摘要：焊接监测技术是通过对焊接过程中的电流、电压、温度、气流等参数进行实时检测，以探测焊接过程中的缺陷和异常情况。通过对这些参数的监测，我们可以判断焊接电弧的形状、电弧稳定性、材料熔化深度等情况，从而实现对焊接质量的控制。
焊接监测技术是通过对焊接过程中的电流、电压、温度、气流等参数进行实时检测，以探测焊接过程中的缺陷和异常情况。通过对这些参数的监测，我们可以判断焊接电弧的形状、电弧稳定性、材料熔化深度等情况，从而实现对焊接质量的控制。
目前，较为常见的焊接监测技术包括：激光光谱技术、红外辐射技术、电磁波无损检测技术、声波检测技术等。其中，激光光谱技术是一种基于原子发射光谱或分子吸收光谱的检测技术，主要用于在线检测焊接过程中的合金元素和杂质元素。红外辐射技术则是利用物质在热平衡时发射的红外辐射强度与温度呈线性关系的特点，来实现焊接过程中温度场的实时监测和控制。电磁波无损检测技术主要是通过观察电磁波在焊接金属中传播的特征和异常情况，来探测焊接过程中是否存在未焊透、哈氏裂纹等问题。而声波检测技术则是利用焊接过程中产生的声波信号，来识别焊接缺陷、气泡等问题。
激光熔覆熔池监测
一.熔池传感方式的发展现状
1. 视觉和声学传感的概念
视觉传感, 简言之, 是应用在生产装置的一种电子图像技术。而这种生产装置不管它是出于过程控制, 机械控制, 还是质量控制等各种目的。视觉传感器产品(即图像摄取装置, 分CMOS和CCD两种)把图像抓取到, 然后将该图像传送至处理单元, 通过数字化处理, 根据像素分布和亮度、颜色等信息, 来进行尺寸、形状、颜色等的判别。进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
焊接过程的自动化和智能化是未来焊接技术的发展方向，但焊接过程是一个电、光、热、力等多种因素综合作用下的复杂的物理化学过程，焊接电弧更是一个多输入多输出，强耦合，非线性时变的控制对象，还具有干扰因素多等特点，因此这是一个具有挑战性的任务。为此技术人员开发了光学、声学、力学、电弧电压等各种形式的焊弧传感器器件用以实现对焊接过程的监控。
声学传感器由电压晶体材料制成，利用一定条件下电弧燃烧时发出的声音频率与熔池体积有着一一对应的关系，检测出声音频率，从而间接反映出熔池的一些特征参数。主要被应用于等离子穿孔焊、激光焊的熔透传感、焊缝缺陷检测及焊缝跟踪等。电弧传感器利用电弧自身的特性，即电流、电压等，目前的应用领域主要是在焊缝跟踪和熔敷控制方面。
2. 视觉信息传感技术
机器人视觉信息传感涉及到几个部分的内容：视觉传感器、光源、视觉信息处理的硬软件。在弧焊过程中，由于存在弧光、电弧、飞溅以及烟雾等多种干扰，使用何种视觉传感方法是首要确定的问题。在弧焊机器人中，根据使用照明光的不同，可以将视觉方法分为被动视觉和主动视觉两种。被动视觉是指利用弧光或普通光源和摄像机组成的系统。其特点是采用适当的光学系统滤去大部分弧光，使熔池区图像清晰真实；主动视觉一般指具有特定结构光源与摄像机组成的视觉信息传感系统。其特点是使用适当波长的光源，使之与电弧区别开来，从而光学传感器仅仅接受该波长的光线，而滤去弧光。
3. 图像处理过程
在使用视觉传感技术进行焊缝跟踪控制的过程中，激光二极管发出的点光源经过柱状镜变成一束线光源，投射到工件表面。由于试验中采用的是激光束垂直照射，CCD倾斜接收的方案，这样可以同时得到工件表面和高度方向的两维信息。CCD接收到反射光后，将视频信号送入图像采集卡，经过A/D转换成8bit数字信号，以中断传送方式经PCI总线送入计算机内存。接着调用图像处理程序进行图像预处理（滤波、增强等）和图像后处理（抽取焊缝中心线、检测特征信号点），得到偏差信号后，经控制算法得到控制信号，由执行机构控制交流伺服电机作上、下、左、右4个方向的运动，以达到实时偏差调整的目的。
二.熔池监测技术简介
熔池监测技术是保障激光增材制造、激光熔覆、焊接等工艺质量的关键技术，常见类型及原理如下。
基于视觉成像的监测：利用工业相机（如CCD、CMOS）采集熔池图像，通过图像处理算法提取熔池的形貌特征，如面积、长宽、轮廓等。可将相机与加工头同轴安装，使熔池与相机相对静止，减少图像矫正需求。该方法能直观反映熔池的宏观形态变化，为工艺参数调整提供直观依据，但受熔池亮度、飞溅、等离子体干扰等因素影响，图像处理算法的精度和鲁棒性是关键。
