感器捕捉工件表面焊缝激光投射形成的光条纹图像，该图像经过几何解析与算法处理后就可以提取出焊缝位置、形貌及偏差信息。与传统的电弧传感或触觉跟踪方式相比，激光视觉有非接触测量、抗干扰性强、精度高和实时性好的优势，复杂结构件或自动化焊接领域应用效果较好。

硬件层面，激光视觉焊缝跟踪系统主要由激光投射装置、工业相机、图像采集卡和计算处理单元构成。激光器一般输出线激光或点激光，可以在焊缝区域投射稳定清晰的光条纹。工业相机具备高分辨率和高速采集能力，足以应对焊接时的弧光、烟雾、飞溅等强干扰环境[1]。

软件层面，早期会使用边缘检测、灰度阈值分割等传统图像处理技术，但这些技术鲁棒性不足，近年开始逐渐应用卷积神经网络（CNN）、注意力机制及端到端的特征学习方法，弧光反射、工件变形等复杂情况下的鲁棒性明显提升。

2 机器人焊接智能产线设计难点

2.1 焊缝类型复杂

焊缝一般有对接焊缝、角接焊缝、搭接焊缝、T 形焊缝等多种形式，不同结构的工件焊缝形貌、坡口角度、间隙宽度和焊接姿态差异明显，一般薄板结构多为搭接焊缝，焊接热输入和速度敏感；厚板多为对接焊缝，并且多为多层多道焊接，焊缝成形要求高且焊接时间长。复杂工况下机器人不仅要识别焊缝形态，还必须依据焊缝种类自动选择合适的焊接工艺参数与运动轨迹，焊缝检测与路径规划要求很高。

大多数工件焊接时不可避免地受到热输入的影响，容易出现焊接变形情况，如焊缝收缩、板材翘曲或整体偏移，严重时甚至会使焊缝错位。大型工件（如船舶分段或压力容器）热输入引起的累计变形会造成数毫米甚至数厘米级的偏差，传统的固定轨迹编程方式无法有效应对，往往需要人工校正或返修，很容易影响生产效率与焊接质量。即使汽车制造等中小型工件场景，装配间隙不均匀也会因热输入进一步放大，导致焊接缺陷如未焊透、焊偏或气孔等不良情况[2]。

现有的解决方案主要有两类：一是工装夹具强制定位，减少焊接变形影响；二是使用经验公式或有限元仿真做热变形预测，结合预测结果提前调整焊接顺序。但很多工装夹具柔性不足，多品种小批量生产时就难以应用；仿真预测虽然理论可行，实际却受产线计算开销影响，难以实际应用。

2.2 视觉识别稳定性与实时性

焊接时的弧光亮度极高，光强远超激光投射形成的光条纹，视觉识别系统监测时很容易图像过曝或信号丢失，由于电弧还伴有大量金属飞溅、烟尘和弥散光干扰，这些干扰会降低条纹对比度，使相机捕获图像模糊甚至失真。虽然可以加装窄带滤光片、用高速快门和高动态范围成像技术解决，但高频动态焊接时仍难以完全消除弧光影响，系统在复杂场景下的鲁棒性仍不足。

其次，焊缝跟踪要求机器人几毫秒周期内完成图像采集、处理和轨迹修正，否则会出现延迟累积，让轨迹误差逐渐扩大，但传统图像处理算法如边缘检测、霍夫变换和灰度分割虽计算效率较高，复杂焊缝环境的精度却不足；深度学习方法（如卷积神经网络和语义分割模型）鲁棒性和准确性更具优势，却需要较高的计算资源支持，且延迟过大难以用于实时焊接控制。

此外，工件制造装配时常有油污、氧化层或表面粗糙度的差异，激光照射时光条纹的形态会发生畸变，特征点提取不稳定，特别是大曲率或反射率不均匀的工件表面，条纹会断裂或偏移，给视觉识别带来更大难度。

2.3 系统集成与柔性生产难题

焊接生产所需要的部件有机器人本体、激光视觉传感器、焊接电源、工装夹具、输送与定位系统以及上层的信息化管理平台（如 MES、ERP）。要高效、稳定生产，就需要各单元硬件之间高度兼容，软件层面也要协同优化。但不同设备厂商接口标准、通讯协议、数据格式都有差异，系统集成过程复杂、成本高昂。

从硬件集成角度看，焊接机器人需要与激光视觉系统紧密配合，实时接收焊缝检测与偏差数据，快速进行轨迹修正，但不同品牌的机器人控制器开放性和二次开发支持差异较大，有些控制器无法实现高频实时数据交互，视觉检测结果无法充分发挥作用[3]。

从软件与信息化集成角度看，焊接产线需要与 MES 系统对接，但目前大多数焊接产线数据采集和传输仍处于“局部优化”阶段，缺乏统一的数据标准，设备之间信息孤岛严重，难以实现全局的柔性调度与智能决策。此外，焊接质量检测环节若无法与焊缝跟踪、机器人控制系统形成闭环，“检测滞后”的情况多见，容易削弱产线的智能化水平。

