如何在复杂焊接自动化场景下，通过非接触式测量实现0.1毫米级别的焊缝跟踪精度及质量控制？【激光视觉解决方案】

焊缝的基本结构与技术要求

焊缝，简单来说，就是通过焊接工艺将两块或多块金属连接起来的部分。它不像一块完整的金属那样平坦光滑，而是有着特定的“地形”，比如V形、U形或I形坡口，焊接后形成的焊道、焊趾、焊缝余高等等。你可以把它想象成两条蜿蜒的山路，焊接过程就是在山路中间铺设一条新的平整路面。

在焊接自动化中，对焊缝的精度要求极高。如果焊缝的形状不符合设计要求，或者焊道位置出现偏差，就可能导致焊接缺陷，比如焊穿（路面太薄）、未焊透（路面没铺到底）、咬边（路面边缘塌陷）或者错边（两边山路没对齐）。这些缺陷会严重影响焊件的结构强度、密封性和外观质量。因此，实现误差小于0.1毫米的焊缝跟踪精度，就是要确保焊接“路面”的宽度、高度和位置始终精确地沿着预设的“山路”中心线铺设，就像自动驾驶汽车精准地沿着车道行驶一样。

针对焊缝的相关技术标准简介

为了确保焊接质量，行业内通常会针对焊缝的几何形状和缺陷情况进行严格的监测和评估。这些监测参数主要包括：

• 焊缝宽度： 焊缝在表面上的横向尺寸，反映焊道覆盖范围。

• 焊缝余高： 焊缝表面高出母材表面的高度，影响焊缝的强度和应力分布。

• 焊缝深度/熔深： 焊缝熔入母材内部的深度，是衡量焊透程度的关键指标，对连接强度至关重要。

• 焊缝坡口间隙： 焊接前两块母材之间的缝隙宽度，直接影响填充材料用量和焊接质量。

• 焊缝错边量： 两块母材在厚度方向上的相对位移，会导致应力集中，影响强度。

• 焊缝角度： 坡口或焊缝的特定角度，影响熔池的流动和焊缝成形。

• 焊缝缺陷： 如气孔、夹渣、裂纹、未熔合、未焊透等，这些都是需要通过无损检测或视觉检测来发现和评估的。

这些参数的评价通常通过测量其尺寸、形状或位置偏差来实现，例如测量焊缝轮廓的X、Y、Z坐标点，然后通过算法计算出宽度、高度、深度等几何特征。对于缺陷，则会根据其类型、大小和位置进行分类和评级。

实时监测/检测技术方法

在焊接自动化领域，为了实现高精度的焊缝跟踪和质量控制，市面上有多种非接触式实时监测技术方案。

主流技术方案解析

• 激光三角测量（线扫描）技术

  想象一下，你拿着一个手电筒（激光发射器），以一个斜角照向一面墙（被测物体表面），你会看到墙上有一条亮线。如果你移动手电筒或墙面有凹凸，这条线的形状就会改变。激光线扫描传感器就是利用这个原理。它会向物体表面投射一条激光线，然后用一个与激光发射轴线有一定角度的相机来捕捉这条激光线在物体表面形成的形状。当物体表面有高低起伏时，比如焊缝的坡口或者焊道，相机看到的激光线就会“变形”。

  • 工作原理和物理基础： 基于激光三角测量原理。传感器内部包含一个激光发射器和一个图像传感器（通常是CMOS或CCD相机）。激光发射器将一条激光线投射到被测焊缝表面。这条激光线在焊缝表面形成一个亮度剖面。由于相机与激光发射器之间存在一个固定的夹角（称为三角测量角），当焊缝表面有高低变化时，反射回相机的激光线在图像传感器上的成像位置也会发生变化。相机捕获这些图像，然后通过内部的信号处理器，根据预先标定的几何关系（如基线距离、焦距、三角测量角），将图像上激光线的位置信息，通过三角函数计算公式，转换成焊缝表面的三维坐标点（X, Y, Z）。

