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焊接机器人现状


        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。


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        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及智能化水平。


技术关键1:焊缝初始位置识别与导引


ꦑ        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)。


技术关键2:基于被动视觉的焊缝跟踪


✱        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。结合机器人氩弧焊自动焊接需求,下图为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。


技术关键3:摆动电弧焊缝跟踪


🔯        电弧传感器作为一种实时传感器件与其他类型传感器相比,具有结构简单、成本低和响应快等特点,也是目前弧焊机器人传感器的一个重要发展方向。基于摆动电弧传感的弧焊机器人跟踪系统示意如图所示,其核心功能模块主要包括:弧焊机器人、传感器及信号采集、DSP 控制器、通讯和仿真调试。


技术关键4:焊接动态过程建模和控制


        智能化焊接机器人系统实现对焊接质量的有效控制需要对焊接动态过程的规律或模型进行描述。由于电弧焊接动态过程是涉及大量不确定因素的复杂过程,获取精确的数学模型极为困难。考虑从焊接过程传感器测量的直接和间接实验数据,运用粗糙集知识获取算法,建立焊接过程的知识模型,并作为机器人焊接💎过程智能控制器设计的重要依据。以知识模型 M 为核心构成的焊接过程粗糙集知识处理系统结构如图所示,包括:系统的知识模型 M、数据扩展方法、离散化方法、模型输出形式的转换方法、知识推理方法等部分,主要用于根据系统输入预测系统输出。焊接过程是一个瞬时动态非平衡过程,焊缝成形质量受焊接过程各种因素影响,使得焊接动态过程控制变得极为复杂。


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        智能化焊接制造的优势包括提高焊接质量和一致性、提高生产效率、降低人力成本、减少资源浪费等。它在汽车制造、航空航天、电子制造、能源领域等众多行业都有广泛应用的潜力。因此,智能化焊接制造🗹已经成为现实并且迫切需要的技术发展方向,它将不断推动制造业的进步和发展,为各行各业提供更加高效可靠的焊接解决方案。

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