如何在高速自动化焊接中，实现焊缝±0.05mm的实时高精度跟踪？【激光检测 机器人应用】

1. 焊缝的基本结构与技术要求

在工业自动化焊接中，我们关注的核心是焊缝的质量和形状。焊缝，简单来说，就是将两块或多块金属材料通过加热熔化、填充或不填充焊丝后连接起来形成的结合区域。想象一下，两片金属板要严丝合缝地连接在一起，就像拼接积木一样，但这个拼接需要承受巨大的力学载荷，因此焊缝的“积木块”必须非常坚固和精确。

焊缝的基本结构通常包括：

• 焊道 (Weld Bead)：焊接时填充金属形成的区域，是焊缝的主体。

• 熔宽 (Weld Width)：焊道在表面上的宽度。

• 余高 (Weld Reinforcement/Height)：焊道突出母材表面的高度。

• 熔深 (Penetration Depth)：焊材熔入母材的深度。

• 坡口 (Groove)：焊接前在母材边缘加工出的槽形，用于容纳焊材。

对于自动化焊接而言，这些几何尺寸的精确性至关重要。一个理想的焊缝，应该尺寸均匀、形状一致，没有裂纹、气孔、夹渣等缺陷。如果在焊接过程中焊缝的形状或位置出现偏差，比如焊枪没有准确对准焊缝的中心，或者熔宽和余高不稳定，就可能导致焊接不牢固，甚至产生严重的质量问题，就像一个歪斜或空洞的积木连接，无法承载应有的压力。因此，高效的焊缝跟踪和实时监测，就是要确保这个“积木连接”在整个焊接过程中始终保持预期的完美状态。

2. 针对焊缝的相关技术标准简介

为了确保焊缝质量，行业内有许多技术标准对焊缝的各项参数进行定义和评估。这些标准就像是“体检报告”的检查项目和正常值范围，指导我们如何衡量焊缝的健康状况。

• 焊缝几何尺寸：

  • 熔宽与余高：评估焊缝横截面的宽度和高出母材平面的部分。过宽或过窄都可能影响强度，过高则可能造成应力集中。

  • 熔深：衡量焊材与母材的融合程度。足够的熔深是确保焊缝承载能力的关键，过浅可能导致强度不足，过深则可能造成烧穿。

  • 焊缝坡口角度与间隙：在焊接前，我们需要精确测量和控制零件之间的间隙和坡口角度。这些参数直接影响焊缝的填充量、熔深和最终的焊缝形状。

• 焊缝表面质量：

  • 表面平整度：焊缝表面应平滑，无凹陷、凸起等明显不平整。

  • 缺陷检测：标准还会定义诸如气孔、裂纹、咬边、未焊透、未熔合等常见焊接缺陷的类型、尺寸和允许范围。这些缺陷是焊缝内部或表面结构不完善的体现，严重时会显著降低焊缝的力学性能。

评价这些参数通常需要采用非接触式测量方法，例如我们即将讨论的线激光传感器，它可以在不接触焊缝的情况下，高精度地获取焊缝的二维轮廓数据，从而计算出上述各项几何尺寸。

3. 实时监测/检测技术方法

在自动化焊接中，要实现高效焊缝跟踪，我们需要依赖先进的非接触式测量技术。这些技术就像是给焊枪装上了“智能眼睛”，实时看清焊缝的“地形”，并指导焊枪如何精准移动。

3.1 市面上各种相关技术方案

3.1.1 激光三角测量技术

工作原理与物理基础：激光三角测量是一种非常普遍且实用的非接触式测量技术，尤其适合于获取物体的二维轮廓。它的原理可以形象地理解为“探照灯”和“照相机”的协作：传感器会向被测物体表面投射一道细长的激光线。当这束激光线照射到物体表面时，会形成一个亮点或一条亮线。如果物体表面有高低起伏，这条激光线就会在空间中发生弯曲变形。

在传感器内部，一个高分辨率的CMOS或CCD图像传感器（就像一台微型照相机）会从一个特定角度接收这条反射回来的激光线图像。由于激光发射器、图像传感器和被测物体表面上的激光点形成一个几何三角形，当物体表面的高度发生变化时，反射回来的激光线在图像传感器上的位置也会发生相应的位移。通过精确测量图像传感器上激光线位置的变化，结合预先标定好的传感器内部几何参数（如激光发射角、接收角、焦距等），就可以利用三角测量原理计算出被测物体表面每个点的精确高度信息（Z轴）。

