董金枋，湯大赟，吳 頔，，張培磊，于治水，許燕玲

1.上海工程技術(shù)大學 材料工程學院，上海 201620

2.上海市激光先進制造技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心，上海 201620

3.江蘇省特種設(shè)備安全監(jiān)督檢驗研究院，江蘇 南京 210036

4.上海交通大學 材料科學與工程學院，上海 200240

0 前言

機器人焊接是工業(yè)智能焊接制造的關(guān)鍵技術(shù)之一[1-2]。在工程機械[3]、軌道交通[4]、鋼結(jié)構(gòu)[5]、航空航天等[6]領(lǐng)域中，機器人焊接有焊接效率高、焊接區(qū)疲勞壽命高、焊接更均勻、焊接區(qū)域面積小、質(zhì)量穩(wěn)定性高等優(yōu)點，已被廣泛用于代替?zhèn)鹘y(tǒng)手工焊接[7]。但由于熱變形、裝配誤差、加工誤差的存在且不可消除，基于示教回放的焊接機器人無法適應(yīng)工件偏移引起的焊接軌跡變化，導(dǎo)致焊接過程中出現(xiàn)焊偏、氣孔、未熔合等焊接缺陷以及機器人撞槍等事故[8-12]。因此，在焊接過程中迫切需要通過焊縫跟蹤來感知焊縫的變化，以便工業(yè)機器人可以針對焊縫變化實時做出反饋，調(diào)整焊槍位置保證焊縫對中，確保工件焊接質(zhì)量[13-14]。

焊縫跟蹤作為機器人焊接領(lǐng)域的一個關(guān)鍵技術(shù)，類似于給機器人裝上眼睛，主要功能是在起始焊接點識別定位焊縫位置，焊接過程中根據(jù)焊縫的高低左右變化將偏差信息實時反饋給執(zhí)行機構(gòu)，保證焊槍時刻與焊縫對中，保證焊接質(zhì)量。經(jīng)過多年發(fā)展，目前主流的跟蹤技術(shù)路線主要有：機械仿形跟蹤[15]、電弧傳感[16-17]、被動視覺[18-21]、主動視覺[22-24]、磁傳感[25-26]。機械仿形和探針跟蹤因為使用過程中存在磨損問題，同時容易受到飛濺和焊縫光潔度、劃痕的影響，精度較低，并且需要焊縫有明顯的物理特征才可工作，應(yīng)用場景有限，通常用在厚板直縫、環(huán)縫一次焊接成形等對精度要求不高的場景。電弧跟蹤雖然集成度高，但是在實際應(yīng)用過程中受材料、焊接工藝、焊機品牌功率、制造環(huán)境的差異影響，無法精準地確定電弧長度與焊接電流、電弧電壓之間的相關(guān)性數(shù)學模型，難以確保精度和穩(wěn)定性；同時電弧跟蹤在定位起始點時需緩慢靠近工件定位，耗時較長，效率較低。再者電弧跟蹤因工作原理要求，僅針對角接、開坡口焊縫，且需要搭配擺焊工藝，效率和精度偏低，主要集中在開坡口的厚板電弧焊，局限性較大[27]。磁光檢測在窄間隙焊縫中優(yōu)勢明顯，無論多小間隙的焊縫，材料是否反光、吸光都能檢測，但是目前磁光檢測在焊縫跟蹤中的應(yīng)用還處于探索階段，應(yīng)用研究還不成熟。同時磁光焊縫檢測系統(tǒng)組成復(fù)雜、集成度低、不可控環(huán)節(jié)過多，比如光路結(jié)構(gòu)設(shè)計、磁光薄膜材料的均勻性、焊接平臺的振動、工件膨脹系數(shù)等方面都還未形成統(tǒng)一的設(shè)計規(guī)范，系統(tǒng)穩(wěn)定性不足，目前依然處于實驗室階段，預(yù)計將來可能在激光薄板對接焊接中有極高的應(yīng)用價值[25]。被動視覺檢測由于直接攝取了熔池圖像，所以基本上不存在導(dǎo)前誤差，在激光焊接中，其原理是利用金屬熔滴流向焊縫間隙時的尖角特征進行定位，但是要求焊縫間隙大于1 mm，否則尖角特征不明顯，檢測困難。同時金屬熔滴在焊縫間隙的熔滴尖角特征并不穩(wěn)定，工件在焊接過程由于熱脹冷縮會出現(xiàn)形變，導(dǎo)致熔滴尖角有時是橢圓，有時消失，所以此方法在原理上有缺陷，無法準確穩(wěn)定地判斷焊縫具體的位置信息，而且工業(yè)相機在飛濺、弧光干擾下，抗干擾能力有限，應(yīng)用受到限制，故被動視覺跟蹤主要應(yīng)用于TIG焊等低飛濺場景[28-30]。