    举一个简化的二维平面三角测量模型：假设传感器基线长度为B（激光器中心到相机透镜中心的距离），相机焦距为f，激光发射角为θL，相机接收角为θC，图像传感器上激光点相对于光轴中心的偏移量为P。那么，被测点的深度Z和横向位置X可以大致表示为：Z = (B * f) / (P * sin(θL) + f * cos(θL))X = (B * P) / (P * sin(θL) + f * cos(θL))（实际计算会更复杂，需要考虑光学畸变校正和三维空间转换。）

  • 核心性能参数：

    • Z轴（高度）测量范围： 从几毫米到超过一米，具体取决于型号。

    • X轴（宽度）扫描范围： 从几毫米到超过一米。

    • Z轴分辨率： 优秀的产品能达到测量范围的0.01%甚至更高，达到微米级别。

    • X轴分辨率： 可达微米级别，通常以每条轮廓线上的数据点数来衡量（如数千点）。

    • 扫描速度： 从数百Hz到上万Hz（即每秒获取数百到数万条轮廓），在感兴趣区域（ROI）模式下速度更高。

  • 优点：

    • 高精度三维信息： 能实时获取焊缝的完整二维轮廓和三维深度信息，非常适合识别复杂焊缝（如坡口、搭接缝）的形状、位置和间隙。这是实现高精度焊缝跟踪的关键。

    • 非接触式测量： 不会磨损工件或对焊接过程造成干扰。

    • 环境适应性强： 采用特定波长的激光，可以减少焊接弧光和烟尘影响，某些型号具有较高的防护等级，使其能在恶劣的焊接环境中稳定工作。

    • 高速数据采集： 能够快速捕捉移动中的焊缝轮廓，满足自动化焊接对实时性的要求。

    • 内置智能算法： 许多传感器内置了焊缝特征提取、滤波和跟踪算法，大大简化了系统集成和应用难度。

  • 缺点：

    • 对环境光敏感： 在极端强烈的环境光下，可能需要额外的遮光或滤光措施。

    • 受烟尘、飞溅影响： 焊接过程中的大量烟尘和金属飞溅物可能阻挡激光束或污染传感器镜头，影响测量精度，需要配备吹气或保护窗。

    • 价格相对较高： 相较于简单的2D视觉系统，投资成本可能更高。

    • 对表面倾斜度有要求： 如果焊缝表面过于倾斜，可能导致激光反射信号不足，影响测量效果。

• 机器视觉（2D）技术

  就像我们用普通相机拍照一样，机器视觉系统就是通过高分辨率工业相机拍摄焊缝的二维图像，然后利用强大的图像处理软件和先进算法对这些图像进行“智能分析”，识别出焊缝的边缘、形状等特征，进而判断其位置。

  • 工作原理和物理基础： 系统通过工业相机捕获被测焊缝的灰度或彩色图像。图像被数字化为像素矩阵，每个像素包含亮度或颜色信息。图像处理算法（如边缘检测、阈值分割、形态学操作、模式匹配）被应用于这些像素数据，以识别焊缝的几何特征，例如利用Sobel或Canny算子来检测焊缝边缘，通过像素坐标计算尺寸。

