机器人焊接如何通过非接触式激光实现微米级焊缝缺陷在线高速检测？【自动化质量控制】

1. 焊缝的基本结构与技术要求

想象一下，机器人焊接就像一个精密的裁缝，用熔化的金属线将两块金属“缝合”起来。这个“缝线”就是焊缝。一个好的焊缝，不仅要结实牢固，还要表面平整、内部无瑕，就像一件完美的衣服，既耐穿又美观。

在机器人焊接过程中，焊缝的结构通常包括焊趾、焊顶、焊根、熔宽等部分，其几何形状、表面形貌和内部组织都直接关系到焊接件的力学性能和使用寿命。

对焊缝的技术要求非常高：

• 尺寸精度：焊缝的宽度、高度、余高（焊缝高出母材的部分）和熔深（焊缝渗入母材的深度）必须符合设计要求，不能太宽、太窄、太高或太浅。这就像裁缝要确保缝线的宽度和厚度一致。

• 表面质量：焊缝表面要光滑平整，不能有凹坑、凸起、裂纹、咬边（焊缝边缘对母材的侵蚀）、焊瘤（多余金属堆积）等肉眼可见的缺陷。这些缺陷不仅影响美观，更是应力集中的潜在点，容易引发疲劳失效。

• 内部完整性：更关键的是，焊缝内部不能有气孔、夹渣、未熔合、未焊透等隐藏缺陷。这些内部缺陷就像衣服里藏着线头或破洞，从外面看不出来，但会大大降低衣服的强度和寿命。

• 变形控制：焊接过程中的热量会导致工件变形，需要控制在允许范围内。

在机器人焊接的生产线上，我们需要的不仅仅是能“看”到这些缺陷，更要求能“快速”、“高精度”地自动检测出来，以便及时修正工艺参数或对有缺陷的产品进行处理，确保产品质量和生产效率。

2. 针对焊缝的相关技术标准简介

为了确保焊缝质量，行业内对焊缝的各项参数都有明确的定义和评价方法。这些参数的监测，就是为了像经验丰富的质检员一样，去量化和判断焊缝的好坏。

常见的焊缝监测参数包括：

• 焊缝余高 (Reinforcement Height)：指焊缝表面高出母材平面的最大垂直距离。评价方法是测量其高度值，并与标准规定的最大允许值进行比较。

• 焊缝宽度 (Weld Width)：指焊缝熔合线之间（通常是焊趾之间）的水平距离。评价方法是测量其宽度值，并与设计要求或标准规定的范围进行比对。

• 咬边 (Undercut)：焊缝边缘与母材连接处形成的凹槽。评价方法是测量凹槽的深度，如果超过标准允许的深度，则判定为缺陷。

• 焊瘤 (Overlap)：熔化的焊缝金属溢出到母材表面，但未与母材熔合的部分。评价方法是检测其存在与否和尺寸大小。

• 气孔 (Porosity)：焊缝金属凝固过程中气体未能逸出而形成的孔洞。通常在表面表现为圆形或椭圆形凹陷，内部则为球状空腔。表面气孔通过尺寸和数量来评价。

• 裂纹 (Cracks)：焊缝或热影响区内发生的断裂。无论是表面裂纹还是内部裂纹，都是严重的缺陷。表面裂纹的评价着重于长度、方向和开口宽度。

• 未焊透 (Incomplete Penetration)：焊缝金属未完全渗透到连接件的根部。这通常需要通过观察焊缝底部或结合X射线等内部检测方法来评价。

• 未熔合 (Lack of Fusion)：焊缝金属与母材或焊道之间未形成完全的冶金结合。评价方法是检测未熔合区域的大小和位置。

• 焊缝错边 (Misalignment)：两块被焊接的板件在厚度或高度方向上发生相对位移。评价方法是测量其错位量，并与标准允许值进行比较。

这些参数的检测，通常需要依赖高精度的测量设备获取焊缝的准确几何数据，然后通过软件分析来识别和量化这些缺陷，最终依据行业标准进行质量判定。

3. 实时监测/检测技术方法

非接触式激光测量技术在机器人焊接焊缝缺陷检测中扮演着越来越重要的角色。它就像给机器人装上了一双“火眼金睛”，能够在不接触工件的情况下，快速、准确地扫描焊缝表面，找出那些肉眼难以发现的“毛病”。