基于温度场的监测：主要通过红外摄像机或高温计等非接触式测温设备，采集熔池的温度分布信息。红外摄像机可获取熔池的热图像，通过热成像算法计算出温度场分布；高温计则通过测量熔池辐射的特定波长光信号来确定温度。温度场监测能反映熔池的热状态，帮助判断熔池的稳定性、是否存在局部过热或冷却过快等异常，对控制熔池凝固过程、减少残余应力和缺陷有重要意义。
基于光谱分析的监测：借助光谱仪器采集熔池等离子体的光谱信号，分析特征谱线强度、谱线相对强度比等，可获取熔池中材料的成分、元素含量、等离子体温度、电子密度等信息。该方法能从微观角度反映熔池的冶金过程，有助于发现因材料成分异常导致的潜在缺陷，但对光谱仪器的精度和环境干扰抑制要求较高。
基于声学的监测：包括声发射（AE）技术和激光超声（LU）技术。AE技术可捕捉熔池中因裂纹扩展、气孔形成等缺陷产生的声发射信号，通过分析信号特征判断缺陷类型和位置；LU技术利用激光照射产生超声波，通过检测超声波在熔池及材料中的传播特性来获取熔池内部信息，具有非接触、不受高温环境影响等优点，但对激光参数和检测系统精度要求较高。
不同监测技术各有优缺点，实际应用中常根据工艺需求、监测精度要求、环境条件等因素选择或组合使用。
三.最新焊缝熔池监测技术
焊缝熔池监测技术是焊接质量控制的核心环节，近年来随着工业4.0和智能制造的推进，该领域涌现出多项突破性技术。下文将系统介绍近几年焊缝熔池检测技术的最新进展，包括主流检测方法、AI应用、多传感器融合技术以及行业应用案例。
光学成像是当前熔池监测的主流技术，最新进展包括：
高动态范围(HDR)成像：采用240Hz高帧率工业相机，结合多曝光融合技术，在电弧光强度达10⁵ Lux的极端环境下仍能清晰捕捉熔池流动形态。
激光三角测量法：精度可达±0.01mm，通过激光条纹投射和CMOS传感器接收反射光成像，已成为汽车制造等领域的主流方案。
OCT光学相干断层扫描：非侵入性高分辨率成像技术，可实时监测熔池熔深，特别适用于航空航天领域精密焊接。
声学监测在特定场景展现独特优势：
超声波监测：适用于厚板焊接，可检出内部缺陷，测量缺陷高度的误差控制在1mm内。
电弧声信号分析：通过20-20000Hz频段的特征声信号判断熔池状态，响应时间
最新红外监测系统可实时捕捉800-1500℃的熔池温度场分布，结合AI算法实现：热变形补偿；多层多道焊跟踪；未熔合、咬边等缺陷识别。
误判率：先进CNN模型在铝合金焊接中将未熔合缺陷漏检率从8%降至0.3%。
响应时间：嵌入式AI芯片(如NVIDIA Jetson)实现毫秒级检测，部分系统响应时间
自适应学习：华工科技的工业大模型系统通过预训练坡口类型库，使异形焊缝识别率达98%以上。
深度学习缺陷检测：基于YOLOv7架构，可同时识别气孔、夹渣、未熔合等6类常见缺陷，准确率超99.5%。
数字孪生系统：通过实时数据构建熔池数字模型，预测焊接质量并优化工艺参数。
多模态数据融合：结合视觉、红外、声学数据，采用卡尔曼滤波算法提升监测可靠性。
3.多传感器融合技术突破
多传感器融合技术已成为现代焊接自动化领域的核心技术之一，通过整合来自不同类型传感器的数据，显著提升了焊接熔池检测的精度、稳定性和可靠性。3.1 典型融合算法卡尔曼滤波：用于多传感器数据的时间序列融合，有效降低噪声干扰。
在焊缝跟踪系统中实现焊枪位姿的实时纠偏，响应延迟
深度学习：卷积神经网络预训练坡口类型库，提升V型、U型等异形焊缝识别率至98%以上。
AI缺陷识别算法可实时分析熔池宽度、余高、夹渣等12项参数。
模糊PID控制：结合焊枪运动学模型动态调整焊接速度与偏移量。
某汽车焊装车间应用后，车身强度一致性提升30%。
激光跟踪传感器：提供±0.01mm级空间定位。
熔池监控传感器：HDR成像捕捉熔池动态。
工件温度检测传感器：红外监测热场分布。
国内某品牌光电开发的系统采用：
视觉传感：高帧率工业相机+结构光投影，解析焊缝三维轮廓(精度±0.01mm)。
激光扫描：线激光传感器捕捉坡口几何参数。
电弧传感：通过电流/电压波动反演熔池动态，补偿视觉盲区。
多传感器系统相比单一技术：
综合精度提升40%，适应强弧光、飞溅、烟尘等复杂工况。故障率降低60%。
3.5 行业应用典型案例
门环拼板焊接：镭烁光电激光跟踪系统实现±0.01mm精度，通过动态补偿解决热变形问题，使焊接良率从92%提升至99.5%，单条产线年节省返工成本超300万元。
白车身焊接：白车身焊接工位应用激光视觉系统，焊接节拍从120秒/件提升至85秒/件，焊点飞溅率降低75%
