一种基于几何结构分析的机器人激光焊接缝跟踪方法，用于复杂的三维焊接轨迹

《IEEE Transactions on Industrial Informatics》：A Robotic Laser Welding Seam Tracking Method for Complex 3-D Weld Trajectories Based on Geometric Structure Analysis

激光焊接中缝采样易受工件复杂三维几何导致的投影失真影响，并存在小曲率或直角转折时的稳定跟踪难题。提出的解决方案通过深度学习编码“点-向量对”超像素实现局部表面法线估计补偿投影失真，结合先验几何近似引导的视角控制算法确保高精度轨迹跟踪。实验表明，焊接焦点平均绝对误差0.16-0.20mm，激光入射方向平均绝对误差0.99°-1.58°，有效提升复杂工件焊接精度与稳定性。

　　

摘要：

在激光焊接过程中，使用线结构光传感器进行焊缝采样时容易受到投影失真的影响，这是由于金属板材工件复杂的3D几何形状所致。这种投影失真会导致采样得到的焊缝轮廓随观察角度的不同而发生变化，进而影响激光入射方向的规划。此外，当3D焊缝轨迹包含较小的曲率半径或直角转弯时，稳定的目标跟踪控制也会变得极具挑战性。为了解决这些问题，本文提出了一种新方法：该方法通过基于深度学习的局部法线估计来补偿投影失真，并利用焊缝轨迹的先验几何近似信息，在复杂的3D焊缝轨迹上实现鲁棒的视角控制。在法线估计方面，焊缝特征被编码为“点-向量对”超像素，并通过单阶段深度卷积网络进行提取，从而在焊接产生的眩光、飞溅物、烟雾和反射光等环境下实现高效、稳定的检测，同时保持边界清晰度。利用“点-向量对”表示方法，激光入射方向会根据估计的法线进行自适应调整，以减少由投影失真引起的姿态不确定性。对于视角控制，采用了一种基于预定义轨迹的几何-数值分析前馈导向控制算法，确保在紧密曲线和直角转弯处实现稳定的感知和高精度的连续跟踪。在涉及不同工件几何形状的两次实验中，该方法分别实现了平均绝对激光焦点位置误差为0.16毫米和0.20毫米，以及平均绝对3D激光入射方向误差为0.99°和1.58°，验证了其在金属板材激光焊缝跟踪方面的效率、稳定性和准确性。