面向多类型复杂相贯焊缝的3D视觉机器人伺服定位新方法及其焊接轨迹优化研究

《Optics & Laser Technology》：A novel 3D visual robotic servo approach for weld seam localization in multi-type complex intersecting joints

本文提出了一种创新的3D视觉机器人焊接方法，通过改进手眼校准（Eye-in-Hand）技术获取高质量点云数据，结合自适应曲率特征提取和极轴定位技术，实现了多类型相贯焊缝（如管-管/球-管接头）的精准定位。该方法有效解决了传统焊接因生产/装配/夹具误差导致的轨迹偏移问题，通过点云平滑拟合与插值生成优化焊接轨迹，在核电、石化等关键工业领域展现出卓越的精度与泛化能力。

　　

亮点

通过自适应曲率分析巧妙捕捉点云的凹凸特征，像给焊缝做"CT扫描"般实现粗定位，再结合极轴定位技术进行毫米级精雕细琢。

实验系统

如图2所示，这个酷炫的硬件平台就像焊接界的"变形金刚"：焊接运动控制系统以机械臂为核心，搭配变位机翩翩起舞；3D视觉系统则采用手眼（Eye-in-Hand）配置，让结构光相机与机械臂默契配合，精准捕捉工件表面点云。

焊缝定位

当球面与管状结构相遇，形成的相贯焊缝就像DNA双螺旋般充满几何奥秘。我们另辟蹊径，通过点云凹凸特征分析取代传统几何拟合，让算法像侦探一样从点云曲率变化中捕捉焊缝的蛛丝马迹。

机器人焊接轨迹规划

离散的点云就像调皮的像素点，容易导致焊接轨迹"打嗝"。我们通过平滑处理、轨迹拟合与插值三连击，将波动特征点优化成丝滑的焊接路径，堪比给机器人装上防抖云台。

实验与结果

在仿真和实体平台的双重验证下，该方法展现出令人惊喜的精准度与泛化能力，就像为各种复杂接头量身定制的"焊接GPS"。

结论

这项研究为相贯焊缝焊接提供了智能解决方案，通过3D视觉感知与自适应算法，让机械臂拥有了"火眼金睛"，为核电压力容器等关键部件焊接质量保驾护航。