一、引言

隨著制造業(yè)的快速發(fā)展，焊接工藝在各個領(lǐng)域中的應(yīng)用越來越廣泛。自動化焊接技術(shù)是未來焊接領(lǐng)域的發(fā)展趨勢，而焊縫識別作為自動化焊接的關(guān)鍵技術(shù)之一，對于提高焊接質(zhì)量、效率和安全性具有重要意義。智能焊接焊縫識別技術(shù)通過引入計算機(jī)視覺、人工智能等先進(jìn)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對焊縫位置、形狀等特征的準(zhǔn)確識別。然而，在實(shí)際應(yīng)用過程中，焊縫識別技術(shù)仍面臨許多挑戰(zhàn)。

二、焊縫識別技術(shù)在智能焊接中的應(yīng)用

智能焊接技術(shù)涉及焊接過程的自動化控制、焊接參數(shù)優(yōu)化、焊接質(zhì)量檢測等多個方面。在智能焊接技術(shù)中，焊縫識別技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)成為提高焊接質(zhì)量、效率和安全性的關(guān)鍵。焊縫識別技術(shù)在智能焊接中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

（一）焊接路徑規(guī)劃

焊接路徑規(guī)劃是智能焊接的核心環(huán)節(jié)，其目標(biāo)是確定焊接機(jī)器人的運(yùn)動軌跡。焊縫識別技術(shù)在此過程中起著關(guān)鍵作用。其通過對焊縫圖像的實(shí)時處理和分析，可以實(shí)現(xiàn)對焊縫起始點(diǎn)、結(jié)束點(diǎn)，以及焊縫中心線的準(zhǔn)確捕捉。結(jié)合傳感器數(shù)據(jù)，如激光測距儀或深度攝像頭等，可以進(jìn)一步確定焊縫的三維位置。在此基礎(chǔ)上，焊接路徑規(guī)劃算法可以根據(jù)焊縫的形狀和尺寸，以及焊接工藝的要求，規(guī)劃最優(yōu)的焊接路徑，確保焊接機(jī)器人在運(yùn)動過程中的穩(wěn)定性和焊接質(zhì)量。這一知識點(diǎn)可以在A.Azam等人的研究中找到。他們在研究中提出了基于視覺傳感器的焊縫識別方法，用于焊接路徑規(guī)劃（Azam.A.，et al.，2015）。

（二）焊接參數(shù)優(yōu)化

焊接參數(shù)優(yōu)化是提高焊接質(zhì)量的關(guān)鍵步驟。焊縫識別技術(shù)可以通過對焊縫圖像的分析，提取焊縫的寬度、高度、傾斜角度等特征參數(shù)。這些參數(shù)可以作為優(yōu)化算法輸入，結(jié)合焊接材料的特性、焊接環(huán)境等因素，通過智能優(yōu)化算法（如遺傳算法、粒子群優(yōu)化等）動態(tài)調(diào)整焊接參數(shù)，如焊接速度、電流、電壓等，以實(shí)現(xiàn)對焊接過程的最佳控制。這一知識點(diǎn)可以在S.J.Kim等人的研究中找到。他們利用焊縫特征提取和優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)了對焊接參數(shù)的自適應(yīng)優(yōu)化（Kim，S.J.，etal.，2017）。

（三）焊接質(zhì)量檢測

焊接質(zhì)量檢測是確保焊接結(jié)構(gòu)安全性的重要環(huán)節(jié)。焊縫識別技術(shù)結(jié)合圖像處理和模式識別算法，可以對焊接過程中的焊縫質(zhì)量進(jìn)行實(shí)時監(jiān)控。通過對焊縫圖像的連續(xù)分析，可以檢測出焊縫中的缺陷，如氣孔、裂紋、焊瘤等。同時，利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法，可以對焊接缺陷進(jìn)行自動識別和分類，從而實(shí)現(xiàn)對焊接質(zhì)量的快速評估。一旦檢測到不合格的焊接質(zhì)量，系統(tǒng)可以及時反饋給操作人員或自動調(diào)整焊接參數(shù)，以停止焊接或進(jìn)行返修，確保焊接結(jié)構(gòu)的安全性和可靠性。這一知識點(diǎn)可以在J.P.W.Chan等人的研究中找到。他們在研究中提出了一種基于圖像處理的焊縫缺陷檢測方法，用于焊接質(zhì)量檢測（Chan，J.P.W.，etal.，2016）。