激光視覺焊縫跟蹤的原理是基于相機接受激光條紋在工件表面的漫反射光條輪廓對焊縫進行定位，在焊縫坡口檢測、焊縫余高、焊縫輪廓、熔池表面輪廓、焊槍姿態(tài)檢測等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛[31-32]。相較被動視覺檢測和磁光成像檢測，結(jié)構(gòu)光焊縫檢測技術(shù)更為成熟，主動光源具有單色性好、相干性好、信噪比高等優(yōu)點，所以抗干擾能力強，易于提取圖像信息，檢測精度更高。目前隨著工業(yè)機器人的應(yīng)用推廣，面臨工況復(fù)雜、干擾因素多且雜、工裝重復(fù)定位精度低等問題，迫切需要實現(xiàn)激光視覺在強噪聲、窄間隙下的焊縫準確識別，實現(xiàn)柔性自動化焊接加工。焊接過程中能根據(jù)焊縫變化實時糾偏的焊接工作站通常由機械臂、控制柜、焊接電源、焊縫跟蹤系統(tǒng)組成，可以實現(xiàn)焊縫圖像采集、圖像處理、實時糾偏功能[33-34]。在工業(yè)現(xiàn)場執(zhí)行機構(gòu)除了機器人，也有用電機加導(dǎo)軌氣缸的焊接專機?？刂破鞒藱C器人控制柜，激光焊縫跟蹤也有工控機或者FPGA、SDSP等嵌入式處理器[35-37]。除此之外不同的工件還需要匹配不同的夾具，整個工作流程是機器人示教編程，工件裝夾、激光跟蹤采集焊縫圖像、圖像處理定位焊縫位置，位置信息反饋到機械臂實時糾偏確保焊槍時刻與焊縫保持對中。

激光跟蹤最關(guān)鍵的環(huán)節(jié)即為圖像處理，焊縫圖像采集包含很多干擾信息，需要先進行預(yù)處理，灰度二值化之后通過中值濾波篩去干擾信息，再提取ROI（Region of Interest）區(qū)域?qū)鈼l邊緣進行提取，然后通過灰度重心法等對光條進行細化提取中心點信息，再通過曲線擬合連接成線，最后通過斜率分析法等對光條中心進行特征點提取。特征點提取之后進行坐標轉(zhuǎn)換，與標定的焊縫軌跡進行對比計算偏差值，然后把偏差值傳輸給到機械臂等執(zhí)行機構(gòu)，進行實時調(diào)整[32，38]。但是由于焊接過程中存在強烈的輻射、弧光、煙塵、飛濺等干擾，增加了圖像處理的難度。比如，鋼結(jié)構(gòu)焊縫的打磨、劃痕導(dǎo)致的光條強度不均勻，檢測圖像干擾大，導(dǎo)致焊縫特征提取困難[39]。Lu[40]等人通過脊線跟蹤方法，僅從激光條紋附近的線提取中心線，排除背景噪聲的干擾，圖像處理面積小，采用斜率分析法和最小二乘法提取焊縫特征點，抗干擾能力強，能滿足焊縫跟蹤的高精度要求。Li[41]提出了一種序列重力法SGM（Semi Global Matching）來提取更平滑的焊縫中心線，可以減少干擾的影響，采用雙閾值遞歸最小二乘法對SGM得到的曲線進行擬合，以提高系統(tǒng)的實時性和準確性。Zou[42]等人采用加權(quán)局部余弦相似度的目標跟蹤算法檢測接縫特征點，有效防止弧線和飛濺物的干擾。但是這些算法過于消耗計算機資源，實時性上有所欠缺，急需能夠兼顧實時性和準確性的圖像處理方法。

激光焊縫跟蹤的圖像處理環(huán)節(jié)主要由圖像預(yù)處理、激光光條提取、特征點識別三部分組成，本文介紹了這三部分的傳統(tǒng)圖像處理算法，同時總結(jié)近年的一些特色算法應(yīng)用及其處理效果，包括精度與延遲，并對激光焊縫跟蹤的未來發(fā)展方向進行展望。

