- 选题的内涵和应用前景
随着现代制造技术的发展，焊接自动化、机器人化、柔性化和智能化的发展已成必然趋势 [1-6]。众所周知，借助于材料、信息、控制、计算机科学等多学科交叉技术发展，现代焊接技术正在经历从传统的“手工技艺”作业发展为现代的“科学制造”。模拟焊工的焊接操作过程中智能行为进而实现智能化机器人焊接技术是智能化焊接科学问题与关键技术的研究热点。主要分为三方面研究问题：第一、掌握等离子机器人工艺基本理论和方法；第二是开发焊接过程电信号、温度信号、视觉信号与应力特征信号同步采集方案，设计多信号、多参量的同步协同采集与监控，并对信号进行评价与分析；第三形成多信号的采集监控软件系统与技术，从而实现焊接过程电信号、温度信号、视觉信号与应力特征信号的多信号智能控制平台。利用智能化机器模拟并实现焊工的智能行为是现代先进焊接制造追求的目标。由于焊接过程中环境、装配条件变化以及不确定性因素干扰的存在，使得目前在实际生产中使用的示教在线型焊接机器人一般无法满足焊接生产质量及多样性的要求。为此，发展智能化机器人焊接技术，诸如机器人焊接过程的视觉等多信息传感技术，识别焊接环境、自主导引焊缝跟踪纠偏、实时质量智能控制、以及智能化焊接机器人及其柔性系统实现技术等，已是非常必要而迫切。弧焊过程的多信息获取，如熔池图像信息、电压、电流、声音以及光谱特征信息的采集；基于多信息融合算法的焊接熔透预测；机器人焊接过程的智能与知识建模；机器人焊接动态过程及其系统智能化控制；基于电弧传感器和视觉传感器的机器人焊接过程导引和焊缝跟踪；以及进行全位置焊接的越障轮组机器人系统研发等。由于电弧焊工艺的复杂性与应用的广泛性，本研究关于基于电弧焊的智能化焊接制造技术和智能化焊接制造工程中多参数装置研究，对其他的焊接工艺方法的智能化参数采集研究也具有一定的借鉴。
- 研究现状
目前应用中的焊接机器人仍然是“示教再现型”，其焊接路径和工艺参数是预先设置的，对作业条件的一致性要求非常严格，并且在焊接过程中缺少对外部信息传感反馈和实时调节的功能。然而，实际焊接过程中的环境和条件的变化无法避免，如焊接工件加工和装配误差造成接头位置、焊缝间隙和尺寸分散，示教轨迹与实际焊缝的差异、焊接过程中热变形、熔透及焊缝成形不稳定等因素都会引起焊接质量的波动，并导致焊接缺陷的产生。为了克服焊接过程中各种不确定性因素对精密焊接质量的影响，迫切需要采用信息反馈、智能控制等技术提高现行焊接机器人的适应性或智能化水平，使之能实现初始焊位识别与自主导引、焊缝实时纠偏与跟踪，以及焊接熔池动态特征信息获取、工艺参数自适应调节和焊缝成形的实时控制，即实现机器人焊接过程的自主智能控制。
利用视觉 CCD 传感获取初始焊位信息并自主导引焊枪准确移动到初始焊接位置，是局部自主智能焊接机器人的关键技术之一。首先利用 CCD宏观识别整体焊缝；其次分离出实际焊缝视觉信息，通过数据拟合出焊缝曲线方程，计算初始焊位的初值；以初值坐标为基准，建立搜索窗口，精确计算初始焊接位置坐标值（x、y），图像处理算法见文献[7]。和路径规划实例[8]。
局部环境焊缝路径自主规划是在自然光或辅助光源条件下进行计算，考虑到焊接过程热变形、工艺等因素的影响，还需进一步在焊接过程中实时纠偏先前规划的焊缝路径。利用复合滤光系统实时获取 MAG 电弧及焊缝前端的图像信息如图 1所示，通过图像处理算法获得焊缝和电弧轮廓信息，并据此计算偏差量，修改机器人的运动路径，从而实现焊缝跟踪。图 1a 图像处理流程为均值滤波，边缘检测，膨胀，腐蚀，面积滤波，类焊缝边缘寻找，焊缝定位；图 1b 处理流程为自适应阈值分割，轮廓最宽处自适应搜索。焊缝偏差定义为电弧轮廓中心到焊缝的距离。结合机器人氩弧焊自动焊接需求，开发了一套基于被动视觉和弧压复合传感系统。通过被动视觉传感部分完成左右方向的跟踪、电弧弧压实现高度方向偏差信息的实时调整，图 2 为该系统自动获取的视觉和电弧高度原始信息，各部分传感信息的处理流程及算法见文献[9]。
图 1 焊缝及电弧轮廓图像处理结果
图 2 TIG 焊缝图像及电弧电压信号
三、 数据采集
焊接是一个复杂的物理过程，弧焊过程中，电弧的性质影响焊接过程的稳定性、飞溅大小和焊缝成形等．因此检测焊接电弧的各种参数，对焊接过程的电弧分析和焊接质量控制有重要意义．目前电弧信息检测已发展得比较全面，最常用的是对焊接电信号、电弧高速摄像图片信息、光谱信号的检测，此外还有电弧光强、电弧声音检测等[10][11]．电弧声信号中蕴涵着丰富的焊接状态信息，并与焊接参数、电弧行为、熔滴过渡方式、过程稳定性等密切相关，是焊接质量监控重要的源信号[12]。
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