智能焊接技術(shù)是焊接行業(yè)的發(fā)展趨勢。它涉及焊接過程的自動化控制、焊接參數(shù)優(yōu)化和焊接質(zhì)量檢測等多個方面。焊縫識別技術(shù)在智能焊接中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。它通過圖像處理和分析，能夠?qū)缚p的起始點(diǎn)、結(jié)束點(diǎn)、中心線，以及三維位置進(jìn)行精確捕捉。結(jié)合傳感器數(shù)據(jù)，如激光測距儀或深度攝像頭等，可以進(jìn)一步優(yōu)化焊接路徑，確保焊接機(jī)器人在運(yùn)動過程中的穩(wěn)定性和焊接質(zhì)量。同時，焊縫識別技術(shù)還可以通過分析焊縫圖像，提取焊縫的寬度、高度和傾斜角度等特征參數(shù)，并結(jié)合焊接材料的特性、焊接環(huán)境等因素，通過智能優(yōu)化算法（如遺傳算法、粒子群優(yōu)化等）動態(tài)調(diào)整焊接參數(shù)，如焊接速度、電流、電壓等，以實(shí)現(xiàn)對焊接過程的最佳控制，從而提高焊接質(zhì)量。焊縫識別技術(shù)還可以實(shí)時監(jiān)控焊接過程中的焊縫質(zhì)量，通過連續(xù)分析焊縫圖像，檢測焊縫中的缺陷，如氣孔、裂紋、焊瘤等，并通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對焊接缺陷進(jìn)行自動識別和分類，以實(shí)現(xiàn)對焊接質(zhì)量的快速評估。一旦檢測到不合格的焊接質(zhì)量，系統(tǒng)可以及時反饋給操作人員或自動調(diào)整焊接參數(shù)，以停止焊接或進(jìn)行返修，從而確保焊接結(jié)構(gòu)的安全性和可靠性?？偟膩碚f，焊縫識別技術(shù)在智能焊接中的應(yīng)用是多方面的，它通過精確的焊縫識別、焊接參數(shù)優(yōu)化和焊接質(zhì)量檢測，為焊接過程提供了精確控制和優(yōu)化，大大提高了焊接效率和質(zhì)量，為智能焊接技術(shù)的發(fā)展提供了有力支持。

三、焊縫識別技術(shù)主要問題及其創(chuàng)新解決方案

（一）環(huán)境適應(yīng)性挑戰(zhàn)

極端工況干擾：針對焊接現(xiàn)場常伴隨高溫（熔池溫度超 1000^°C ）、強(qiáng)弧光、飛濺、煙塵及金屬反光，導(dǎo)致傳統(tǒng)視覺傳感器成像模糊或失效等問題。可以通過高抗擾硬件設(shè)計：采用高功率激光多線掃描技術(shù)（如中科融合MINIF模組），通過大功率光源穿透煙塵，結(jié)合防反光算法提升成像清晰度。主動散熱與防護(hù)：集成氣冷/水冷系統(tǒng)及防火花蓋板，確保設(shè)備在 40% 以上環(huán)境中穩(wěn)定工作。

復(fù)雜物理條件下，針對異種金屬焊縫（如奧氏體鋼）因材料晶粒粗大，易產(chǎn)生聲學(xué)噪聲，干擾超聲檢測精度的問題，可采用雙矩陣探頭（DMA）技術(shù)：如奧林巴斯A17/A27探頭，通過電子偏轉(zhuǎn)聲束和聚焦控制，提升信噪比，精準(zhǔn)識別裂紋和氣孔。