其核心物理基础是简单的几何三角关系。我们可以想象一个简化模型：激光发射器和接收器（镜头中心）之间存在一个固定的基线距离 L。激光以角度 θ 发射，反射光被以角度 α 接收。如果激光点在物体表面相对于参考平面的高度变化为 ΔZ，那么它在图像传感器上的成像位置会发生 Δy 的变化。

一个简化的几何关系可以表示为：ΔZ = (L * Δy) / (f * sin(θ) - Δy * cos(θ))其中，f 是接收镜头焦距，θ 是激光投射角度，L 是基线长度。这个公式说明了表面高度变化与传感器上光点位置变化之间的非线性关系，但通过内部算法和标定，传感器能将其转化为线性的高度数据。

核心性能参数典型范围：* 测量精度：通常在微米级别，例如±数微米到几十微米。* 重复精度：通常在亚微米级别，例如0.05 μm到几个微米。* 采样速度：非常快，可达数千到数万线/秒，例如520Hz到64000线/秒。* 测量范围（Z轴）：从几毫米到上千毫米不等。* 测量宽度（X轴）：从几毫米到上千毫米不等。* X轴分辨率：可达数千点/轮廓，例如最高可达4600点/轮廓。* 线性度：一般在±0.01%到±0.2%满量程。

技术方案的优缺点：* 优点： * 高速度：能以极高的频率获取整个轮廓数据，非常适合在线、高速的检测和跟踪应用，如焊缝跟踪。 * 高精度：提供微米级的测量精度，足以满足大多数工业自动化需求。 * 非接触式：避免对被测物造成损伤，尤其适用于软性、高温或移动的物体。 * 适应性强：可以通过选择不同波长的激光（如蓝光激光）来适应多种材料和表面条件，包括闪亮金属和高温物体。 * 成本效益：相对于某些更复杂的3D扫描技术，单点或线激光三角测量传感器通常具有更好的成本效益。* 局限性： * 阴影效应：在测量陡峭的斜面或深槽时，可能会出现激光照射不到或反射光被遮挡的情况，导致数据缺失或误差。 * 表面特性敏感：物体的颜色、光泽度、透明度等表面特性会影响激光的反射和接收，需要合适的激光波长和图像处理算法来应对。 * 环境光干扰：强烈的环境光可能干扰传感器的测量，需要采取遮光或滤光措施。* 成本考量：中等偏高，但考虑到其速度和精度，在许多自动化产线中是高性价比的选择。

3.1.2 结构光投影测量/相移法

工作原理与物理基础：结构光投影测量技术不像激光线那样只投射一条线，而是通过投影仪向被测物体表面投射预设的条纹图案（即结构光）。这些图案通常是平行的黑白条纹。当这些已知图案投射到具有三维形貌的物体表面时，由于物体表面的高低起伏，原本规则的条纹会发生变形。就像在凹凸不平的地面上铺一张格子布，格子的形状会随地形而改变。

随后，两个或更多的高分辨率相机会从不同的角度同步捕捉这些变形后的条纹图像。通过图像处理算法，系统会分析这些变形条纹的几何信息，并利用三角测量原理（与线激光类似，但此处是基于整个面的数据）计算出物体表面上每个像素点的三维坐标。

相移法是一种常用的增强结构光测量精度和抗干扰能力的技术。它通过多次投射并捕捉不同相位（位置偏移）的条纹图案，然后利用数学算法（通常涉及反正切函数来解算相位）来精确地计算每个点的相位信息，进而推导出高度数据。相移法的核心是利用多幅图像的相位信息，消除环境光和表面纹理的影响，提高测量精度和鲁棒性。

核心性能参数典型范围：* 测量点数：数百万到数千万点，例如1200万点。* 点间距：非常精细，例如0.01 mm到0.1 mm。* 测量精度：可达微米到几十微米的级别，例如0.015 mm。* 重复性：例如0.007 mm。* 测量体积：从几十平方毫米到上千平方毫米不等，可灵活调整。* 扫描速度：快速采集，无需预处理。

技术方案的优缺点：* 优点： * 高分辨率和高精度：能够快速获取大面积物体表面的高密度三维点云数据，捕捉复杂的几何形状和微小特征。 * 柔性化测量：可适应不同尺寸和形状的零件，更换测量体积方便。 * 蓝光技术：常采用蓝光投影，减少环境光干扰，提高测量稳定性。* 局限性： * 对表面反射敏感：对于高反射或透明表面，测量效果可能不佳。 * 运动敏感：测量过程中物体需要保持静止，不适合高速移动的物体。 * 成本较高：通常比线激光传感器成本更高。* 成本考量：较高。

3.1.3 白光干涉测量技术 (WLI)