(1) 市面上各种相关技术方案

市面上主流的非接触式激光测量技术方案，各有其独特的“绝活”，适用于不同的检测场景。

a. 激光三角测量法（点式）

这项技术就像我们用尺子量东西，但是用的是光。传感器会发射一束非常细的激光束（一个光点）到焊缝表面。这束激光打到表面后会反射回来，被传感器内部的CMOS图像传感器或位置敏感探测器（PSD）接收。由于激光发射器和接收器之间有一个固定的距离（基线），并且以一定的角度放置，当被测焊缝表面的高度发生变化时，反射光点在接收器上的位置也会随之移动。通过测量这个光点位置的偏移量，利用简单的几何三角原理，就能精确计算出焊缝表面的高度或者说传感器到焊缝的距离。

这个原理可以用一个简化公式来表示：Z = L * sin(alpha) / sin(alpha + beta)

其中：* Z 是传感器到物体表面的垂直距离。* L 是激光发射器和接收透镜中心之间的固定基线距离。* alpha 是激光发射器发出的光束与基线形成的夹角。* beta 是反射光束到达接收透镜并聚焦到探测器上时，其光线与基线形成的夹角。

当物体表面高度变化时，Z 改变，导致 beta 角和光点在探测器上的位置发生变化。传感器内部的处理器通过实时捕捉这个位置变化，并反向解算出精确的 Z 值。

核心性能参数的典型范围：* 精度：通常能达到微米级别（例如0.5微米到几十微米）。* 分辨率：可达测量范围的0.01%甚至更高。* 测量频率：最高可达数千赫兹到数万赫兹。* 测量范围：从几毫米到数百毫米不等。

技术方案的优缺点：* 优点： * 高精度和高分辨率：非常适合检测焊缝微小的几何尺寸和表面缺陷。 * 高速测量：能满足生产线上快速在线检测的需求。 * 非接触：避免了对工件表面的损伤，尤其适用于刚焊接完高温的焊缝。 * 结构紧凑：传感器体积小巧，易于集成到机器人末端或狭小空间。* 局限性： * 对表面反射率敏感：如果焊缝表面光泽度变化大（如焊接飞溅、氧化层），可能会影响测量稳定性。 * 阴影效应：对于复杂形状或陡峭的焊缝坡口，激光可能无法完全照射到某些区域或反射光被遮挡，形成测量盲区。 * 测量范围相对较小：相较于ToF技术，其量程通常较短。* 成本考量：点式激光位移传感器价格相对适中，但若需要完整焊缝轮廓，需配合机器人进行扫描，会增加系统复杂度和集成成本。

b. 线激光三角测量扫描技术

这种技术是点式激光三角测量法的“升级版”，不再投射一个光点，而是投射一条激光线到焊缝表面。当这条激光线投射到三维的焊缝上时，由于焊缝表面的起伏，激光线在焊缝上的投影会产生变形。传感器内部的摄像头会以一个角度捕捉这条变形的激光线图像。随着机器人沿着焊缝路径移动，或者工件在传感器下方通过，传感器会连续不断地捕捉这些变形的激光线轮廓，然后通过一系列的图像处理和三角测量算法，将这些二维的轮廓数据“拼接”起来，最终重建出焊缝的完整三维点云数据。

核心性能参数的典型范围：* Z轴分辨率（高度）：通常为微米级别，如几微米到几十微米。* X轴分辨率（横向）：通常为几十微米到几百微米。* 测量速率：可达每秒数千到上万个轮廓。* 测量范围（Z轴）：从几十毫米到数百毫米。

技术方案的优缺点：* 优点： * 高精度3D轮廓获取：能够一次性获取焊缝的完整横截面轮廓，非常适合检测焊缝余高、宽度、咬边等几何尺寸和表面缺陷。 * 速度快：通过连续扫描，能快速完成大面积的检测。 * 集成度高：部分产品集成了控制器和处理单元，可以直接输出3D数据或检测结果。* 局限性： * 对表面反射率敏感：与点式类似，光泽度变化大的表面会影响数据质量。 * 阴影效应：在深坡口或复杂焊缝处，仍可能存在阴影区域。 * 数据量大：生成的三维点云数据量巨大，需要强大的处理能力。* 成本考量：线激光传感器通常比点式传感器成本更高，但能提供更全面的3D信息，减少了机器人扫描的复杂性。

c. 激光飞行时间法 (Time-of-Flight, ToF)