（二）焊縫多樣性與識別精度挑戰(zhàn)

焊縫形態(tài)復(fù)雜，比如角焊縫、對接焊縫等類型差異大，且工件裝配誤差導(dǎo)致間隙不規(guī)則，傳統(tǒng)算法泛化能力不足等?？捎枚嗄B(tài)融合感知技術(shù)：結(jié)合RGB圖像（紋理信息）與深度圖像（幾何信息），利用SwinTransformer進(jìn)行跨模態(tài)特征增強(qiáng)，提升對小目標(biāo)焊縫的識別精度。或者輕量級深度學(xué)習(xí)模型：如VGG16-UNet，通過激光掃描點(diǎn)云數(shù)據(jù)生成高對比度灰度圖，實(shí)現(xiàn)缺陷像素級分類（精度 88.77% ，召回率 92.03% ）。

缺陷檢測的實(shí)時性與準(zhǔn)確性，面對冷裂紋（延遲72小時出現(xiàn)）和熱裂紋（ 1000～1300^°C 形成）需高靈敏度檢測，傳統(tǒng)人工檢測效率低且易漏檢等問題。采用實(shí)時在線監(jiān)測系統(tǒng)：部署激光位移傳感器 + 輕量級網(wǎng)絡(luò)，對焊縫點(diǎn)云等間隔分割，實(shí)現(xiàn)毫秒級缺陷識別與三維重建。或者多感官協(xié)同策略：融合視覺（熔池形狀/顏色）、聽覺（電弧“嘶嘶聲”異常）及觸覺（焊槍振動反饋），輔助AI模型決策。

（三）實(shí)時性與系統(tǒng)集成挑戰(zhàn)

響應(yīng)延遲與計算負(fù)荷，焊接過程需毫秒級糾偏，但高精度點(diǎn)云處理計算量大，傳統(tǒng)系統(tǒng)響應(yīng)滯后問題。采用邊緣計算優(yōu)化：采用輕量化模型（如改進(jìn)VGG16），模型體積壓縮至94.95MB，推理速度達(dá) 26.8fps ，滿足產(chǎn)線實(shí)時需求?；蛘?5G+AI 預(yù)測補(bǔ)償：通過預(yù)訓(xùn)練材料熱變形模型，結(jié)合5G低延時傳輸動態(tài)調(diào)整焊槍路徑。多設(shè)備協(xié)同與數(shù)據(jù)整合，大型項目（如翔安大橋百萬米焊縫）需跨環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)溯源，傳統(tǒng)紙質(zhì)報告效率低下問題。可采用數(shù)字孿生平臺：構(gòu)建焊縫三維模型數(shù)據(jù)庫，關(guān)聯(lián)檢測結(jié)果（綠/橙/紅碼分級預(yù)警），實(shí)現(xiàn)缺陷位置、責(zé)任人與工藝參數(shù)的全鏈路追溯等。

四、焊縫識別技術(shù)的發(fā)展趨勢

（一）多源信息融合

多源信息融合是一種結(jié)合多種傳感器信息的焊縫識別技術(shù)，包括視覺傳感器、超聲波傳感器、激光測距儀等。這種融合方法可以提高焊縫識別的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。因為通過不同的傳感器獲取的信息可以相互驗證和補(bǔ)充。例如，視覺傳感器可以提供焊縫的高清圖像信息，捕捉焊縫表面的細(xì)微特征和顏色變化；而超聲波傳感器則可以深入焊縫內(nèi)部，檢測焊縫的深度、寬度以及潛在的內(nèi)部缺陷。結(jié)合這兩種信息，不僅可以更準(zhǔn)確地確定焊縫的位置和形狀，還能及時發(fā)現(xiàn)可能存在的質(zhì)量問題。此外，多源信息融合還可以提高系統(tǒng)的魯棒性。因為即使在某些傳感器受到環(huán)境干擾或損壞的情況下，其他傳感器仍然可以提供可靠的信息，確保系統(tǒng)整體功能不受顯著影響。