1 圖像預(yù)處理

圖像采集之后需要進行預(yù)處理濾波去除異常數(shù)據(jù)方可進入下一環(huán)節(jié)。如圖1所示，由于在焊接加工過程中劇烈的弧光、飛濺、煙塵都會影響圖像采集的信噪比和清晰度，同時工件材料本身的反光吸光特性、表面油污、打磨劃痕都會對激光條紋的信號采集造成影響。除此之外，如采用工控機進行圖像處理還涉及傳輸過程的高頻電磁干擾。這些干擾都將直接影響后續(xù)激光條紋的提取以及焊縫特征點的提取，直接決定跟蹤精度與焊接質(zhì)量，所以在正式圖像特征提取之前必須進行圖像預(yù)處理，包括濾波、二值化、ROI選取等，以提高圖像質(zhì)量及信噪比。

圖1 焊接飛濺、強弧光、煙塵干擾Fig.1 Welding spatters，strong arc light，smoke and dust interference

濾波之前需要了解圖像處理主要的噪聲類型和特征，以便有針對性地選擇濾波算法。激光傳感器采集圖像的噪聲主要來源于弧光、煙塵、飛濺等，主要噪聲類型為斑點噪聲和椒鹽噪聲[43-44]。因此圖像預(yù)處理的核心就是濾除或減弱飛濺和弧光對焊縫圖像的影響，即以不破壞原有數(shù)據(jù)為原則盡可能去除圖像噪聲，濾波降噪是預(yù)處理的重要一步，降噪效果會直接影響到后期圖像分類識別的準確率。目前圖像去噪方法主要有空域濾波和頻域濾波兩種[45]。頻域濾波需要經(jīng)過傅里葉變換與逆變換[46]，在視覺效果上會降低原有精度，并丟失重要的特征信息，在智能領(lǐng)域應(yīng)用中頻域濾波的穩(wěn)定性和實時性都難以滿足要求?？沼驗V波算法主要利用卷積模板和目標圖像進行卷積運算來實現(xiàn)圖像異常數(shù)據(jù)的清除降噪[47]，相較而言，該算法更加快速精確，適合對激光條紋輪廓圖像進行濾波。在激光跟蹤中常用的空域濾波算法有中值濾波、均值濾波、高斯濾波等[48]。均值濾波[49]和高斯濾波[50]的濾波效果取決于模板核的大小，一般來說，模板核的尺寸越大，濾波效果就越強，但同時計算耗時也越長。高斯濾波只有在噪聲呈高斯分布時效果才顯著。均值濾波和高斯濾波等線性濾波算法均能有效去除圖像中強光噪點以及飛濺干擾等噪聲，但同時也會模糊光條的邊緣特征。對于激光焊縫跟蹤的結(jié)構(gòu)光圖像，邊緣信息的準確性非常重要，直接決定下一環(huán)節(jié)光條中心提取精度。因此為了提高焊縫圖像處理精度，需要盡可能保留焊縫結(jié)構(gòu)光圖像的邊緣信息。經(jīng)過廣泛的研究總結(jié)，一般利用中值濾波算法對激光光條圖像進行濾波處理，以便得到清晰的光條輪廓圖像[51]。中值濾波是一種非線性信號處理技術(shù)，其基本原理是通過選取數(shù)字圖像序列中一點的值來代替一定鄰域范圍的像素值，使周圍的值接近真實值來消除孤立的突變值，以此消除噪點，實現(xiàn)濾波。中值濾波能有效濾除常見的椒鹽噪聲、斑點噪聲等，同時能夠保留圖像相對清晰的邊緣細節(jié)信息。如圖2所示，原始圖像包含大量的焊接飛濺干擾，同時還有弧光噪點，經(jīng)過濾波之后可以有效濾除噪點，保留較為清晰的焊縫光條輪廓，方便后續(xù)光條提取和特征點提取[52]。

