视觉激光焊在汽车制造业中的应用研究

侯顺华

（上汽大众汽车有限公司，上海 201805）

激光焊接技术具有精度高、可靠性高、生产加工效率高、焊接成本低等优势，在汽车制造加工中得以广泛应用和发展。而随着社会经济的发展以及国民生活水平的提高，人们对于个性化产品的需求与渴望也越来越迫切。个性化定制推动了柔性制造技术的研究与应用，汽车制造业作为国民经济的重要支柱，其柔性制造改革与应用也势在必行。个性化定制使得汽车的更新换代速度空前加快，对汽车的研发与生产成本也大幅度增加。为了有效控制成本、增加企业的利润、提高市场竞争力，采用柔性化生产技术是汽车制造业主要的发展趋势。传统的激光焊接工艺，在产品更新时需要重新对工位、焊接参数等进行调整，费时费力。视觉激光焊接技术，是在计算机图形图像检测与处理的基础上发展起来的新型激光加工技术，它能实现焊接工件位姿的自动检测、对焊缝（焊点）的自适应轨迹跟踪控制，能够对焊接质量进行在线检测与调整。将视觉激光焊接取代传统的激光焊接是主要的发展方向。

1 机器视觉激光焊接系统的组成

与传统的激光焊接系统相比，基于机器视觉的激光焊接系统也包含激光源、送丝机构、焊接机器人、激光镜组等。所不同之处在于，视觉激光焊接系统增加了图像检测单元，该图像检测单元与焊接机器人之间构成位置控制或伺服控制系统。视觉激光焊接系统的结构如图1所示，其中图像检测元件（CCD传感器）可置于机器人的手臂上，从而构成手眼系统，也可以将图像检测元件相对于工作台固定。机器视觉手眼系统，由于图像检测传感器跟随机械手一起运动，图像检测精度要比固定式低，而且在图像处理时，需对手眼系统进行标定，算法处理时间长。而固定摄像机检测，在检测精度和处理速度上都有优势。

图1 机器视觉激光焊接系统构成

此外，根据所采用的图像传感器的数目，还可将机器视觉分为单目视觉和双目视觉。由于单目视觉缺乏图像深度信息，因此，可在机械手安装其他传感器，如红外传感器、超声传感器等，与单目视觉配合使用，以提供冗余信息。而双目视觉，是将2个图像传感器按照一定的空间位置布置，再通过图形变换算法得到目标工件的三维信息。随着计算机图像处理速度的快速发展，双目视觉越来越多地应用到机器视觉技术上。

2 视觉激光焊关键技术

汽车制造业是国民经济的重要支柱之一，同时也是各种先进设备和技术前沿试验基地。将视觉激光焊接技术应用到汽车焊接生产中，不仅可以降低人力成本，提高生产效率和质量，也能很好地契合当前个性化定制、柔性化生产的发展方向。在汽车制造视觉激光焊接系统中，其关键设备是具有视觉控制或视觉伺服的焊接机器人。所有焊接加工过程均围绕这一关键设备进行，视觉焊接机器人性能的优劣是影响汽车焊接质量与效率的主要因素。因此，视觉激光焊接的关键技术包括：机器人位姿误差的检测与标定、焊接工件位姿误差检测与校正、焊缝（焊点）轨迹的精确跟踪控制、自适应控制、焊缝缺陷检测与修形等。

机器人位姿的误差标定，是所有工业机器人都必须进行的环节。由于存在制造与装配的误差，以及机器人在使用过程中的磨损等原因，使得机器人名义位姿与实际位姿不匹配，必须进行误差标定。机器人误差标定可基于数学模型，也可根据实际测量值与理论值之间的误差进行补偿。机器人的误差标定是定位精度、重复定位精度的前提。

焊接工件位姿误差的检测，是利于机器视觉检测待加工零件的位姿，并与期望值进行匹配。当工件位姿与期望值误差超出允许范围之外，则进行报警。工件定位系统则根据视觉检测的结果进一步调整工件的位置和姿态，从而形成一个工件定位的闭环控制系统，提高产品的加工质量。

为了获得较好的焊接加工质量，需要激光焊接机器人对焊缝或焊点进行精确的轨迹跟踪控制，从而获得理想的焊缝质量。而在机器人轨迹跟踪的控制中，比较常用的跟踪算法包括：模糊控制、PID控制、模板匹配、自适应控制、神经网络控制等智能算法，或是将其中两者甚至多者配合使用，以获得更加精确的跟踪轨迹。