（二）深度學(xué)習(xí)算法

近年來，深度學(xué)習(xí)算法在焊縫識別領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展。其中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是最常用的深度學(xué)習(xí)模型之一。CNN通過卷積層、池化層和全連接層等結(jié)構(gòu)，能夠自動學(xué)習(xí)焊縫圖像中的特征，并實(shí)現(xiàn)對焊縫的準(zhǔn)確分類和定位。此外，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）也被應(yīng)用于焊縫序列圖像的分析，通過對焊縫圖像的連續(xù)處理，可以捕捉焊縫的動態(tài)變化，進(jìn)一步提高識別的準(zhǔn)確性。為了應(yīng)對大規(guī)模焊縫圖像數(shù)據(jù)的處理需求，分布式深度學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)等方法也被引入到焊縫識別系統(tǒng)中。這些方法不僅可以提高計算效率，還可以利用已有的知識庫，加速新焊縫類型的識別過程。隨著深度學(xué)習(xí)算法的不斷優(yōu)化和硬件計算能力的提升，深度學(xué)習(xí)在焊縫識別領(lǐng)域的應(yīng)用前景將更加廣闊。

（三）智能優(yōu)化算法

在智能優(yōu)化算法方面，針對焊縫識別技術(shù)的挑戰(zhàn)，研究者們提出了一系列創(chuàng)新解決方案。首先，針對焊接過程中焊縫形態(tài)的多樣性和復(fù)雜性，傳統(tǒng)算法往往難以有效應(yīng)對。為解決這一問題，研究者們引人了智能優(yōu)化算法，如遺傳算法、粒子群優(yōu)化等。這些算法通過模擬自然進(jìn)化過程或群體智能行為，能夠在復(fù)雜的解空間中搜索最優(yōu)解，從而實(shí)現(xiàn)對焊縫形態(tài)的高精度識別。例如，利用遺傳算法對焊縫圖像進(jìn)行特征提取和分類，可以顯著提高識別的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

其次，針對焊接參數(shù)優(yōu)化的問題，智能優(yōu)化算法同樣發(fā)揮了重要作用。通過對焊接過程中的各種參數(shù)進(jìn)行建模和優(yōu)化，智能優(yōu)化算法可以找到最優(yōu)的焊接參數(shù)組合，從而提高焊接效率和質(zhì)量。例如，粒子群優(yōu)化算法被應(yīng)用于焊接速度、電流、電壓等參數(shù)的優(yōu)化中，通過不斷調(diào)整參數(shù)值，實(shí)現(xiàn)了對焊接過程的精確控制。

此外，智能優(yōu)化算法還可以與其他技術(shù)相結(jié)合，進(jìn)一步提升焊縫識別的性能。例如，將智能優(yōu)化算法與深度學(xué)習(xí)算法相結(jié)合，可以利用深度學(xué)習(xí)算法強(qiáng)大的特征提取能力，結(jié)合智能優(yōu)化算法的全局搜索能力，實(shí)現(xiàn)對焊縫圖像的更高效、更準(zhǔn)確的識別。這種結(jié)合不僅可以提高識別的準(zhǔn)確性，還可以縮短識別時間，提高系統(tǒng)的實(shí)時性。

綜上所述，智能優(yōu)化算法在焊縫識別技術(shù)中發(fā)揮著重要作用。通過引入智能優(yōu)化算法，研究者們成功解決了焊縫形態(tài)多樣性和復(fù)雜性、焊接參數(shù)優(yōu)化等挑戰(zhàn)，提高了焊縫識別的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。未來，隨著智能優(yōu)化算法的不斷發(fā)展和完善，焊縫識別技術(shù)將迎來更加廣闊的發(fā)展前景。

五、結(jié)束語

智能焊接焊縫識別技術(shù)在自動化焊接領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。隨著制造業(yè)的快速發(fā)展，焊接技術(shù)的自動化和智能化成為必然趨勢。焊縫識別技術(shù)作為智能焊接的核心組成部分，對于提高焊接效率、保證焊接質(zhì)量，以及提升生產(chǎn)安全具有重要意義。