圖2 濾波前（左）與濾波后（右）Fig 2 Image filtering before（left）and after（right）

彭宏等[53]提出一種改進的均值濾波算法，利用圖像像素點鄰域灰度值的相似特征，在一定范圍內(nèi)選擇用平均值代替噪點處灰度值，同時結(jié)合Canny算子對圖像邊緣進行檢測，可以有效去除圖像中的高密度脈沖噪聲。Piao等[54]提出一種基于高斯濾波和雙邊濾波的混合圖像去噪算法，首先利用高斯濾波器對噪聲圖像進行濾波得到參考圖像，然后將參考圖像和噪聲圖像作為雙邊濾波器的范圍核函數(shù)的輸入，該算法能夠有效克服階梯效應(yīng)，濾波后的圖像更加平滑，紋理特征也更加接近原始圖像，能夠取得更高的PSNR（峰值信噪比）值。袁新星[55]通過實驗對比了不同密度椒鹽噪聲下中值濾波的處理效果，結(jié)果證明，中值濾波算法即使在強噪聲情況下降噪效果也非常顯著。申俊琦[56]使用自適應(yīng)中值濾波法對采集的焊縫圖像進行降噪處理，實驗證明該算法針對不同性質(zhì)及強度的噪聲均表現(xiàn)出很強的降噪能力，同時還能很大程度上保持原有焊縫邊緣的特征信息。張杰飛[57]采用高斯濾波器對含噪聲的焊縫圖像進行濾波降噪處理，并通過實驗分別比較了高斯濾波、均值濾波法與中值濾波法對強噪聲焊縫圖像的處理效果，結(jié)果證明，中值濾波更適合用于強噪聲圖像處理過程。

本文歸納總結(jié)了常用的濾波算法并進行對比，如表1所示。

糖蜜酸化液：80 g糖蜜加120 mL蒸餾水攪拌均勻，用硫酸調(diào)節(jié)pH 4.0～4.3，90～95 ℃水浴并不斷攪拌15 min，4000 r/min離心10 min，取上清。

表1 各類濾波降噪算法對比Table 1 Comparison of various filtering noise reduction algorithms

Wu等[61]通過實驗測試了不同的濾波技術(shù)，以此確定圖像處理過程中去除噪聲的最佳濾波技術(shù)。采用高斯、維納和中值三種濾波技術(shù)進行了比較，為了檢驗效率，使用了四種統(tǒng)計算法，即MSE（均方誤差）、RMSE（均方根誤差）、PSNR和信噪比。通過比較發(fā)現(xiàn)，中值濾波器的MSE和RMSE值最小，且PSNR和信噪比值最大，這說明在弧光環(huán)境下中值濾波器是最有效的去除噪聲技術(shù)。

2 光條中心提取

由于激光器自身發(fā)射的激光條紋亮度的不均勻性，以及工件表面反光、劃痕等因素導(dǎo)致的光條變形和亮度不均勻，光條大小粗細時刻都處于變化之中。同時光條的亮度是從中心線向外逐次遞減，導(dǎo)致如果直接對結(jié)構(gòu)光進行圖像處理，需要處理的數(shù)據(jù)龐大且不穩(wěn)定，會極大影響焊縫數(shù)據(jù)采集的準確性、魯棒性。因此，為節(jié)省計算機資源，同時降低數(shù)據(jù)處理延時，一般先對光條邊緣進行提取，再骨架細化提取光條中心線，減少后續(xù)焊縫特征提取數(shù)據(jù)處理量[62]。如圖3所示，不同的光條提取方法提取的焊縫情況各不相同，需要根據(jù)具體的干擾噪聲情況來選擇合適的光條提取算法。

圖3 不同算法的結(jié)構(gòu)光光條提取情況[63]Fig.3 Extraction of structured light stripe by different algorithms

光條中心提取分為兩步：首先進行光條邊緣識別，鎖定光條區(qū)域，然后進行中心線提取。邊緣識別的原理根據(jù)圖像像素點的灰度階躍變化來確定，當灰度值導(dǎo)數(shù)較大或出現(xiàn)極值時，即定義為邊緣。目前常用的基于一階導(dǎo)數(shù)的邊緣檢測算子，包括Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子等；基于二階導(dǎo)數(shù)的邊緣檢測算子主要是LOG（Laplacian of Gaussian）邊緣檢測算子[64]。激光結(jié)構(gòu)光光條邊緣提取算法的原理及優(yōu)缺點如表2所示。

表2 激光結(jié)構(gòu)光光條邊緣提取算法Table 2 Edge extraction algorithm of laser structured light stripe