柔性生产的难点还在于传统的刚性生产线多针对单一型号工件优化，工艺参数、夹具与机器人轨迹均固定，一旦产品型号或焊缝类型发生变化，久需要重新编程或更换工装，调整周期长且人工依赖度高，严重制约产线效率。

3 机器人焊接智能产线设计策略

3.1 激光视觉焊缝检测与跟踪系统优

（1）激光与相机配置。焊枪前端 30^∘ ～ 45°的角度安装线激光器，让投射光条纹垂直覆盖焊缝区域，以便在工件表面形成清晰的截面轮廓。激光器使用波长 650nm 、功率 50 mW 的窄带光源，保证强弧光干扰下的滤光片识别率。工业相机安装在焊枪后上方约 150 mm 处，配合窄带滤光镜头和高速快门模式，保证在 100 fps 下连续采集清晰图像。相机与激光器成固定几何关系，经过标定后可将像素坐标转换为工件实际坐标。

（2）图像处理与焊缝特征提取。图像处理端采用双通道处理思路：主通道利用基于深度学习的语义分割模型（轻量化 U-Net 结构）自动提取焊缝中心线和边界信息；辅通道使用传统条纹中心检测算法（如灰度质心法）作为冗余校验，保证极端干扰情况的有效结果输出。两通道数据经融合处理后得到焊缝中心点坐标、焊缝宽度和角度信息， 20ms 内传输至机器人控制系统 [4]。

（3）数据传输及接口设计。系统处理后的焊缝数据一般通过工业以太网传输协议实时传输至机器人控制器，由控制器内置的轨迹修正模块在线调整焊缝偏差量（Δx, Δy,Δθ）。当焊缝偏差超过 ±0.5mm 时，系统启动实时补偿机制，依据补偿历史进行预测性修正。

（4）系统集成与布置。产线每个焊接工位都要配备独立的激光视觉模块，模块通过标准化接口与上层产线监控系统对接，用于数据统一采集。大型工件使用双相机布置，焊缝前后段同时检测，以解决单点采集带来的延迟问题。

（5）实时监测与报警设计。系统运行时必须设置多级报警阈值：当焊缝偏差超过±1 mm 或相机采集失败时，立即发出预警并暂停机器人运行，等待人工干预；当检测信号丢失超过 0.5 s，则自动切换至冗余传感模式，保证产线不中断。

3.2 机器人轨迹规划与自适应控制

（1）轨迹规划模块设计。产线调试阶段通过三维建模软件导入工件 CAD 数据，结合工装夹具位置进行焊缝路径离线编程。所有路径数据存储为可参数化的轨迹库，便于在不同工件和批次间快速调用。模块运行时激光视觉检测系统实时反馈焊缝中心坐标，轨迹规划模块以预设路径为基准，结合偏差量（Δx, Δy, Δz, Δθ）进行增量修正。

（2）自适应控制策略设计。针对焊缝偏差与工件变形情况，本系统使用分层控制策略：快速层（毫秒级）：基于比例 - 积分 - 微分（PID）算法完成偏差修正，使机器人末端执行器快速响应小幅偏移；预测层（秒级）：利用模型预测控制（MPC）方法，依据偏差变化趋势提前调整轨迹，避免累积误差；学习层（批次级）：通过深度强化学习算法进行焊接参数与轨迹修正规律训练，实现参数自优化。

（3）焊枪姿态与速度控制设计。轨迹库设置姿态曲线，结合视觉反馈修正焊缝角度，让焊缝成形前后一致，期间也要注意结合工件厚度与焊缝类型动态调整焊接速度：薄板焊接时速度维持在 40-60 cm/min，以避免过热变形；厚板多层焊接时速度降低至 15-20cm/ min，并启用分段轨迹规划，进行分层熔合。

（4）系统接口与执行流程设计。激光视觉系统采集的焊缝坐标通过工业以太网传输至轨迹规划模块，模块在 20 ms 内完成路径修正计算，下发至机器人控制器。控制器按照修正轨迹生成关节运动指令，经伺服驱动器执行。整个流程形成“检测—规划—修正—执行”的闭环链路，保证机器人动态环境下的实时自适应能力[5]。

（5）异常处理与安全机制设计。当焊缝偏差超过 ±2mm 或机器人关节运动接近极限时，系统触发减速模式，并提示人工干预；若检测信号连续丢失超过 1 s，立即切换至停机保护状态，防止焊缝严重错位。

3.3 智能产线信息化集成

（1）系统架构设计。整体信息化架构使用“三层集成”模式：感知层由机器人、激光视觉传感器、焊接电源和工装夹具上的传感单元组成，负责采集工件几何数据、焊接电流电压、焊缝偏差和温度分布信息；执行层由机器人控制器和现场总线系统组成，执行轨迹规划和自适应修正操作，操作阶段实时记录执行数据；管理层主要通过产线监控平台与 MES（制造执行系统）连接，用于任务分配、工艺调用和生产监控，另外与 ERP 系统对接，主要进行订单与物料管理。