盡管焊縫識別技術(shù)在智能焊接中取得了顯著進(jìn)展，但仍需面對諸多挑戰(zhàn)。環(huán)境適應(yīng)性、焊縫多樣性與識別精度、實(shí)時性與系統(tǒng)集成等問題亟待解決。為了推動智能焊接焊縫識別技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，我們需要不斷探索和創(chuàng)新。一方面，可以通過改進(jìn)硬件設(shè)計和算法，提高焊縫識別技術(shù)在復(fù)雜環(huán)境中的適應(yīng)性和識別精度。另一方面，可以加強(qiáng)多源信息融合、深度學(xué)習(xí)算法和智能優(yōu)化算法的研究與應(yīng)用，以提升焊縫識別的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。同時，我們還需要關(guān)注焊縫識別技術(shù)的實(shí)時性和系統(tǒng)集成性，以滿足實(shí)際生產(chǎn)中的高效、高質(zhì)量焊接需求。

面對未來，智能焊接焊縫識別技術(shù)的發(fā)展將更加注重跨學(xué)科合作與技術(shù)融合。材料科學(xué)家、算法工程師、機(jī)械設(shè)計師以及實(shí)際操作者之間的緊密協(xié)作，將成為推動智能焊接技術(shù)邁向新高度的關(guān)鍵。通過共同構(gòu)建熱-力耦合模型，我們可以更深入地理解焊接過程中的物理現(xiàn)象，從而為算法設(shè)計提供更準(zhǔn)確的先驗知識。同時，將焊工的技能標(biāo)準(zhǔn)與AI參數(shù)調(diào)優(yōu)能力相結(jié)合，不僅可以提升焊接效率，更能確保焊接質(zhì)量的一致性和穩(wěn)定性。

此外，隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和云計算等技術(shù)的不斷發(fā)展，智能焊接焊縫識別技術(shù)也將更加注重數(shù)據(jù)的采集、分析和利用。通過實(shí)時監(jiān)測焊接過程中的各種數(shù)據(jù)，我們可以實(shí)現(xiàn)對焊接質(zhì)量的全面掌控，及時發(fā)現(xiàn)并糾正潛在問題。同時，利用大數(shù)據(jù)和云計算技術(shù)，我們可以對海量焊接數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和分析，為智能焊接技術(shù)的持續(xù)優(yōu)化和創(chuàng)新提供有力支持。

總之，智能焊接焊縫識別技術(shù)的發(fā)展前景令人矚目。通過不斷探索和創(chuàng)新，我們相信智能焊接技術(shù)將為實(shí)現(xiàn)高效、高質(zhì)量、高安全性的焊接生產(chǎn)做出更大貢獻(xiàn)。讓我們攜手共進(jìn)，共同推動智能焊接技術(shù)在自動化焊接領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用和發(fā)展。

作者單位：柴春花巴音郭楞職業(yè)技術(shù)

參考文獻(xiàn)

[1]柴春花，沈海軍.初探視覺傳感技術(shù)在機(jī)器人智能化焊接中的應(yīng)用[J].中國設(shè)備工程，2024，（16）：33-35.

[2]柴春花，韓亞輝.焊接機(jī)器人路徑規(guī)劃面臨的挑戰(zhàn)及優(yōu)化措施[J].造紙裝備及材料，2023，52（12）：31-33.

[3]陳有祿.機(jī)器人焊接關(guān)鍵技術(shù)解析[J].造紙裝備及材料，2023，52（04）：94-96.

[4]余震，任豪豪，秦慶平，等.面向復(fù)雜空間路徑的焊接機(jī)器人運(yùn)動學(xué)分析與軌跡規(guī)劃[J].武漢科技大學(xué)學(xué)報，2023，46（05）：384-392.

[5]史振國，梁寶英，王永清，等.采煤機(jī)滾筒齒座焊接定位機(jī)器人路徑規(guī)劃[J].山西大同大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2023，39（02）：87-92.