这项技术的工作原理非常直观，就像我们对着山谷喊话，然后计算声音从发出到听到回声的时间来估算距离一样。ToF传感器发射一束激光脉冲，然后精确测量这个激光脉冲从发射出去，到击中焊缝表面并反射回来，再被传感器接收到的总时间。由于光速是恒定的（大约30万公里/秒），传感器就能根据这个“飞行时间”和光速，精确计算出它与焊缝之间的距离。

核心性能参数的典型范围：* 测量范围：从几厘米到几百米，甚至更远。* 重复精度：通常为毫米级别或更高，例如1毫米到几十毫米。* 响应时间：毫秒级别。

技术方案的优缺点：* 优点： * 测量范围广：适用于远距离检测，对大型结构焊缝检测有优势。 * 对表面特性不敏感：测量结果受物体颜色、表面粗糙度影响较小。 * 环境适应性强：在户外或光线复杂环境下也能稳定工作。* 局限性： * 精度相对较低：相较于激光三角测量法，ToF的微米级精度较难实现，不适合检测细小的表面缺陷。 * 响应速度相对慢：在需要极高速、高密度数据采集的场景下可能受限。* 成本考量：ToF传感器价格从几百到几万元不等，取决于精度和量程。

d. 结构光技术结合机器视觉

这种技术就像给焊缝拍“三维X光片”。它不是简单地投射一个光点或一条光线，而是投射一个预设的、具有特定几何特征的光栅图案（比如一系列平行线或网格）到焊缝表面。当这个光栅图案投射到具有高低起伏的焊缝表面时，图案会发生扭曲和变形。一个或多个高分辨率摄像头会捕捉这些变形后的图像。然后，系统内部强大的图像处理算法会分析这些变形，重建出焊缝表面的完整三维形状和深度信息。结合机器视觉算法，可以识别和测量各种缺陷。

核心性能参数的典型范围：* 测量类型：3D轮廓、高度、体积、表面缺陷等。* 重复精度：通常在微米级别到几十微米。* 扫描速度：取决于系统配置和图像处理能力。* 视野 (FOV)：从几十毫米到数百毫米，可根据需求配置。

技术方案的优缺点：* 优点： * 高精度三维重建：能够获得非常精细的焊缝三维表面数据，对复杂几何缺陷的识别能力强。 * 信息量丰富：不仅能检测尺寸缺陷，还能对表面纹理、颜色等信息进行分析。 * 强大的缺陷识别能力：结合机器视觉算法，能识别多种复杂、微小的缺陷类型。* 局限性： * 对环境光敏感：外部光源可能干扰结构光的图案投射和捕捉。 * 测量速度相对较慢：相比线激光扫描，图像处理和三维重建通常需要更多时间。 * 系统复杂性高：需要多组件协同工作（投影仪、摄像头、强大的计算单元），集成和调试难度较大。* 成本考量：结构光系统通常是价格最高的方案之一，因为其包含了复杂的硬件和高级的软件算法。

(2) 市场主流品牌/产品对比

这里我们将对比几款市场上主流的非接触式激光测量产品，它们各自在性能和应用场景上都有独到之处。

a. 日本基恩士采用技术：激光三角测量法日本基恩士的IL系列传感器以其卓越的稳定性和易用性而闻名。例如，IL-300型号提供30±5毫米的测量范围，重复精度高达0.5微米，采样周期仅为2毫秒，线性度可达±0.1% F.S.。它使用红色半导体激光（655纳米）。日本基恩士的优势在于其产品的集成度高，设置简单，并且拥有强大的抗环境光干扰能力。它特别适用于机器人抓取、装配、缺陷检测等对定位精度和速度要求极高的在线自动化应用。

b. 英国真尚有采用技术：激光三角测量法英国真尚有的ZLDS103激光位移传感器是一款超小型高性能设备，尺寸仅为45*30.5*17mm。它具备高精度测量能力，线性度为±0.05%，分辨率高达0.01%（数字输出），测量频率最高可达9400Hz，确保了高速测量下的高精度。该传感器提供10/25/50/100/250/500mm等多种量程选择，并支持标准红色激光、可选蓝光或UV激光，以适应高温物体和有机材料测量。ZLDS103提供RS232/RS485数字输出和4-20mA/0-10V模拟输出，防护等级达IP67，工作温度范围宽泛。其突出优势在于超小的体积、极高的测量精度和速度，使其成为空间受限但要求精密测量的工业应用，如焊缝轮廓扫描检测的理想选择。

