焊缝跟踪方法及技术分类

焊缝跟踪是自动化焊接中的关键技术，主要用于实时检测焊缝位置偏差并调整焊枪轨迹，确保焊接质量。以下是常见的焊缝跟踪方法及其特点：

一、传感器类型分类

1. 机械式跟踪

原理：通过物理接触（如导轮、探针等）感知焊缝位置。

优点：结构简单、成本低。

缺点：精度低、易磨损，仅适用于简单焊缝。

应用场景：直线或规则曲线焊缝。

2. 电弧传感

原理：通过检测焊接电流或电压的波动（如摆动电弧的波形变化）判断焊缝偏差。

优点：无需额外传感器，适用于GMAW（气体保护焊）。

缺点：依赖焊接参数稳定性，抗干扰能力较弱。

典型方法：TIG焊的摆动电弧跟踪。

3. 光学传感器

(1) 结构光/激光视觉

原理：投射激光条纹到焊缝表面，通过摄像头捕捉变形条纹，计算焊缝位置。

技术：激光三角测量、线结构光扫描。

优点：高精度、非接触，适合复杂焊缝。

应用：V型坡口、角焊缝跟踪。

(2) 视觉传感器（CCD/CMOS）

原理：直接拍摄焊缝图像，通过图像处理（边缘检测、特征提取）识别焊缝中心。

算法：灰度分析、模板匹配、深度学习（如CNN）。

挑战：需解决强光、烟尘干扰，实时性要求高。

4. 红外与热成像

原理：通过焊缝区域温度场差异（熔池与母材）定位。

优点：抗电弧光干扰。

缺点：分辨率较低，受环境温度影响。

5. 超声波传感

原理：发射超声波并接收回波，通过时间差计算焊缝位置。

优点：适用于厚板或深坡口。

缺点：需耦合剂，对表面粗糙度敏感。

6. 电磁传感

原理：利用焊缝与母材的电磁特性差异（如涡流效应、磁场变化）检测偏差。

应用：铁磁性材料（如钢）的焊缝跟踪。

二、智能算法与控制系统

1. PID控制

经典闭环控制，适用于线性偏差调整。

2. 模糊控制

处理非线性、模糊信号（如电弧传感数据）。

3. 神经网络与深度学习

用于图像特征识别（如焊缝轮廓分类）、多传感器数据融合。

4. 多传感器融合

结合视觉、电弧、惯性导航等数据，提升鲁棒性（如卡尔曼滤波）。

三、发展趋势

深度学习与AI：基于卷积神经网络（CNN）的实时焊缝识别。

多传感器融合：结合激光、视觉和惯性导航，提升复杂环境下的稳定性。

嵌入式系统：轻量化算法部署在焊接机器人控制器中。

增材制造结合：适用于3D打印中的路径实时修正。

根据具体需求（如焊接材料、环境、精度要求）选择合适方法，例如高精度场景推荐激光视觉+AI算法，低成本场景可考虑电弧传感或机械跟踪。