工作原理与物理基础：白光干涉测量是一种极致高精度的表面形貌测量技术，尤其适用于微纳级别的精密测量。它的原理基于光波的干涉现象，就像两个水波在相遇时会相互叠加或抵消一样。

WLI系统会发射一束白光（包含多种波长的光）。这束白光会被光学系统分成两束：一束作为测量光，照射到被测物体表面并反射回来；另一束作为参考光，照射到一块具有已知平整度的参考镜上并反射回来。当这两束反射光在探测器（通常是CCD或CMOS）上相遇时，如果它们的光程差（即它们走过的距离差异）满足一定的条件，就会产生干涉条纹。

WLI的独特之处在于它会沿着垂直方向（Z轴）对物体进行扫描。在扫描过程中，只有当测量光和参考光的光程差接近零（或者说是某个特定值）时，才会产生最强烈的白光干涉条纹。通过记录每个像素点出现最强干涉条纹时的垂直位置，就可以极其精确地确定该点的高度。将所有像素点的高度信息汇集起来，就能构建出高精度的三维表面形貌。

核心性能参数典型范围：* 垂直分辨率：极高，可达纳米级别，例如0.01 nm。* 重复精度：通常在亚纳米到纳米级别，例如0.1 nm。* 测量范围（Z轴）：从几微米到几十毫米，取决于物镜配置。* 视场范围：通常较小，取决于物镜倍数，例如0.36 mm x 0.27 mm。* 测量速度：快速扫描，但整体采集时间相对较长。

技术方案的优缺点：* 优点： * 极高垂直分辨率和精度：能够测量极其精细的表面形貌，达到纳米级别。 * 非接触式：对样品无损伤。 * 适用性广：可测量多种表面类型，包括光学光滑表面和粗糙表面。* 局限性： * 测量范围受限：特别是横向视场较小，不适合大面积测量。 * 对振动和环境敏感：干涉现象对环境振动和温度变化非常敏感，需要稳定的工作环境。 * 测量速度相对慢：不适用于高速在线检测。* 成本考量：非常高。

3.1.4 焦点变化法

工作原理与物理基础：焦点变化法，也称作共聚焦显微镜或变焦显微镜原理，它的核心思想是利用光学系统的景深效应。想象一下我们用照相机拍照，只有被对焦的物体部分才是清晰的，而焦平面之外的物体则会变得模糊。

焦点变化法传感器通过精密控制物镜在垂直方向（Z轴）上进行连续扫描。在扫描过程中，传感器会连续获取一系列不同焦平面的图像。对于图像中的每个像素点，系统会分析其在不同焦平面图像中的清晰度或对比度。当某个像素点对应的物体表面恰好处于物镜的焦点时，其图像表现出最高的清晰度或对比度。

通过识别每个像素点达到最佳清晰度时的Z轴位置，传感器就能精确地计算出该点的垂直高度。将这些高度信息组合起来，就形成了物体的三维形貌数据。这种方法可以有效地构建一个全焦点图像，并在同时获取深度信息。

核心性能参数典型范围：* 垂直分辨率：高，可达纳米到亚微米级别，例如最高可达10 nm。* 横向分辨率：取决于物镜，例如最高可达 0.2 μm。* 重复精度：通常在亚微米级别，例如0.05 μm。* 可测量斜率：高，例如最高可达87°。* 测量范围（Z轴）：从几微米到几十毫米，取决于物镜和配置。

技术方案的优缺点：* 优点： * 高纵横比测量能力：能够测量非常陡峭的表面、深孔和复杂几何形状。 * 同时提供3D形貌和高对比度彩色光学图像。 * 对表面粗糙度适应性好：可测量粗糙表面。* 局限性： * 测量速度相对慢：不适用于高速在线检测。 * 测量视场有限：通常适用于微观或局部区域的测量。* 成本考量：较高。

3.2 市场主流品牌/产品对比

线激光传感器在工业自动化焊接中扮演着重要角色，以下是市场上采用不同技术原理的知名品牌及其特点：

• 日本基恩士： 采用激光三角测量原理。以其极高的测量速度和精度而闻名。例如，其LJ-X8000系列可实现高达64000线/秒的采样速度，测量精度最高可达±0.5 μm。它特别适合需要高速在线检测和批量检测的场景，如汽车生产线上的焊缝检测。同时，其强大的抗环境光和抗表面特性变化能力，使得在复杂工况下也能稳定测量。