（2）数据流与接口设计。为让不同设备间数据实时交互，系统用 OPC UA 与工业以太网作为统一通信标准。焊缝检测数据（中心坐标、偏差量）通过以太网传输至机器人控制器，同步写入本地数据库；工艺参数（电流、电压、焊接速度）通过接口与MES 关联，以便工件切换时自动调用对应工艺卡。

（3）工艺参数与任务调度集成。每个工件型号对应一份工艺卡，其中标明焊缝类型、层道数、参数范围等信息。产线任务下达后，MES 系统自动匹配工艺卡，下发至机器人控制器与视觉系统。若工件装配偏差，视觉系统检测到后将调整参数并记录实际执行数据，上传至工艺数据库，实现闭环更新。

（4）质量监测与追溯集成。每个工件的焊缝检测结果和焊接过程参数都与工件编号绑定，通过二维码或RFID 写入产品档案，实现“源头—过程—结果”全链条追溯。当系统检测到焊缝偏差超过阈值或出现焊接异常时，MES 可立即下发预警，调整生产节拍，防止缺陷批量扩散。

（5）可视化与远程运维设计。通过 SCADA 平台将焊接工位状态（运行 / 待机 / 报警）、生产进度和质量合格率在大屏上实时展示，运维人员可通过远程终端登录系统进行参数调整、异常诊断和工艺升级。边缘服务器负责缓存计算，确保网络延迟或断连情况下产线的稳定运行。

3.4 产线柔性化与模块化设计

（1）柔性工装与夹具设计。面对工件尺寸和形状多变的问题，可以使用可调式柔性夹具平台设计，夹具基座使用模块化滑轨结构，配合电动伸缩定位销与可更换夹持爪，可以在 ± 100mm 范围内自动调整位置，适配不同规格工件。夹具控制单元与 MES 系统联动，结合工件型号自动调用夹具参数，减少人工调整时间。

（2）模块化工位设计。整条产线划分为若干独立功能模块，各模块通过标准化接口相连，也可以依据工件类型灵活组合。当需要进行多层焊接时，焊接机器人模块后可以增加自动打磨模块；若只需单道焊接，可移除冗余工位，优化产线布局。

（3）多机器人协同与动态调度。产线一般部署两台或以上机器人，通过统一调度系统协同作业，调度系统结合工件焊缝数量和复杂度动态分配任务，尽量做到负载均衡使用机器人。当一台机器人执行长直焊缝时，另一台可并行完成角焊缝，从而缩短整体生产周期。机器人之间通过实时通信避免轨迹干涉，并通过虚拟边界划分工作区域，确保运行安全高效。

（4）快速切换与参数化编程。产线用参数化轨迹库与焊接工艺卡管理机制控制，当切换工件型号时，操作人员只需在 MES 系统选择对应型号，系统会自动加载相应的焊缝路径、焊接参数和夹具配置。未在库中的新工件可通过激光扫描获得焊缝几何信息，自动生成初始焊接轨迹，随后经人工校正后存入数据库，实现快速更新与复用。

（5）维护与扩展设计。所有柔性工装和模块均使用快插式接口与独立电源，维护时可单独拆卸，不影响整条产线运行。产线预留 20% 的扩展接口，便于未来增加新模块如预热、检测或表面处理等工艺模块。

结论：

总而言之，激光视觉焊缝跟踪技术是一种非常成熟的焊接路径检测追踪技术，与机器人焊接智能产线结合以后，机器人就可以更准确地检测焊缝，更好地按照预订需求完成焊接工作，以提升工作效率和精细度。由此，必须设计一种基于激光视觉焊缝跟踪技术的机器人焊接智能产线，批量化应用融合跟踪技术的机器人，以满足大规模精准自动焊接的需要。

参考文献：

[1] 程继兵 , 刘明 , 余晗 . 直缝埋弧焊管生产智能化转型关键技术与路径探索 [J].焊管 ,2025,48(04):11-17+23.

[2] 李华 , 李国 . 基于 BRIEF 分类器的焊接机器人焊头运动轨迹自动控制研究 [J].自动化与仪器仪表 ,2025,(03):167-171+176.

[3] 徐慧军 , 董彬 , 刘维玉 . 多源传感信息融合在窄间隙激光焊接过程监控中的应用 [J]. 焊接 ,2024,(11):1-10.

[4] 李玉荣 . 物联网工控平台下移动焊接机器人焊缝轨迹跟踪控制方法 [J]. 工业控制计算机 ,2024,37(10):53-55.

[5] 陈银银 . 基于激光视觉焊缝跟踪技术的机器人焊接智能产线设计 [J]. 科技创新与应用 ,2023,13(01):120-123.

王万民，男，1981.01，汉，山东省东平县，本科，高级技师，技能指导，机器人焊接技术