c. 加拿大戈德曼采用技术：线激光三角测量扫描加拿大戈德曼的Gocator系列，如Gocator 2510，以其“开箱即用”的智能3D测量解决方案著称。它投射一条蓝色激光线，能够高速、高精度地获取物体横截面轮廓。Gocator 2510的Z轴测量范围为40毫米，Z轴分辨率2.5微米，横向分辨率0.057毫米，测量速率高达10 kHz。其优势在于将控制器、处理器和测量软件集成于一体，无需外部PC即可运行，为在线实时3D检测、尺寸验证和机器人引导提供了便捷高效的方案。

d. 德国西克采用技术：激光飞行时间法 (ToF)德国西克的DL100 Hi等ToF传感器专注于远距离测量。其工作原理是测量激光脉冲的飞行时间。DL100 Hi测量范围广阔，从0.2米至150米，重复精度为10毫米，响应时间2.5毫秒。它使用红色可见激光，并提供IO-Link、PROFIBUS、PROFINET等多种工业接口。德国西克的ToF传感器优势在于其测量范围广阔、对环境光和物体表面特性鲁棒性强，尤其适用于户外、物料搬运、起重机定位等需要长距离精确测距的机器人应用，其工业级设计确保在恶劣环境下稳定工作。

e. 美国康耐视采用技术：结构光技术结合机器视觉美国康耐视的In-Sight 3D-L4000是一款结合了结构光和强大机器视觉算法的系统。它通过投影独特的图案到物体表面，然后捕捉图像来重建物体的三维形状和深度信息。In-Sight 3D-L4000能够进行3D轮廓、高度、体积和表面缺陷的测量，最大视野可达100毫米 x 100毫米，重复精度达数微米至数十微米。作为机器视觉领域的领导者，康耐视的产品具有强大的图像处理能力和灵活的编程环境，特别适用于机器人引导装配、质量控制和缺陷检测等高端自动化应用，尤其在复杂形状的物体高精度3D测量方面表现突出。

(3) 选择设备/传感器时需要重点关注的技术指标及选型建议

选择合适的激光传感器就像为机器人挑选一双合适的眼睛，需要根据实际应用场景来权衡各种参数。

• 分辨率 (Resolution)：

  • 实际意义：传感器能识别的最小高度或位移变化量。分辨率越高，传感器能“看清”的细节越微小。

  • 影响：对于焊缝缺陷检测，特别是微小裂纹、气孔、咬边深度的检测，高分辨率至关重要。如果分辨率不足，这些小缺陷可能被“忽略”。

  • 选型建议：检测精度要求高的场景，如精密部件的焊缝，需要选择微米级甚至亚微米级分辨率的传感器。

• 线性度 (Linearity)：

  • 实际意义：传感器在整个测量范围内，测量值与真实值之间的最大偏差。

  • 影响：直接关系到测量的准确性，线性度越好，测量结果越可靠，误差越小。

  • 选型建议：对焊缝尺寸（如余高、宽度）有严格公差要求的应用，应选择线性度高的传感器，确保测量的长期稳定和准确。

• 测量频率/采样速度 (Measurement Frequency/Sampling Rate)：

  • 实际意义：传感器每秒能够进行多少次测量。

  • 影响：直接决定了检测速度和数据的密集程度。频率越高，机器人移动速度可以越快，或者在同样速度下能获取更密集的焊缝数据点，形成更精细的轮廓。

  • 选型建议：对于高速生产线上的在线检测，必须选择测量频率高的传感器（如数千赫兹以上），以避免漏检或降低生产效率。

• 测量范围 (Measurement Range)：

  • 实际意义：传感器能测量的最大和最小距离之间的跨度。

  • 影响：决定了传感器能适应的工件尺寸和安装距离。范围过小可能无法覆盖整个焊缝宽度或高度变化；范围过大则可能牺牲精度。

  • 选型建议：根据焊缝的尺寸和机器人工作空间来选择合适的量程。例如，检测小型精密焊缝可能选择10-50mm的量程，而检测大型结构焊缝可能需要100-500mm的量程。

• 激光波长 (Laser Wavelength)：

  • 实际意义：激光的颜色，通常有红光、蓝光、绿光、UV光等。

  • 影响：不同波长的激光对不同材料表面有不同的反射特性。例如，蓝光或UV激光对高温物体、有色金属（如铜、铝）或有机材料的穿透性和反射效果更好，能有效减少测量噪音。