在成功獲取圖像的單像素邊緣后，快速、穩(wěn)定的激光中心線提取算法是保證整個圖像處理系統(tǒng)穩(wěn)定、實時和精確地獲得特征點坐標值的關(guān)鍵。常用的激光中心線提取方法有極值法、閾值法、灰度重心法、形態(tài)學細化、方向模板法、霍夫變換、Steger法等[70]，各算法的原理及優(yōu)缺點如表3所示。

表3 光條提取算法Table 3 Light stripe extraction algorithm

由表3可知，極值法、灰度重心法的實時性較好，但是抗干擾性能較差，極易受焊接過程噪聲影響；閾值法容易導(dǎo)致光條信息缺失，影響焊縫輪廓提取定位；曲線擬合法、方向模板法雖然提取精度較高，但是實時性較差。Steger方法雖然精度較高、能達到亞像素級，但是算法復(fù)雜，運算量大，延時嚴重。形態(tài)學細化、霍夫變換算法簡單、對硬件要求也低，實時性也能滿足要求，但是精度上略有欠缺，還有較大改進空間。

上述圖像處理算法僅在理想條件或激光條干擾弱的情況下進行提取識別工作，識別穩(wěn)定性低，可靠性差。而在工程應(yīng)用中，焊縫跟蹤第一要務(wù)是穩(wěn)定，然后才是精度，因此在實際焊接中強干擾噪聲下的圖像處理具有重要的工程應(yīng)用價值。傳統(tǒng)的激光中心線提取方法雖然具有普適性，但易受環(huán)境、設(shè)備等復(fù)雜因素干擾，因此在許多情況下很難滿足實時性與精確性要求[79]。因此，鑒于傳統(tǒng)算法在應(yīng)用上的局限性，機器學習方法越來越受到研究者的關(guān)注，許多學者也陸續(xù)提出了一些更具特征性、穩(wěn)定性、高精度的激光中心線提取方法，具體如表4所示。

表4 激光中心線提取算法Table 4 Algorithm of laser structured light stripe center extraction

由表4可知，在提取精確性方面，新的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等提取算法的平均置信度值均高于傳統(tǒng)算法，對強漫反射和強鏡面反射光條圖像的優(yōu)勢尤為明顯，適合用于反光材料如鋁合金、不銹鋼等的焊縫光條提取，也適用于激光焊等強干擾條件下的焊縫光條提取。同時基于形態(tài)特征、遺傳算法等算法在焊縫識別上有極大的自適應(yīng)能力，能夠在多變的強噪聲環(huán)境下準確識別焊縫位置，且大部分為矩陣運算，計算效率高，將極大提升中心線提取的實時性和適應(yīng)性。但是相對于傳統(tǒng)算法，新興算法在準確性上相對工業(yè)自動化要求的穩(wěn)定性還有距離，同時新興算法在數(shù)據(jù)處理能力、算法復(fù)雜程度上都過于消耗計算機資源，實時性上還有待工業(yè)現(xiàn)場考驗。未來可考慮在硬件上升級以進一步提升運算效率，同時優(yōu)化算法提高可靠性。

3 特征點提取

焊縫特征點是確定結(jié)構(gòu)特性的點，如焊縫激光線的拐點，可以表征焊縫的寬度、深度和坡口邊緣等位置信息，如圖4所示。

圖4 特征點提取示意[89]Fig.4 Feature point extraction diagram

針對不同坡口類型的焊縫，提取其關(guān)鍵位置信息的方法也不同。傳統(tǒng)方法主要是基于圖像處理的提取方法（例如分割、中心提取、斜率分析和直線相交等）來獲取焊縫關(guān)鍵位置[30，90-92]，如表5所示。

表5 傳統(tǒng)焊縫特征點提取算法Table 5 Traditional weld feature point extraction algorithm

傳統(tǒng)的基于幾何特征的接縫特征點采集方法存在靈活性和魯棒性差的缺點。采用傳統(tǒng)的形態(tài)學方法檢測焊縫特征點時，特別是在具有強弧光和飛濺干擾的環(huán)境中，難以保證魯棒性和準確性，只能解決特定條件下的圖像特征識別問題，面對強干擾噪聲環(huán)境，存在通用性差和抗干擾能力不足等缺陷。近些年來，深度學習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)已在很多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，也逐漸被應(yīng)用于焊接領(lǐng)域，如焊縫分類、焊縫缺陷檢測和焊接過程控制等[98-100]。周衛(wèi)林等[101]使用VGGNet（深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）實現(xiàn)了焊接過程中焊縫特征點的跟蹤。Xiao等[28]提出了一種自適應(yīng)的特征點定位方法，使用Faster R-CNN經(jīng)典的目標檢測網(wǎng)絡(luò)識別并定位焊縫，根據(jù)識別結(jié)果進一步選擇相應(yīng)的特征點提取方法，該方法能夠識別特定的連續(xù)焊縫和非連續(xù)焊縫，具有一定的適應(yīng)性，更多焊縫特征點提取的研究成果如表6所示。

