论机器人焊接质量控制的关键要素

论机器人焊接质量控制的关键要素

徐大鹿1  李  野2  王军1  王涌3 杨景昌1

1沈阳汇博热能设备有限公司  辽宁省沈阳市  1101682本钢板材股份有限公司炼铁总厂原料分厂 辽宁省本溪市  117000

3沈阳仪表科学研究院有限公司 辽宁省沈阳市  110168

摘要：随着现代制造技术的不断发展，机器人焊接在工业生产中得到了广泛应用。然而，机器人焊接的质量控制一直是制约其应用的重要因素。本文针对机器人焊接质量控制的问题，深入分析了影响焊接质量的关键要素，包括焊接参数、机器人系统、传感技术以及数据分析方法等。通过对这些关键要素的研究，可以为提高机器人焊接的质量和效率提供有力的支持和指导。

关键词：现代制造；机器人；焊接；质量控制；

引言

机器人焊接作为现代制造技术的重要组成部分，在汽车制造、航空航天、建筑等领域得到了广泛的应用。相较于传统手工焊接，机器人焊接具有高效、精准、连续等优势，然而其焊接质量控制一直是制约其应用的重要因素。焊接质量的不稳定性可能导致焊缝质量不达标，进而影响工件的使用寿命和安全性。因此，研究机器人焊接质量控制的关键要素，对于提高焊接质量、降低生产成本具有重要意义。

一、焊接参数的优化

焊接是制造过程中的核心环节之一，而焊接参数的优化对焊接质量至关重要。

1.1 焊接参数的重要性

焊接参数是决定焊接过程中熔池形成和焊缝特性的关键因素。典型的焊接参数包括焊接电流、电压、焊接速度、焊丝送进速度等。这些参数之间的合理组合直接影响着焊缝的质量，包括焊接熔深、焊缝宽度、焊缝形状等。因此，在焊接过程中优化这些参数至关重要，以实现理想的焊接质量。

1.2 优化焊接参数的方法

焊接参数的优化通常涉及多个方面的考虑。首先，需要根据所使用的焊接材料和工件的特性，选择适当的焊接参数范围。其次，通过系统化的实验和测试，不断调整参数的数值，观察焊接效果的变化。这可以通过焊缝的外观、X射线检测、金相显微镜等手段进行评估。最终，找到一组能够实现最佳焊接效果的参数组合。

1.3 先进焊接工艺监控技术的应用

随着先进技术的发展，焊接工艺监控技术也得到了显著提升。高速摄像、红外热像仪等设备可以实时监测焊接过程中的温度、熔池形状等关键信息。这些数据可以在实时传输到计算机系统中进行分析和处理。通过与预设的理想数据进行对比，可以及时检测到焊接过程中的异常情况，如过高的温度、不正常的熔池形状等，从而及时调整焊接参数，保证焊接质量。

二、机器人系统的稳定性

机器人系统在焊接质量控制中扮演着关键角色，其稳定性直接影响着焊接任务的成功与否。以下是机器人系统稳定性方面的进一步探讨。

2.1 运动控制和力控制的稳定性

机器人在焊接过程中需要精确的运动控制和力控制。运动控制保证焊接头的准确定位，而力控制则保证了焊接施加的合适力度。这就要求机器人的运动控制和力控制系统具备高度的稳定性。任何运动或力度的波动都可能导致焊接不均匀或焊缝的不准确，影响焊接质量。因此，在机器人系统设计中，需要充分考虑控制系统的稳定性，采用先进的控制算法和传感技术，确保焊接过程中运动和力度的稳定性。

2.2 编程和轨迹规划的一致性

机器人焊接需要事先编写焊接程序并规划焊接轨迹。这些程序和轨迹规划必须考虑焊接工艺的要求，确保焊缝的连续性和一致性。不稳定的编程或轨迹规划可能导致焊接过程中出现偏移、间隙或重叠等问题，从而影响焊缝的质量。因此，机器人系统需要具备稳定的编程和轨迹规划能力，保证焊接轨迹的精确性和一致性。

2.3 人机协同的优化

在某些情况下，机器人焊接可能需要与人类操作员进行协同工作。在这种情况下，机器人系统的稳定性也包括了与人类操作员的协同稳定性。机器人的运动和操作应与人类操作员的动作协调一致，避免意外碰撞或误操作，确保焊接过程的安全和质量。

