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焊接学报
焊接学报

王亚

月刊

0253-360X

hjxbjb@126.com

0451-86323218

150028

哈尔滨市和兴路111号

焊接学报/Journal Transactions of the China Welding InstitutionCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊主要刊登焊接各专业学科理论研究的专题论文和反映焊接新材料、新工艺方法的专题论文。它代表了中国焊接学术水平具有一定的权威性，在国内外拥有广大的读者，在国际上享有一定的声誉。被美国《工程索引（Ei）》、《科学引文索引（SCI）》收录，是中国科技论文统计源期刊。
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    焊接机器人视觉感知及智能化焊接关键技术研究进展

    陈华斌肖润泉陈善本
    1-9页
    查看更多>>摘要：智能化焊接在推进"工业强基"工程、支撑国家建设及国防安全中起到重要作用,从重大装备到精细结构,焊接都是不可或缺的关键技术,而机器人作为智能化焊接的重要载体,推动"以机器代替人,以机器解放人"的过程中将发挥重要作用.文中从焊接制造全流程的场景建模、焊接过程形性原位感知、自适应调控、工艺知识构建等关键技术出发,重点阐述了焊接机器人的"免示教"编程环境感知、点云配准、焊缝轨迹规划和焊道自适应编排等共性技术的研究现状,以智能化焊接制造过程多源信息监测及控制系统为例,提出了基于IIOT-MAS(industrial internet of things-multi-agent system)焊接制造系统分层结构模型,介绍了焊接多模态信息感知、融合及工艺知识建模等共性科学问题,并介绍了工程机械部件焊接现场感知数据在线学习和模型-数据双驱动的焊接质量评价模型典型案例,探讨了机器人焊接智能化的发展趋势和所面临的挑战.

    焊接机器人智能化焊接视觉传感焊缝跟踪焊接质量

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    焊接智能化监测技术研究现状与展望

    张志芬陈善本张裕明温广瑞...
    10-20,70页
    查看更多>>摘要：在国家"十四五"智能制造和 2035 制造业高质量发展远景目标规划下,智能化焊接技术的重要性不言而喻.首先,分析了该技术在学术界和工业界的成果发表情况,对目前成果分布的特点进行了总结.此外,列出了该学科方向举办的系列重要学术会议,充分展示了该学科的研究热度.其次,分别从声音、光谱、视觉、热学及多信息融合监测角度出发,综述了焊接/增材技术在缺陷在线检测、过程动态表征、质量监控等方面最新的国内外研究进展,表明了多源信息融合技术是焊接智能化监测技术未来发展的主流.最后,总结了现阶段国内焊接智能化-缺陷在线监测基础研究存在的"六多六少"现象,并从多场景拓展应用出发,指出了焊接智能监测技术的未来发展目标与重点突破问题.

    焊接智能化电弧增材多信息融合缺陷在线检测质量监控

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    电弧增材热源及轨迹规划研究进展

    刘焜闫朝阳陈树君陈希章...
    21-34页
    查看更多>>摘要：电弧增材制造技术因其优异特性在科研和工业装备领域备受关注,在航空航天和武器装备等高端装备制造领域显示出巨大的应用潜力.电弧增材热源是用于熔化金属丝材的重要能量源,是电弧增材制造的核心之一,而电弧热源的稳定性和控制精度直接影响到金属丝材的熔化质量,热输入量决定构件的成形效率.轨迹规划则是电弧增材制造中另一个至关重要的核心技术,直接影响构件的成形质量和性能.文中概述了近年来多电极耦合电弧、主动约束电弧和多能场复合电弧等电弧增材热源以及轨迹规划方面的研究进展,并对未来研究方向做出展望.

    增材制造电弧增材增材热源轨迹规划

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    K-TIG焊接研究现状

    石永华王天序詹家通
    35-44页
    查看更多>>摘要：随着科技的不断进步,锁孔效应钨极氩弧焊(keyhole tungsten inert gas,K-TIG)因其在中厚板焊接中的显著优势,成为现代工业中广泛应用的高效焊接技术之一,在航空航天、核工业、石油化工和船舶制造等对焊接质量要求极高的领域中,应用前景广阔.文中系统回顾了K-TIG焊的发展历程及其在各类材料,如不锈钢、镍合金和钛合金等应用中的现状,同时,智能化焊接技术的发展为K-TIG焊带来了新契机,通过实时监测、自动控制和焊缝跟踪等先进技术,进一步提升了焊接过程的精确性和可靠性,还探讨了熔池熔透识别技术和焊缝跟踪技术的发展现状,这些技术在提高焊接质量和效率方面发挥了重要作用,通过对K-TIG焊的全面分析,旨在为未来的研究提供参考,并为实际应用提供指导.

    K-TIG焊接焊接工艺熔池检测智能焊接

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    基于立体视觉和YOLO深度学习框架的焊缝识别与机器人路径规划算法

    马佳玮孙菁伯迟关心张广军...
    45-49页
    查看更多>>摘要：为了实现机器人焊接的免示教路径规划,结合深度学习与点云处理技术,开发了一种高效、稳定的焊缝智能识别算法.首先,采用ETH(Eye-to-hand)构型的工业级 3D相机获取焊件周围的二维图像和 3D点云模型,利用预先训练的YOLOv8目标检测模型识别焊件所在的ROI区域(region of interest,ROI),模型识别精度为 99.5%,从而实现快速剔除背景点云,并基于RANSAC平面拟合、欧式聚类等点云处理算法,对ROI区域的三维点云进行焊缝空间位置的精细识别;最后根据手眼标定结果转化为机器人用户坐标系下的焊接轨迹.结果表明,文中所开发的算法可实现随机摆放的焊缝自动识别和焊接机器人路径规划,生成的轨迹与人工示教轨迹效果相当,偏差在0.5 mm以内.