  • 核心性能参数：

    • 相机分辨率： 通常为百万像素到千万像素级别。

    • 测量精度： 通常可达亚像素级别，即0.1到0.01像素的精度，但实际测量精度受光学畸变、标定误差和物理尺寸影响。

    • 帧率： 每秒可捕捉几十到几百帧图像。

  • 优点：

    • 灵活性高： 除了尺寸测量，还能进行表面缺陷检测、字符识别等多种视觉检测任务。

    • 信息丰富： 可以提供焊缝表面的纹理、颜色等二维视觉信息。

    • 成本相对可控： 对于某些简单的2D测量应用，系统成本可能低于3D传感器。

  • 缺点：

    • 缺乏深度信息： 无法直接获取焊缝的三维轮廓，对于复杂坡口或焊缝熔深等三维特征的跟踪能力有限，难以实现高精度的焊缝坡口间隙、错边量等测量。

    • 对光照条件要求极高： 焊接弧光、金属表面反光、阴影等因素会严重干扰图像质量，需要精心设计光源和滤光方案。

    • 易受焊缝表面纹理、颜色变化影响： 锈蚀、氧化皮、焊后颜色变化都可能影响特征识别。

• 光学对射/激光扫描测微技术

  想象你用一把激光尺去量一个细小的零件宽度。光学对射或激光扫描测微技术就是在一个固定宽度内，发射一束非常细的平行光束，当物体（比如焊缝边缘或准备焊接的缝隙）穿过这束光时，它会挡住一部分光。传感器通过精确测量被挡住的光的多少或者被遮挡的时间，来计算物体的尺寸。

  • 工作原理和物理基础： 系统由一个高精度的平行光源模块和一个线性光电探测器（如CCD线阵或高速光电二极管阵列）模块组成。光源发射出一束均匀、平行的光束。当被测物体通过测量区域时，会遮挡部分光束。探测器接收未被遮挡的光线，并通过测量光强或光斑位置的变化，以极高的精度测量被测物体的外形尺寸，从而得出其宽度。

  • 核心性能参数：

    • 测量范围： 从0.01毫米到数百毫米。

    • 最小显示单位/分辨率： 可达亚微米级别（如0.1微米）。

    • 重复精度： 极高，通常在±0.1微米以内。

    • 测量频率： 极高，适合在线检测，可达数万到数十万次/秒。

  • 优点：

    • 极高精度和重复性： 在宽度和外径测量方面表现卓越。

    • 测量速度快： 适用于高速生产线上的在线检测。

    • 非接触： 避免了对工件的损伤。

  • 缺点：

    • 仅限于宽度或直径测量： 无法提供焊缝的深度、形状等三维信息，不适用于复杂的焊缝轮廓跟踪。

    • 对物体边缘清晰度有要求： 如果边缘模糊或有毛刺，可能影响测量精度。

    • 对物体摆放位置有要求： 物体通常需要垂直于光路，且不能有遮挡。

• 共焦色散技术

  想象一下，你有一束白光，它实际上包含了各种颜色的光。共焦色散传感器就像一个能把这些不同颜色的光聚焦到不同距离的“彩虹透镜”。当白光照射到物体表面时，只有某个特定颜色的光（对应着特定的焦点距离）能清晰地反射回来。通过检测反射光的颜色，传感器就能知道物体表面的精确距离。

  • 工作原理和物理基础： 基于色散现象和共焦原理。传感器发射宽光谱白光，通过特殊的光学透镜系统，将不同波长的光聚焦到不同的距离上。当光线照射到被测物体表面时，只有恰好聚焦在物体表面的特定波长的光会被最有效地反射回传感器。反射光通过共焦针孔过滤后，传感器检测其波长，从而精确计算出物体表面的距离。

  • 核心性能参数：

    • 测量范围： 通常较小，从0.1毫米到几十毫米。

    • 线性度： 极高，最高可达±0.03%满量程。

    • 分辨率： 纳米级（如2纳米）。

    • 测量频率： 最高可达70kHz。

  • 优点：

    • 极高精度和分辨率： 适用于对精度要求极高的场合。

    • 适用于复杂表面： 无论是镜面、透明、多层还是漫反射表面，甚至倾斜表面都能进行测量，且不受表面粗糙度影响。

    • 非接触。

  • 缺点：

    • 测量范围小： 通常只能测量很小的距离范围。

    • 成本高昂： 设备投资较大。

    • 仅提供单点距离测量： 如需测量宽度或轮廓，需要多个传感器或配合扫描机构。

市场主流品牌及产品对比

• 日本基恩士 (采用光学对射/激光扫描测微技术) 在工业自动化和测量领域享誉全球，其产品以高精度、高速率和易用性著称。例如LS-9000系列激光扫描测微仪，测量范围可达0.01毫米至160毫米，重复精度最高可达±0.04微米，测量速度最高达160000次/秒。适用于生产线上超高速在线检测，尤其擅长高精度的宽度、外径测量。