三、传感技术的应用

传感技术在机器人焊接质量控制中具有重要作用。通过在机器人末端装配各种传感器设备，如力传感器、视觉传感器等，可以实时获取焊接过程中的多种关键信息，从而有效地实现焊接质量的监测和控制。以下是传感技术在机器人焊接中的应用进一步扩展。

3.1 力传感器的应用

力传感器是机器人焊接中常用的传感设备之一。通过在焊接枪或焊接工具上装配力传感器，可以实时监测焊接过程中的施加力度。这有助于控制焊接过程中的力度，避免过度施加力或不足的问题，从而保证焊接接头的质量。例如，在焊接薄板时，通过力传感器可以监测焊接枪施加的压力，确保焊接过程中不会造成板材变形或过度压缩。

3.2 视觉传感器的应用

视觉传感器可以实时获取焊接过程中的图像信息，用于检测焊缝的几何形状、尺寸和位置等。视觉传感器可以配合图像处理算法，实现焊缝的自动检测和测量。这可以有效地避免因焊接位置偏移或形状不准确而导致的焊接质量问题。此外，视觉传感器还可以用于检测焊接过程中的缺陷，如气孔、裂纹等，从而实现焊接过程的实时监控和控制。

3.3 温度传感器的应用

温度传感器可以实时监测焊接过程中的温度变化。焊接过程中的温度对于焊接质量有着重要影响，过高或过低的温度都可能导致焊接接头的质量下降。通过温度传感器的应用，可以实时监测焊接熔池的温度，保持在适宜的范围内，从而实现焊接质量的控制。

3.4 数据分析与闭环控制

传感技术获取的信息可以被送回到控制系统中进行数据分析。通过分析这些数据，可以对焊接质量进行评估和预测，及时发现潜在问题并进行调整。同时，这些数据还可以用于实现闭环控制，即根据传感器获取的信息，动态地调整焊接参数和机器人运动，以实现焊接质量的持续优化和稳定。

四、数据分析方法的应用

在机器人焊接质量控制中，大数据和人工智能技术的发展为探索新的方法和思路提供了广阔的可能性。通过采集和分析焊接过程中的大量数据，可以借助数据分析和人工智能技术，更加精确地实现焊接质量的控制和优化。

4.1 数据采集与存储

在机器人焊接过程中，涉及到多种参数和数据，如焊接电流、电压、温度、力度等。这些数据可以通过传感器等设备实时采集，并存储在数据库中。采集到的数据可以是时间序列数据，通过时间轴的变化可以反映出焊接过程中的各种情况。

4.2 数据分析与关联建模

借助数据分析和机器学习技术，可以建立焊接质量与各种参数、机器人运动等因素之间的关联模型。通过分析大量数据，可以揭示出不同参数对焊接质量的影响程度，进而预测焊接质量。

4.3 异常检测与预警

数据分析方法可以用于实时监测焊接过程中的异常情况。通过对数据进行实时分析，可以检测出异常的焊接情况，如焊接温度异常、力度异常等。一旦发现异常，系统可以及时发出警报或采取措施，避免焊接质量问题的进一步扩大。

4.4 参数优化与工艺改进

数据分析可以帮助优化焊接参数和工艺。通过分析大量数据，可以找出不同参数组合下焊接质量的最佳情况，实现焊接过程的优化。同时，数据分析还可以发现潜在的问题和瓶颈，从而指导工艺的改进和创新。

4.5 实时监控与反馈

基于数据分析的结果，可以实现对焊接过程的实时监控与反馈。通过监测焊接数据的变化，系统可以动态调整焊接参数和机器人运动，以保证焊接质量的稳定性和一致性。

结论

机器人焊接质量控制的关键要素涉及焊接参数、机器人系统、传感技术以及数据分析方法等多个方面。这些要素相互作用，共同影响着焊接质量的稳定性和一致性。通过对这些要素的深入研究和优化，可以实现机器人焊接的高质量、高效率，为现代制造业的发展提供有力支撑。未来，随着新技术的不断涌现，机器人焊接质量控制将迎来更加广阔的发展前景。

参考文献：

[1]容器试件机器人焊接工艺设计及其路径规划,耿祥 等; 内燃机与配件；2022

[2]平面分段中组立机器人焊接工艺开发关键技术,王羽泽 等; 金属加工（热加工）；2021