    焊缝智能识别机器人路径规划立体视觉YOLO深度学习点云处理

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    基于三维点云的磁极焊缝识别及机器人轨迹生成技术

    贾瑞燕李海超魏方锴徐勇...
    50-54页
    查看更多>>摘要：针对大型水电站发电机磁极变长度、变间隙的复杂焊缝存在的示教编程效率低、精度差的问题,开发了一种基于光栅视觉传感的焊缝识别及机器人轨迹免示教生成技术.采用安装于机器人末端的光栅传感器获取不同部位的磁极焊缝点云,提出了一种结合机器人工具位姿变换矩阵和迭代最近点算法(ICP)的点云配准算法,得到大尺寸磁极焊缝完整点云数据.基于随机采样一致性(RANSAC)开发了焊缝识别算法,实现了机器人焊接轨迹的自动生成.结果表明,该算法可识别出多种复杂工况的磁极焊缝,识别率高,抗干扰能力强,平均识别误差在±0.4 mm范围内,满足焊接要求.

    磁极焊缝识别视觉传感三维点云随机采样一致性

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    面向工程现场维修的焊接机器人数字孪生技术

    高辉胡晓慧王龙周灿丰...
    55-60页
    查看更多>>摘要：核电、盾构、船舶与海洋工程等行业的工程现场环境具有工况复杂、非结构化、条件严酷的特点,对于采用机器人替代人工进行焊接作业具有迫切需求.为了解决复杂环境焊接作业问题,在突破网络通信、三维建模、位姿更新、碰撞检测、数据采集、人机交互等关键技术的基础上,采用数字孪生方式搭建了焊接机器人遥操作试验平台,建立了控制虚拟机器人的上位机与控制实体机器人的下位机之间实时可靠的双向数据通道,实现了虚拟机器人与实体机器人位姿的精确同步控制;同时,以盾构机刀盘现场维修为潜在应用场景,针对Q345钢板材料进行了 2G和 3G位置的机器人遥操作MIG焊试验,并最终获得了外观良好的焊接焊缝.结果表明,机器人数字孪生与遥操作技术在解决复杂工况条件下的高质量焊接方面具有一定优势,在核电、盾构、船舶与海洋工程维修领域具有广阔应用前景.

    数字孪生焊接机器人网络通信三维建模位姿更新

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    机器人搅拌摩擦填丝焊5A06铝合金接头力学性能及腐蚀行为

    董汶江张欣盟谢聿铭邹楠...
    61-65页
    查看更多>>摘要：针对搅拌摩擦焊过程中大型及复杂结构由于装配及加工精度等原因存在焊接间隙的问题,导致焊缝成形差及接头力学性能下降,提出机器人搅拌摩擦填丝焊新方法,实现了 2 mm间隙下 3 mm厚 5A06铝合金板材的填丝焊.结果表明,填充材料与基材实现了良好的冶金连接,获得了无缺陷的焊缝.焊接接头抗拉强度达到 388.9 MPa±1.4 MPa,为母材的 99%,消除了间隙对焊接质量带来的不利影响.剧烈的塑性变形使焊核区材料及填充材料均发生动态再结晶,形成细小的等轴晶粒.盐雾腐蚀试验表明,焊核区和填充材料区细小而弥散分布的第二相使其耐蚀性优于热影响区与母材,填充材料增强了焊核区的耐蚀性,热影响区表面发生点蚀成为裂纹起裂位置,焊接接头强度降低为356.6 MPa±1.2 MPa,为母材的91%.

    机器人搅拌摩擦填丝焊间隙容忍度腐蚀微观组织力学性能

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    一种小口径管道内焊接机器人研究

    黄超苗新刚李加平
    66-70页
    查看更多>>摘要：针对小口径管道传统的人工焊接方法效率低下、劳动强度高、存在安全风险且对操作工人技能要求高,难以满足现代工程的需求,设计了一款小口径管道内焊接机器人.该机器人能够在管道内部自主移动,利用精密的机械结构实现高质量的自动化焊接.机器人主要由行走机构、涨紧机构、焊枪升降机构、焊枪回转机构、送丝机构和智能控制系统等部分组成,通过智能控制系统来精确控制各个电机驱动单元,实现全电动的焊接作业.与现有外焊设备相比,这款内焊机器人能有效避免外部环境干扰,提升焊接稳定性,尤其适用于空间受限、难以采用传统焊接方法的施工环境.此设计不仅提升了自动化焊接的灵活性,还展现了焊接技术的智能化发展趋势,为油气管道建设提供了技术支持.

    小口径管道自动焊管道内焊接焊接机器人结构设计

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    基于视觉注意VGGNet的中厚板低碳钢多层多道熔池分类模型

    周浩陈善本
    71-76页
    查看更多>>摘要：重大装备制造中厚板机器人多层多道焊(multi-layer and multi-pass welding,MLMPW)一直是热点和难点,而实现机器人MLMPW的核心是对其熔池的获取、监控并分类.为了提高MLMPW的自动化和智能化,有必要开发一个熔池图像在线分类系统.针对焊接过程中的熔池图像提出了一种新的MLMPW熔池分类方法——基于视觉注意的(SENet)VGGNet熔池分类方法.为了提高效率和精度,引入迁移学习中的预训练模型到网络训练过程中.因为针对中厚板多层多道熔池研究较少,导致熔池公开数据集较少,为了应对这一问题,需要对数据集进行增广.结果表明,提出的模型可快速有效的对七类MLMPW熔池进行准确分类,预测精度可达到98.39%.

    多层多道焊熔池VGG16视觉注意分类模型

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