表6 近年強干擾環(huán)境特征點提取相關(guān)算法優(yōu)劣對比Table 6 Comparison of feature point extraction algorithms for strong interference environment in recent years

續(xù)表

目標跟蹤算法正不斷被應(yīng)用到焊縫跟蹤領(lǐng)域，按原理而可分為生成式模型與辨別式模型。生成式模型一般通過建立模型來描述光條特征，跟蹤時通過圖像識別找到與目標模型相似度最大的區(qū)域，模擬焊工經(jīng)驗識別，定位焊縫位置。這種方法存在兩個問題：首先，準確的焊縫模型建立難度較大，因為工業(yè)生產(chǎn)中焊縫一致性較差，甚至有鋸齒型焊縫特征，所以應(yīng)用上對工況有一定要求；其次，該方法極其消耗計算資源，采用工控機進行運算時實時性不足，且當焊縫結(jié)構(gòu)光線存在斷點、分叉等情況識別很容易失效，穩(wěn)定性有待提高。

辨別式模型則是先將樣本圖像采集分類訓練算法，再通過工作過程對圖像進行識別分類匹配，以提高焊縫識別精度，主要的算法包括TLD算法、深度學習類、核相關(guān)濾波算法等[118]。鄒焱飚等人[119]采用高斯核相關(guān)算法檢測焊縫，能在強弧光、大飛濺工況下精確獲取焊縫位置，其最小前置距離能做到20 mm，極大地降低前置誤差。然而此方法穩(wěn)定性欠缺，一旦出現(xiàn)跟蹤誤差，誤識別焊縫位置，很難再次自我糾正，考慮工業(yè)應(yīng)用現(xiàn)場工況，不利于長期穩(wěn)定應(yīng)用。文獻[111]利用來自各個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的特征，通過多個特征層之間的相似性匹配來確定焊縫特征點。但是輸入噪聲圖像會導(dǎo)致跟蹤器積累干擾信息，從而使得模型漂移，導(dǎo)致檢測精度不穩(wěn)定。

除了以上應(yīng)用人工智能算法的研究證明在強噪聲（強弧光、大飛濺）下具有較好的抗干擾作用，同時也有學者進行傳統(tǒng)算法結(jié)合深度學習強大的特征識別和自學習能力進行焊縫跟蹤相關(guān)研究，通過深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)提取目標的高級深度抽象特征，克服了傳統(tǒng)的像素級特征分析和單幾何特征識別或統(tǒng)計決策方法的局限性，減少了特征的模糊性，免于光條提取這一步驟，直接進行特征識別提取。周躍龍[120]等人提出了一種基于無錨分類回歸孿生網(wǎng)絡(luò)的跟蹤算法。通過焊前初始焊縫特征點確定目標區(qū)域，然后焊接過程中通過回歸網(wǎng)絡(luò)進行相似性計算精準預(yù)測焊縫位置。在弧光和煙霧等強干擾下，平均絕對跟蹤誤差為0.3 mm，相較于傳統(tǒng)圖像處理和ECO算法等跟蹤精度和速度有所提高，有效提高了復(fù)雜薄板構(gòu)件的焊接效率和質(zhì)量。杜榮強[24]等人利用快速圖像分割、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征區(qū)域識別與特征搜索技術(shù)相融合的方法，準確地識別焊縫特征。針對焊前強噪聲圖像與焊接過程強噪聲進行特征提取完成V形焊縫與T形焊縫跟蹤實驗，得到跟蹤精度分別為0.50 mm、0.62 mm。徐寧[121]等人為提高效率，不使用特征點提取網(wǎng)絡(luò)定位每幀焊縫圖像中的特征點，而是融合核相關(guān)濾波（KCF）來跟蹤特征點的位置。將特征點的定位轉(zhuǎn)移到先驗區(qū)域內(nèi)，提高了定位精度，同時將焊縫特征點位置的定位與特征點存在的置信度結(jié)合起來，進一步抑制了焊接過程中的噪聲，有效提升了網(wǎng)絡(luò)的抗噪聲干擾能力，提高了對多坡口類型焊縫的適應(yīng)性。Zou[122]等人提出了多特征組合網(wǎng)絡(luò)（MFCN），該網(wǎng)絡(luò)綜合利用多層特征承載的局部信息和全局信息進行焊縫檢測，以準確檢測連續(xù)超強噪聲下的接縫，實現(xiàn)在連續(xù)的超強噪聲下仍能保持極高的檢測精度，平均檢測誤差小于6個像素，標稱間距下的像素分辨率為0.08 mm。