  • 选型建议：对于刚焊接完的高温焊缝或铜铝合金焊缝，优先考虑蓝光或UV激光传感器。对于一般钢材或表面反射率稳定的材料，红光激光通常足够。

• 防护等级 (IP Rating) 和环境适应性：

  • 实际意义：传感器对外壳防护（防尘、防水）以及抗振动、抗冲击、工作温度范围的能力。

  • 影响：决定了传感器能否在恶劣的工业环境中（如焊接区域的烟尘、飞溅、高温、震动）稳定可靠地长期工作。

  • 选型建议：焊接车间通常环境严苛，至少应选择IP65或IP67防护等级的传感器。同时要考虑其抗振动、抗冲击能力和工作温度范围是否满足现场要求。

(4) 实际应用中可能遇到的问题和相应解决建议

即使选择了最佳的传感器，在实际应用中也可能遇到一些“意想不到”的问题。

• 问题一：焊缝表面反射率不稳定

  • 原因及影响：焊接后的焊缝表面可能存在氧化、飞溅、光泽度不均等情况，导致激光反射强度不一致，信号接收不稳定，从而影响测量精度甚至出现数据丢失。

  • 解决建议：

    • 选用多波长激光：尝试使用蓝光或UV激光传感器，它们对某些金属表面（尤其是高温或高反射性材料）的测量效果更好。

    • 优化传感器安装角度：调整传感器相对于焊缝的角度，避免镜面反射或过度散射。

    • 增加数据滤波和处理算法：通过软件算法平滑数据、剔除异常点，提高数据的鲁棒性。

• 问题二：环境光干扰

  • 原因及影响：焊接弧光、车间照明等外部光源可能与传感器激光波长接近，干扰传感器的光信号接收，导致测量误差。

  • 解决建议：

    • 加装物理遮光罩：在传感器周围安装遮光罩，阻挡外部光源。

    • 选用特定波长激光器：某些传感器使用窄带滤光片，只接收特定波长的激光，可以有效抑制杂散光。

    • 使用调制激光技术：传感器发射调制激光，并只处理相同频率调制的反射光，过滤掉非调制的背景光。

• 问题三：阴影效应和盲区

  • 原因及影响：对于深坡口、复杂结构或陡峭的焊缝，激光可能无法完全照射到所有区域，或者反射光被焊缝自身结构遮挡，造成数据缺失或测量盲区。

  • 解决建议：

    • 优化传感器安装位置和数量：如果条件允许，可以考虑多个传感器从不同角度进行测量，或者使用线激光传感器来获取更全面的轮廓。

    • 调整机器人轨迹：让机器人以更优化的路径扫描，尽量覆盖所有关键区域。

    • 结合其他检测方法：对于难以测量的内部缺陷，可以考虑结合超声波、X射线等内部检测手段。

• 问题四：数据处理速度和存储压力

  • 原因及影响：高频率、高分辨率的传感器会产生大量数据，如果后端处理器或传输带宽不足，可能导致数据处理延迟、瓶颈，影响实时性。

  • 解决建议：

    • 选择高性能处理器：确保上位机或嵌入式控制器的处理能力足够强大，能实时处理海量数据。

    • 优化数据传输接口：选择高速数字接口（如RS485、以太网），确保数据传输效率。

    • 边缘计算：部分智能传感器自带处理功能，可在传感器端进行初步数据处理和缺陷识别，减少传输和后端处理压力。

    • 优化算法：使用高效的算法进行特征提取和缺陷识别，减少不必要的数据处理量。

4. 应用案例分享

非接触式激光测量技术在工业领域有着广泛的应用，远不止焊缝检测。例如，像英国真尚有这样的小型高精度传感器，也常被用于工业材料测厚。

• 工业材料测厚：在板材、薄膜等生产线上，激光传感器可以实时、高精度地测量材料的厚度，确保产品质量一致性。

• 激光定位与机器人引导：机器人抓取工件时，激光传感器能精确测量工件的位置和姿态，引导机器人精准操作，提高自动化效率。

• 轮廓扫描与尺寸检测：对铸件、锻件、塑料件等复杂零件进行表面轮廓扫描，快速获取三维数据，用于尺寸公差检测、变形分析或逆向工程。

• 装配间隙测量：在汽车制造等领域，用于测量车身面板之间的间隙和错位，确保装配质量和外观一致性。

• 表面缺陷检测：除了焊缝，还能用于检测金属表面划痕、凹坑、毛刺等各种微观缺陷，实现产品全检。