工件激光焊接工序完成后，利用机器视觉检测技术，对焊缝的宽窄、深度等进行检测，以判断焊接质量是否满足工艺需求。对于不合格的激光焊接工件，在可返修的情况下，可对焊缝进行二次修形，从而降低废品率，提高产品的合格率，节约制造成本。

总之，视觉激光焊接加工能够显著提高汽车制造企业的加工效率，降低生产成本，符合时代背景下个性化定制和柔性化生产的企业发展战略，从而为企业赢得更多的利益和市场口碑。随着计算机视觉技术的不断发展与成熟，将机器视觉激光焊接技术引入到汽车制造业是大势所趋，因此，汽车制造企业需要在这方面做出努力，抢占战略制高点，为企业后续的发展奠定基础与技术保障。

3 视觉激光焊的发展趋势

在以技术创新提高企业绩效的时代背景下，视觉激光焊接技术及其系统也必须适应企业发展的需求，并结合具体的应用场合，不断地推陈出新。目前，在汽车制造业中，基本采用一个工位一个工艺相对应的加工模式，占地空间大，需其他设备辅助工件进行输送与定位。为了解决这种占地空间大、附属设备冗余的问题，采用移动机器人进行汽车制造是一个切实可行的方案。采用移动机器人技术，可以消除一些多余的附属设备，精简系统，减少人工成本并节约能源。而多移动机器人系统，多台移动机器人同时参与同一个工件的加工制造，分工协作，可以大大提高加工效率，这对于提高生产速度、满足用户个性化需求、提高市场竞争力都有着十分重要的意义。在视觉焊接系统硬件设备上进行提高，也是视觉焊接的一个重要发展方向，如提高工业相机的分辨率和光源的稳定度等。为了进一步提高视觉激光焊接的效率与质量，将模糊控制、自适应控制、神经网络控制等新型控制技术应用到焊接过程的控制中，可以有效提高焊接跟踪控制的精度，提高焊接速度与焊接质量。此外，随着企业人性化管理的发展，企业对员工的心理、情绪状态的关注度不断加深，将机器视觉用于检测操作人员的情绪状态、疲劳程度等，在员工情绪不佳、疲劳的情况下，提醒操作人员注意，从而避免造成操作事故等，这将会是机器视觉在企业中的又一应用方向，具有良好的前景。

4 结语

本文对视觉激光焊接系统对汽车制造业的重要意义进行了分析，简要介绍了视觉激光焊接系统的构成，主要包括焊接机器人、视觉检测单元、激光源等。对视觉激光焊接的关键技术进行了阐述，分析了焊接机器人的误差标定、焊接工件位姿误差的检测与校正、焊接轨迹精确跟踪控制、焊接质量检测与控制等。随着科学技术的不断进步，机器视觉技术必将越来越多地应用到工业制造领域中。

[1]潘东,王琪,潘旭红．基于机器视觉的焊接跟踪技术的应用研究 [J]．机械制造 ,2011,49(11)：13-16．

[2]胡国勇,彭小波．基于双目视觉的焊接零件位姿误差检测[J]．制造业自动化 ,2016, 38(6)：77-80．

[3]郭彦辉,刘丽丽,张伟栋等．窄间隙TIG焊接视觉自动对中图像处理算法 [J]．电焊机 ,2014,44(2)：70-73．

[4]贺京杰,汪苏,苗新刚．焊接视觉跟踪机器人数学建模和工作空间分析[J]．上海交通大学学报,2015,49(3)：318-322．

[5]张文增,陈强,都东等．基于三维视觉的焊接机器人轨迹跟踪[J]．清华大学学报 (自然科学版 ), 2007,47(8)：1270-1273．

[6]陈海永,方灶军,徐德等．基于视觉的薄钢板焊接机器人起始点识别与定位控制[J]．机器人,2013,35(1)：90-97．

[7]李琳,李春,邹焱飚．基于机器视觉焊接轨迹搜索算法[J]．焊接学报 ,2015,36(6)：57-60．

[8]沈莹吉,王克鸿,潘明财等．基于视觉的焊接缺陷熔池图像特征探讨 [J]．焊接学报 ,2012,33(1)：105-108．