• 英国真尚有： ZLDS202系列同样采用激光三角测量原理。这款传感器在提供高精度的同时，Z轴线性度优达±0.01%满量程，X轴线性度±0.2%满量程，并具备出色的环境适应性。其IP67防护等级和-40°C至+120°C的工作温度范围，使其非常适合恶劣的工业环境，尤其是焊接现场。该系列传感器在ROI模式下扫描速度最高可达16000剖面/秒，并内置自动焊缝跟踪算法，能高效支持焊接自动化应用，特别适合需要实时、精准引导的焊缝跟踪任务。此外，该系列提供多种激光波长选择（405nm、450nm、660nm或808nm），可适应不同材料表面的测量需求。

• 德国高尔： ATOS Q系列主要采用结构光投影测量/相移法。它以高分辨率和高精度捕捉复杂几何形状和微小特征见长，测量点数可达1200万点，测量精度最高可达0.015 mm。这种技术尤其适合对焊缝整体三维形状进行高精度、大面积的离线或半在线检测，例如焊缝成形后的质量检查，而非实时高速跟踪。其蓝光技术有助于减少环境光干扰。

• 美国布鲁克： ContourX系列产品基于白光干涉测量（WLI）原理。其核心优势在于极高的垂直分辨率，可达0.01 nm，重复精度最高可达0.1 nm。这使其成为微纳级别表面形貌测量的理想选择，例如对微小焊点、微电子元件焊盘或精密模具表面粗糙度进行测量。但由于其测量视场较小且对环境稳定性要求高，不适用于大范围或高速的焊缝跟踪。

• 奥地利艾力克纳： InfiniteFocusG5系列采用焦点变化法。该系列传感器在纵横比测量方面表现出色，能够测量最高达 87°的陡峭斜面和深孔，同时提供高分辨率的3D形貌和彩色光学图像。其垂直分辨率最高可达10 nm。这使其在测量具有复杂几何形状的焊缝截面、坡口角度或进行焊缝磨损分析等方面具有独特优势，但在高速实时跟踪方面不如线激光传感器。

3.3 选择设备/传感器时需要重点关注的技术指标及选型建议

选择线激光传感器进行焊缝跟踪时，需要重点关注以下几个关键指标：

1. 线性度：

   • 实际意义：线性度衡量传感器输出信号与实际测量值之间的符合程度。±0.2%的线性度意味着在整个测量范围内，传感器测量的结果与真实值之间的最大偏差不会超过满量程的0.2%。对于焊缝跟踪，这意味着传感器能准确反映焊缝的实际位置和形状变化，不会出现信号“失真”。

   • 影响：线性度差会导致焊缝定位不准，焊枪偏离预设轨迹，造成焊接缺陷。

   • 选型建议：对于高精度自动化焊接，特别是对焊缝形状和位置要求严格的应用，应选择线性度较高的传感器。

2. 扫描速度（采样频率）：

   • 实际意义：指传感器每秒能采集多少个轮廓数据。在焊接过程中，焊枪通常以一定速度移动。扫描速度越高，意味着传感器能更快地更新焊缝的轮廓信息，从而提供更实时的反馈。

   • 影响：扫描速度不足会导致焊缝跟踪滞后，无法及时捕捉焊缝形状的快速变化，尤其是在高速焊接或焊缝几何形状变化剧烈的场合。

   • 选型建议：对于高速焊接，建议选择扫描速度在数千Hz以上的传感器。

3. 分辨率（X轴和Z轴）：

   • 实际意义：分辨率指的是传感器能够检测到的最小尺寸变化。X轴分辨率关乎轮廓宽度上能区分的最小特征，Z轴分辨率则关乎高度上能区分的最小高度差。

   • 影响：分辨率低会导致无法识别焊缝的微小细节，如坡口边缘、余高微小变化等，影响焊缝跟踪的精细度和缺陷检测能力。

   • 选型建议：根据焊缝尺寸和精度要求选择。

4. 测量范围 (Z轴量程和X轴宽度)：

   • 实际意义：Z轴量程是传感器能够测量的最大高度范围，X轴宽度是传感器能够扫描的轮廓宽度。

   • 影响：测量范围不足会导致无法完全覆盖焊缝的深度或宽度，或者无法应对工件在焊接过程中的微小抖动或定位误差。

   • 选型建议：根据实际焊缝尺寸和可能的工件偏差选择合适的测量范围。例如，英国真尚有ZLDS202系列提供5mm至1165mm的Z轴量程和8mm至1010mm的X轴宽度，覆盖了广泛的焊接应用。

