针对埋弧焊焊缝激光视觉跟踪系统，提出采用s7—200PLC作为主控制器的控制方法。介绍了跟踪系统结构及其原理，分析了系统的工作过程；阐述了PLC的选型、各种信号的确定及I／O分配；针对前置式传感器的特点，提出在水平方向一种新颖的焊缝轨迹跟踪方法，并采用PD算法进行纠偏控制；针对高度方向跟踪，采用模糊控制方法进行高度方向的调整；给出了PLC软件设计的流程图。试验证明，该系统运行稳定，水平跟踪精度达到0．5mm，高度跟踪精度达到1mm，完全满足焊接质量的要求。

介绍了超声波的物理基础，研制了焊接缝跟踪中的非接触超声波传感器。利用声阻抗匹配技术减小了超声波的传输损耗。设计了聚焦透镜，使声束焦点直径达到了０．５ｍｍ。

焊缝跟踪是保证焊接质量和焊接自动化的前提，而传感器是实现这一前提的基础。通过目前国内外常见的焊缝跟踪传感器优缺点的比较。设计了电弧传感器焊缝跟踪控制器，并利用控制器实现了焊缝跟踪，且具有良好的跟踪稳定性和精度。

研究了2 mm厚铝合金薄板脉冲钨极惰性气体保护焊(GTAW)焊接过程中的熔池前端焊缝特征,设计了相应的焊缝边缘获取方法,基于此提出了一种实时焊缝跟踪方法,并设计了模糊PID控制器.结果表明将提出的实时焊缝跟踪技术分别在平板对接直缝试件、法兰环缝试件上进行试验,跟踪精度分别可以控制在±0.3 mm和±0.35 mm之内.

针对目前焊接系统自动化程度低、控制方式单一等特点，介绍了一种采用旋转电弧传感器的移动焊接机器人系统，给出了相关部分的原理和结构；针对该机器人，设计了含多种控制方法的混合控制器。整个系统采用模糊控制、PI控制、bang-bang控制相结合的方法，对控制策略进行了分析，通过实验论证了系统整体的性能。

在机器人视觉引导中,激光线投射位置往往与焊枪头位置存在一定的偏差值,导致在焊缝形状多变的情况下实时纠偏精度较低。因此,提出一种基于Smith预估控制模型的纠偏方法。首先,以形态学中的skeleton和矩形开运算为核心算法提取出焊缝中心点。然后,根据焊缝中心点计算出纠偏量,将纠偏量按顺序存入容器中,采用Smith原理构建的数学模型对存储的数据进行处理。最后,使用处理后的数据逐点进行滞后纠偏。数据仿真和实际测试结果表明:实际纠偏精度在0. 35 mm以内,满足工程焊接对纠偏精度的要求,具有很强的实用性。

针对当前小型生产车间难以做到智能化生产问题,设计一套智能焊接系统,使机器人在焊接过程中可以对搭接焊缝、对接焊缝的路线进行精确跟踪。以ABB公司irb1600机器人为载体,实现机器人与传感器的通信,通过校准传感器的视觉以及对算法的设定,使传感器识别到焊缝的特征点,并通过特征点的位置与校准的位置误差反馈给机器人纠偏信号。使用ABB机器人专用的编程指令编写程序,通过上位机实时对传感器的视觉进行监控并做出调整。实验结果表明:此系统针对

焊接自动化及智能化已成为焊接业的发展趋势,焊缝跟踪技术是实现焊接自动化的关键。文中依据传统弧焊机器人系统的基础上,首先通过激光视觉传感器采集工件上激光线的成像信息,经过控制系统模数转换后,以灰度矩阵的形式存入计算机存储器得到数字图像,然后对这些数字图像运用滤波去噪、图像分割、边缘检测特征点提取等一系列图像处理技术,得到焊缝中心特征点像素坐标,最后经过像素坐标与位置坐标变换得到焊缝中心坐标,控制系统根据数学模型成像原理得到焊缝中心位置与电弧的偏差进行实时纠偏,最终实现焊缝位置检测与焊缝跟踪。

针对现有液压油管手工焊接存在的焊接效率低、焊缝成型差、工作环境恶劣等方面的问题，开展面向液压油管的机器人智能焊接技术的研究。通过已搭建的整套机器人弧焊平台，开展机器人焊接工艺试验、焊缝跟踪技术、柔性工装夹具设计等3方面的研究，目前部分研究成果已应用于实际生产。