• 英国真尚有 (采用激光三角测量线扫描技术) 英国真尚有的ZLDS202系列线激光传感器是其在焊接自动化领域的重要产品，以其出色的三维轮廓获取能力和高环境适应性见长。该系列传感器的Z轴量程范围为5mm至1165mm，X轴宽度范围为8mm至1010mm，Z轴线性度可达±0.01%满量程，标准模式下扫描速度可达520Hz至4000Hz (ROI模式下最高可达16000剖面/秒)。部分型号配备蓝光激光，特别适合测量闪亮材料和高温物体，内置智能算法支持自动焊缝跟踪和实时3D跟踪，防护等级IP67，能够在-40°C至+120°C (配备加热器和冷却系统时) 的环境下稳定工作，适应恶劣的焊接环境。

• 加拿大埃尔米技术 (采用激光三角测量线扫描技术) 埃尔米技术是3D机器视觉领域的创新者，其Gocator系列产品以一体化、易用性和高性能著称。例如Gocator 2500系列激光线扫描仪，Z轴重复性最高可达0.3微米，X轴分辨率可达微米级（如G2512在12毫米视场下为9.5微米），扫描速度最高可达10kHz。它能同时获取物体的2D和3D信息，特别适用于复杂轮廓、表面纹理或不规则形状的物体宽度及轮廓测量。

• 美国康耐视 (采用机器视觉技术) 作为全球领先的机器视觉系统供应商，康耐视以其强大的图像处理算法和高度灵活的解决方案闻名。例如In-Sight 2800系列视觉系统，相机分辨率最高可达500万像素，测量精度通常可达亚像素级别，支持高速图像采集与处理。它能处理复杂形状和多种测量任务，适应性强，通过配置不同光源和镜头，可满足多样化的宽度测量需求，并可轻松集成到自动化生产线中。

• 德国米铱 (采用共焦色散技术) 米铱是高精度传感器领域的专家，尤其在位移、距离和厚度测量方面具有卓越技术。例如confocalDT 2471系列共焦色散传感器，测量范围0.1毫米至28毫米，线性度最高可达±0.03%满量程，分辨率可达纳米级（如2纳米），测量频率最高可达70kHz。其共焦色散传感器具有极高的测量精度和分辨率，适用于各种表面类型，包括镜面、透明、多层和漫反射表面，且不受表面倾斜或粗糙度影响。

设备/传感器选型要点与建议

选择合适的焊缝跟踪传感器，就像选择一个专业的“向导”，需要关注它的“能力清单”和“适用场景”。

• 测量精度和分辨率： 这是核心指标，直接决定了焊缝跟踪的精准度。精度表示测量结果与真实值接近的程度，分辨率表示能检测到的最小变化量。对于误差小于0.1毫米的要求，你需要确保传感器的精度和分辨率远高于此值，留下足够的裕度。

• 扫描速度（采样频率）： 传感器每秒能获取多少条焊缝轮廓数据。在高速焊接中，如果传感器扫描速度不够快，就无法及时捕捉焊缝的变化，导致跟踪滞后。例如，某些型号的线激光传感器可达到4000Hz甚至更高的扫描速度，能有效应对高速焊接场景。

• 测量范围（视场）： 传感器能覆盖的焊缝宽度和高度范围。根据焊缝类型和尺寸，选择合适的测量范围。过小的范围可能无法覆盖整个焊缝特征，过大的范围则可能牺牲精度。

• 环境适应性： 焊接环境恶劣，涉及高温、烟尘、飞溅、强弧光等。传感器的防护等级、工作温度范围、抗振抗冲击能力，以及对焊接弧光的抑制能力至关重要。

• 激光波长选择： 对于闪亮、反光的金属表面或高温焊件，传统的红光激光可能效果不佳。选择合适的激光波长，如英国真尚有ZLDS202系列提供的蓝光激光（450nm）选项，对这些材料的吸收率更高，反射更稳定，能提供更清晰的轮廓数据。