上述特征點識別跟蹤算法在強噪聲環(huán)境下具有較高的特征識別精度，自適應(yīng)能力也有一定提高，但算法復(fù)雜度較高，需要配備高性能工業(yè)計算機，綜合成本較高，同時缺乏工業(yè)現(xiàn)場的實際應(yīng)用案例，穩(wěn)定性和實際準確性還有待驗證。

4 總結(jié)與展望

綜上所述，傳統(tǒng)的圖像處理雖然算法簡單，但是極易受環(huán)境干擾，且隨著激光焊縫跟蹤設(shè)備的普及，越來越惡劣的工業(yè)環(huán)境對傳感器以及圖像處理算法提出了更高的要求。新興的基于人工智能和深度學習的算法，可以通過圖像中的焊縫特征總結(jié)，自動選擇提取，自適應(yīng)能力得到很大提高，可以實現(xiàn)復(fù)雜工況、強噪聲、多種焊縫類型自主檢測識別，且能達到較好的精度水平，滿足工業(yè)要求。但是新興的算法由于其復(fù)雜性和數(shù)據(jù)處理量的增加對計算機資源提出了更高的要求，也影響到激光焊縫跟蹤的實時性。為了推進焊接制造的智能化、數(shù)字化，對激光焊縫跟蹤技術(shù)進行了展望。

（1）隨著“中國制造2025”的出臺，我國焊接技術(shù)的高速發(fā)展對技術(shù)的自主性提出了更高的要求，為了減少對進口激光焊縫跟蹤傳感技術(shù)的依賴，迫切需要加大對高速、高精度、窄間隙、高反光材料工況下激光結(jié)構(gòu)光檢測技術(shù)的研發(fā)工作，解決高端重大國防、海工裝備的智能化、數(shù)字化生產(chǎn)加工難題。

（2）伴隨高速相機、嵌入式、激光器等技術(shù)的發(fā)展，為智能焊接技術(shù)的升級換代提供了新思路，可以結(jié)合焊接相關(guān)傳感器零部件的最新技術(shù)發(fā)展，積極將最新的技術(shù)應(yīng)用到智能焊接技術(shù)中，以實現(xiàn)在數(shù)據(jù)采集頻率、數(shù)據(jù)采集質(zhì)量、計算平臺的更新迭代，推動焊接向更加智能化、先進的方向發(fā)展。

（3）在算法上傳統(tǒng)的圖像處理、特征提取算法穩(wěn)定性欠缺，具體效果在很大程度上依賴于研究人員的模型經(jīng)驗。不同學者面對的工況不同，模型側(cè)重點不同，不夠靈活，一旦出現(xiàn)未曾預(yù)料的噪聲非常容易出現(xiàn)不穩(wěn)定的情況。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，如何把新興的人工智能技術(shù)應(yīng)用到智能焊縫跟蹤技術(shù)圖像處理中，簡化圖像處理步驟，使算法模型更靈活、更有效是未來的主要研究方向之一。

（4）在應(yīng)用上基于國家針對復(fù)雜大型結(jié)構(gòu)件的自動化焊接技術(shù)的發(fā)展要求，針對航空航天、軍工船舶等行業(yè)相當一部分大型結(jié)構(gòu)件，焊縫類型、坡口形式多變的問題，依然缺乏有效的基于多傳感器的信息融合技術(shù)的智能焊縫跟蹤技術(shù)，急需綜合各類傳感的優(yōu)缺點，實現(xiàn)復(fù)雜工件的全位置，強干擾、各種槽類型（I型槽、V型槽、Y型槽、U型槽等）以及接頭類型（對接接頭、搭接接頭、圓角接頭等）的焊縫跟蹤檢測，在靈活性和多功能性上更進一步。