新能源电池托盘焊接：新能源电池托盘焊接中，缺陷率从5%降至1%以下。
航空航天领域：
钛合金构件焊接实现0.01mm级精度，解决激光焊接光污染问题，发动机涡轮叶片焊接中避免热变形影响气动性能。能源装备领域：核电管道密封焊接与风电塔筒大直径环缝跟踪，替代人工高危作业
某火电厂通过32通道数据同步采集，汽轮机故障检修效率提升50%。
精密电子领域：
支持微电子连接器0.5mm以下焊点的高效焊接，确保气密性与无虚焊，PCB板焊接中，LAKNN算法将图像配准精度提升30%，焊接精度±0.01mm。四. 最新焊缝熔池检测技术成本分析
根据最新市场数据，焊缝熔池检测技术的成本因技术类型、精度要求和应用场景差异显著。以下是主要技术的价格区间：
技术类型价格区间(万元)典型配置适用场景工业级HDR成像28.5-90500Hz高速振镜系统，8通道光谱传感器汽车制造、一般工业焊接3D激光跟踪系统5-100±0.05mm精度，支持多机器人协同汽车门环焊接、航空航天红外热成像3-50450°C宽区间测温，30-80kHz可调能源管道、厚板焊接多传感器融合10-286激光+视觉+电弧传感组合精密制造、异形焊缝AI检测系统20-200+嵌入式AI芯片(如Jetson)，ResNet-50模型高精度自动化产线注：进口品牌设备价格通常为国产品牌的1.5-3倍，航空航天级设备成本可达工业级的2-5倍。
初期投资：
门环焊接线：约80-150万元（含3D跟踪+AI质检)。电池托盘检测：50-100万元（激光视觉系统）。
效益表现：
检测节拍从45s缩短至8s。年节约返工成本超300万元。缺陷率从1.8%降至0.05%。
设备成本：钛合金检测系统约200-500万元
维护特点：
年度维护费占比12-18%。含真空环境适应性改造。预测性维护系统可降低30%意外停机。
国产化替代：国产品牌价格较进口低30-50%，如国内某品牌光电系统性价比显著。
技术降本：
AI模型压缩技术使硬件需求降低40%。多光谱融合方案减少传感器数量。
维护优化：
远程诊断降低现场服务成本50%。模块化设计使备件成本下降35%。
五.多传感器融合焊缝熔池检测技术技术挑战和发展趋势
环境干扰：
强弧光、飞溅、烟尘等导致传感器信号衰减。解决方案：采用多光谱成像技术消除弧光干扰。
数据同步：不同传感器采样频率差异导致时序错位。进展：基于EtherCAT总线的同步系统，同步误差
实时性要求：熔池动态变化快，需毫秒级响应。突破：边缘计算部署，处理延迟降至5ms内。
传感器校准：多传感器空间配准精度影响融合效果。创新：在线自标定算法，维护周期延长3倍。
数字孪生技术：实时构建熔池数字孪生模型，模拟和预测熔池行为。某航天企业应用后，焊接工艺优化周期缩短40%
AI增强融合：迁移学习快速适配新设备类型，自学习周期从72小时压缩至3小时。缺陷拦截率达98%，参数自动调整响应时间
抗干扰技术：新型抗焊接强磁干扰电子式磁控开关专利，避免电磁干扰导致的误判多通道同步采集系统结合自适应滤波，信噪比提升15dB。
微型化与集成化：MEMS技术实现传感器尺寸缩小50%，功耗降低30%。温压一体传感器尺寸更小、重量更轻，符合汽车行业轻量化趋势。
5G远程焊接：结合低延迟通信实现工程师远程监控。
量子传感技术：分辨率达0.1微米的新一代监测设备正在研发。
绿色检测技术：低功耗传感器与可持续材料应用。
六.焊接熔池监测技术小结
随着AI与多传感器技术的深度融合，焊缝熔池检测正从"经验判断"迈向"数据驱动"的新阶段。
多传感器融合技术通过整合视觉、激光、红外、声学等多元信息，显著提升了焊接熔池检测的精度和可靠性。当前主流方案采用特征级融合结合深度学习算法，在汽车、航天等领域已取得显著成效。然而，环境干扰、数据同步等问题仍需持续突破。
未来发展趋势将集中于三个方向：(1)数字孪生与实时仿真技术的深度集成；(2)边缘AI芯片赋能本地化智能处理；(3)新型MEMS传感器实现更高集成度。随着工业4.0推进，多传感器融合系统有望在2025-2030年实现焊接质量控制的全面自主化，推动智能制造迈向新高度。
注：1. 本文参考部分百度/深度探索照片和文献。 如有侵权，请联系本公众号删除，谢谢!
来自： 钢铁裁缝之焊接
长三角G60激光联盟陈长军转载
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来源：江苏激光联盟