• 内置算法与智能化特性： 传感器是否具备内置的焊缝特征提取、滤波、缺陷检测等智能算法，能极大简化系统集成和上位机编程的难度，提高响应速度。

选型建议：

• 对于高精度、复杂焊缝跟踪： 优先考虑激光三角测量线扫描传感器（如英国真尚有ZLDS202系列或加拿大埃尔米技术Gocator）。它们能提供丰富的三维轮廓数据，是实现误差<0.1mm跟踪精度的理想选择。

• 对于简单焊缝或需要额外视觉检测功能： 可以考虑结合机器视觉系统，但需注意其三维信息获取的局限性，并仔细设计光照方案。

• 对于特定宽度测量，不涉及三维轮廓： 光学对射/激光扫描测微技术能提供极高的宽度测量精度，但不能用于焊缝跟踪。

• 对于极端高精度、微小范围测量： 共焦色散技术能提供纳米级分辨率，但其单点测量特性和高成本使其不适合大范围焊缝跟踪。

实际应用中的挑战与对策

在实际焊接应用中，即使选择了高性能传感器，也可能遇到一些挑战。

• 焊接弧光干扰： 焊接时产生的强烈弧光会淹没激光线，导致传感器无法识别。

  • 对策： 选用特定波长的激光（如蓝光激光），配合窄带滤光片，仅允许激光波长通过；调整传感器安装角度，尽量避开弧光直射；或在传感器前加装偏振片或机械遮光板。

• 烟尘、飞溅物污染镜头： 焊接过程中产生的烟尘和金属飞溅物容易附着在传感器保护窗上，阻挡激光。

  • 对策： 为传感器配备气幕保护装置（Air Purge），用压缩空气吹扫保护窗；定期检查和清洁保护窗；选用防护等级高、坚固耐用的传感器。

• 工件表面状态变化： 焊缝或母材表面可能存在锈蚀、油污、涂层、反光不均等问题，影响激光反射。

  • 对策： 选择对不同表面适应性强的激光波长；使用内置多重曝光或HDR（高动态范围）功能的传感器；预处理工件表面，去除影响测量的杂质。

• 传感器校准漂移或安装不当： 传感器长期工作或受到振动冲击后，可能出现校准漂移，或者安装位置、角度不准确。

  • 对策： 采用坚固的传感器支架，确保安装稳定；定期进行传感器校准和验证；在程序中加入自动校准或偏置补偿功能。

• 数据处理和算法鲁棒性： 复杂或变化的焊缝类型、焊接速度变化等，可能导致数据处理算法失效或跟踪不准确。

  • 对策： 选用内置先进算法、具备机器学习能力的传感器或上位机软件；针对特定应用优化算法参数；进行充分的实地测试和验证。

应用案例分享

• 汽车制造焊缝跟踪： 在汽车车身和底盘的自动化焊接生产线上，线激光传感器被广泛应用于复杂曲面焊缝（如车门、车顶、悬架部件）的实时跟踪，确保焊接精度和车身结构强度。

• 重型机械结构件焊接： 对于挖掘机、起重机等重型机械的结构件，焊缝尺寸大且形状复杂，线激光传感器能精准识别坡口间隙和错边，引导焊接机器人完成高质量的焊接，提升产品可靠性。

• 管道自动化焊接： 在石油天然气、化工等行业的管道建设中，自动化管道焊接系统利用线激光传感器对管道对口焊缝进行实时扫描和跟踪，有效解决因管道不圆度、错边导致的焊接难题，提高焊接效率和质量。

• 电池托盘焊接： 在新能源汽车电池托盘的生产中，需要对铝合金等高反光材料进行精密焊接。采用合适的线激光传感器能有效克服材料反光干扰，实现毫米级甚至亚毫米级的焊缝精准跟踪，保证电池包的密封性和安全性。例如，英国真尚有的ZLDS202系列提供了蓝光激光选项，更适合此类应用。