自动化焊接技术的研究与思考

自动化焊接技术的研究与思考

黄凤龙,王天明,黄君辉

中车齐齐哈尔车辆有限公司 黑龙江齐齐哈尔 161002

摘要：机器人工作不知疲倦，而且精度高，因此大大提高了焊接生产效率。随着工业自动化程度的不断提高，焊接机器人在汽车、船舶、电气开关柜制造等工业生产过程中的占比也越来越高。同时，由于焊接机器人工作环境越来越恶劣，对机器人在各种极端环境下完成工作的稳定性及完整性都提出了更高的要求，这也直接推动了焊接机器人自动化焊接的迅速发展。由于目前市面上大部分机器人仍采用示教－再现模式，对夹具以及工件位置的固定均有较高的要求，所以想要解决这个问题必须对焊缝的识别、处理以及跟踪进行更深层次的研究。基于此，本篇文章对自动化焊接技术的研究与思考进行研究，以供参考。

关键词：自动化；焊接技术；焊接质量

引言

焊接工艺设计在焊接产品生产过程中占据非常重要的地位，合理的焊接工艺决定了焊接质量和焊接性能。由于焊接过程本身的复杂性、多因素性和经验性，使得焊接工艺设计繁琐且复杂。一方面，物理、化学、力学等基础学科建设推动了焊接领域中新技术、新工艺的研发;另一方面，数据库、专家系统、机器学习及模拟仿真技术为焊接数据和知识共享、重要参量建模和计算提供了有效手段，加快了焊接工艺设计智能化、数字化的发展。这样使自动化焊接能够应对复杂的焊接工况，通过焊接工艺规划能够有效减小焊接变形，能够根据焊接条件变化对焊接工艺参数作出合理的调整。

1自动焊接设备

采用自动化焊接设备的优势（1）焊接速度提升。约为人工焊接速度的1.5倍。（2）焊接质量提高。减少了因人为因素而引起的缺陷。（3）机械化代替人工焊接技能，解决焊工紧缺的问题，又能避免有毒烟尘对焊工身体的影响，降低了职业病的产生。自动焊接设备的局限性现阶段使用的设备主要可焊接圆管节点类的环缝，由于焊枪固定不动，故无法焊接立缝。提升自动焊接设备性能采购更先进的自动焊接设备，可横向移动焊接。并且可以模拟手工摆动，此产品可解决现阶段产生的无法焊接立缝的局限性。

2自动化焊接技术难点

一个完整的焊接体涉及的焊缝种类繁多，如平对接焊缝、平角焊、漏焊、交替间断焊接;同一类型的焊缝焊高也不相同，不同焊缝类型焊接方式、焊接工艺参数也各不相同。以平对接焊缝为例，当母材板较厚时，需要多层多道焊接，而母材板较薄时需要降低电压及减小电流来防止母材烧穿。可见，不同的焊缝参数要对应不同的焊接工艺参数，由此产生的不确定性是自动化焊接的最大难点。人工焊接过程中可以通过调整焊接顺序、采用特殊焊接工艺等手段避免或者减小焊接变形。针对钢结构，通常厚板用自动火焰切割、自动等离子弧切割，薄板用激光切割，在下料环节就产生一定的误差。拼装铆焊环节，都是人工借助工装进行拼接铆焊，精度很难保证。被焊母材自身的形状公差与相互之间位置公差的累计会造成:(1)相同类型的焊缝，焊道宽度不统一，通过焊接机器人自动化焊接会使窄焊缝焊接相对比较饱满，宽焊缝产生凹坑;(2)同一条焊缝不同位置焊道宽度不同，通过焊接机器人焊接会使同一条焊缝中有的地方饱满，有的地方缺焊。目前很多工厂为了实现自动化焊接，且保证焊缝外观美观都要进行焊后加工，将焊缝削平，这样就额外增加了机加工，整体生产的人工成本没有降低，失去了自动化焊接的实际意义。

3焊接自动化的实现

3.1焊接角度的控制方法

焊接角度的控制是控制焊丝与工件的夹角，它是保证焊接质量的关键，它决定了焊缝的成形质量。当焊枪倾角太小，无法形成熔孔和熔透焊缝根部时，从而无法形成背面焊缝;当焊枪后倾角太大，会破坏熔池的形状，使焊丝脱离熔池，焊接过程发生中断。焊丝的指向与焊接方向最佳呈70°～90°夹角。根据2轴反向90°位置与4轴垂直配合就能保证焊枪在旋转360°的情况下，机器人各个轴之间配合良好，确保不发生卡顿的情况。保证焊枪在360°旋转的过程中枪姿保持一致，就需要焊接的6轴和5轴形成一个配合，即在焊接的过程中，用6轴旋转轴来控制前倾角，用5轴旋转轴来控制焊接角度(焊枪与焊件之间的角度)，这样就能保证在焊接的过程中焊枪和焊缝始终保持一个相对一致的角度。

3.2智能工艺焊接系统

自动化焊接近九成以上的研究方向是对焊缝自动跟踪技术的研究。大量的资金、人才、技术的投入，使得焊缝自动跟踪技术逐步成熟，可靠性越来越高。在一些焊接生产中得到了推广应用，并取得非常好的成绩。但是单纯依靠焊缝跟踪技术，无法满足日益增加的自动化焊接市场需求，就需要从一个新的研究方向寻找突破口进行深化研究，以满足日新月异的自动化焊接要求。基于焊缝自动跟踪技术，结合复杂的焊接工艺，将二者相互兼容组合成一个全新的自动化焊接系统。通过深度融合，使焊接机器人“懂得”焊接工艺。它既能“看得见”焊缝，也能“看得见”焊缝变化;它能够根据不同焊缝确定焊接方法及制订不同的焊接工艺参数，还能够根据焊缝变化对焊接工艺参数进行调整。这就是智能工艺焊接系统。

3.3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。文献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。文献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。

3.4焊缝识别与提取

采用CCD摄像机拍摄焊接过程并结合所提出的通用算法来进行焊缝提取。该算法包括边缘点检测和边缘线提取两个部分:梯度算子包括Prewitt，Sobel，Kirsch等算子，在边缘点检测部分，使用Sobel算子来检测然后进行梯度运算，对梯度直方图统计，将2个峰值之间的谷值作为分割门限T，进行二值化。而在边缘线提取阶段，通过对Hough变换、曲线逼近方法进行改进后，可对曲线焊缝进行处理。基于数学形态学，采用自己提出的新型抗噪膨胀腐蚀型形态学算子对单边V形坡口横焊焊缝的二值图像进行了边缘提取，并通过与Ｒoberts算子、Sobel算子、Canny算子及典型的形态学腐蚀算子、膨胀算子和膨胀腐蚀算子进行比较，得出该文中所提出的抗噪膨胀腐蚀型算子具有非常好的抗噪性，对于边缘线的提取能够有非常大的优化。

结束语

综上所述，将成熟的焊接工艺与现有自动化焊缝跟踪系统相结合，使自动焊接机器人“懂得”焊接工艺，实现系统焊接智能化，促进自动化焊接与焊接工艺深度融合，有效地提高焊接生产效率，避免或减小焊接变形，提高焊接质量，同时为非标焊件自动化焊接提供了技术积累。

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