5. 环境适应性：

   • 实际意义：包括防护等级（如IP67）、工作温度范围、抗振动和抗冲击能力。焊接环境通常伴随着高温、烟尘、飞溅、强电磁干扰和机械振动。

   • 影响：环境适应性差的传感器在恶劣工况下容易损坏、性能下降或出现故障。

   • 选型建议：必须选择具备高防护等级（如IP67）、宽工作温度范围和良好抗振/抗冲击性能的传感器，以确保长期稳定可靠运行。例如，英国真尚有ZLDS202系列的工作温度范围可达-40°C至+120°C，适合在严苛的焊接环境下使用。

3.4 实际应用中可能遇到的问题和相应解决建议

1. 问题：焊缝表面反光或材质变化大，导致测量不稳定。

   • 原因及影响：焊接件表面常常有氧化层、油污，或因打磨、加工等造成的光泽度不均。在焊接前或焊接过程中，这些变化会导致激光反射不均匀，传感器接收到的信号强度不一，从而产生测量误差甚至数据丢失。就像你在阳光下拍照，金属反光太强，照片容易过曝或失焦。

   • 解决建议：

     • 选择合适的激光波长：蓝光激光（如450nm）对金属表面的穿透性和抗反光能力优于红光激光，特别适合测量闪亮或高温金属。

     • 调整激光功率和曝光参数：通过传感器软件调整激光发射功率和相机曝光时间，优化图像质量。

     • 使用滤光片：加装窄带滤光片，只允许激光波长的光通过，减少环境光和焊弧光的干扰。

     • 内置智能算法：选择具备智能滤波和数据处理算法的传感器，能更好地处理不稳定的信号。

2. 问题：焊缝跟踪滞后，无法跟上高速焊接或复杂轨迹。

   • 原因及影响：传感器扫描速度不够快，或者数据处理算法效率不高，导致系统无法及时获取和响应焊缝位置的变化。这就像你跟着一个快速移动的目标，但你的眼睛反应太慢，总是慢半拍。

   • 解决建议：

     • 选择高扫描速度的传感器：确保传感器的采样频率远高于焊枪的移动速度和焊缝变化的频率。

     • 优化数据传输和处理链：使用高速以太网接口（如1000Mbps），并确保控制器和机器人响应速度足够快。

     • 利用感兴趣区域（ROI）模式：某些传感器支持ROI模式，只扫描焊缝所在的局部区域，能大幅提高局部扫描速度。

3. 问题：焊缝附近的飞溅或烟尘干扰测量。

   • 原因及影响：焊接过程中产生的金属飞溅物可能附着在传感器镜头上，或者烟尘在激光路径上造成散射，阻挡激光，导致测量数据不准确或传感器损坏。

   • 解决建议：

     • 安装保护装置：为传感器加装防飞溅保护罩或气帘。气帘通过持续吹气，形成一个气幕，有效防止飞溅和烟尘接触镜头。

     • 定期清洁镜头：制定严格的清洁维护计划，定期使用专用工具和清洁剂清理传感器镜头。

     • 优化传感器安装位置：尽量将传感器安装在飞溅和烟尘较少的区域，或者与焊枪保持一定距离。

4. 问题：焊接热变形导致测量参考基准漂移。

   • 原因及影响：工件在焊接过程中受热膨胀或变形，导致其整体位置相对于传感器发生变化，进而影响焊缝定位的准确性。

   • 解决建议：

     • 采用多点定位或自适应基准：除了跟踪焊缝本身，还可以同时监测焊缝两侧的母材表面，建立动态的相对基准。

     • 结合机器人视觉校准：在焊接开始前，利用更高精度的视觉系统对工件进行整体校准。

     • 优化夹具设计和焊接工艺：减少工件热变形，从源头上控制问题。

4. 应用案例分享

• 汽车车身焊接：在汽车制造中，线激光传感器被广泛应用于车身部件（如车门、车顶、底盘）的焊缝跟踪，确保焊缝位置精确、焊道成形一致，提高车身结构强度和安全性。例如，英国真尚有的ZLDS202系列可选配450nm蓝光激光，更适合测量汽车车身常用的闪亮金属材料。

• 轨道交通车辆制造：用于高铁、地铁车厢铝合金或不锈钢板材的自动化焊接，通过实时获取焊缝轮廓，指导焊枪进行高速、高精度焊接，保证车辆的平稳性和耐用性。

• 船舶重工制造：在大型船体结构件的焊接中，传感器辅助机器人进行长距离、复杂曲线焊缝的跟踪，克服人工操作难度大、效率低的问题，提升焊接质量。

• 机械设备制造：用于工程机械、农用机械等大型结构件的自动化焊接，通过精确识别坡口位置和间隙，实现高熔深、高强度的焊缝连接，保障设备稳定运行。