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摘 要：传统的焊接机器人在焊接的过程中，容易受到焊接环境和焊接条件改变的影响，降低了机器人焊接的质量，第一代与第二代的焊接机器人已经无法满足现代生产制造业的需求。因此，需要大力发展智能化焊接机器人，应用视觉控制技术、模糊控制技术、人工神经网络技术、嵌入式控制技术等，对传统的焊接机器人进行技术升级，使其自行适应焊接环境和条件的变化，进而实现生产制造焊接领域的柔性化发展。
关键词：焊接机器人;智能机器人;智能技术
智能化焊接机器人是工业焊接生产未来发展的主要方向，由于人工焊接的失误率较大，尤其是精密工件的焊接，需要非常高的精确度，而焊接机器人则解决了这一问题，其焊接效率与焊接精度高，并且可持续稳定焊接，对于生产制造业的发展大有裨益，使得生产制造业高度关注焊接机器人未来的发展。智能化技术在焊接机器人系统中的应用，进一步的提升了焊接机器人的性能，从而促进焊接机器人在生产制造业中的深度应用。
1.焊接机器人发展过程和现状
1.1发展过程
焊接机器人在工业制造领域应用较为普遍，其发展经历了三个阶段，第一代焊接机器人操作简便，采用的是示教焊接方式，无需使用环境模式，可自动修正焊接误差，在工业生产中应用较多。第二代焊接机器人，采用了少量的传感器技术，可实现离线编程，以形成对焊接操作的控制。第三代焊接机器人，运用了多种传感器技术，具有高度的适应性，在接收到生产任务后，依据焊接环境和条件，自动编制焊接程序，人工操作较少，具有典型的智能化特征。
1.2发展现状
现阶段，智能焊接机器人已经出现，运用了模糊数学和神经网络技术，由计算机终端作为控制中心，通过通信网络对焊接机器人进行智能化的控制。而且还将其他先进的科学技术融入到智能化焊接机器人的系统中，像图像处理、人工智能、自动化技术等。工业生产系统技术更新较快，逐渐向着大型化和复杂化发展，需要更为先进的智能焊接机器人，运用分布式人工智能技术和多智能体系统对焊接机器人进行升级改造，提高了焊接机器人的智能化程度，进而促进工业生产效率的提升。
2.焊接机器人智能化技术分析
2.1视觉控制技术
视觉控制相当于焊接机器人的眼睛，其具有图像采集功能，然后将采集到的图像传输至图像处理中心，对图像中的内容进行提取，通过提取的数据进行计算，最后将计算结果反馈给控制中心，控制中心再将信息发送至末端执行机构，进行机器人各关节位置的调整，以实现高精度的焊接操作。焊接机器人使用视觉控制技术后，由机器人自行判断焊接操作，不需要提前进行焊接参数和轨迹的设置，省去了中间编程环节，保证焊接精度的同时，提高了焊接的效率。
视觉控制技术中还有一项非常重要的技术，就是视觉测量技术，其是视觉控制的前提，在机器人焊接时，采用了直接视觉传感，在不接触焊接工件的情况下，将焊接信息反馈至图像处理中心，不会对焊接操作产生任何影响，提取的信息准确并且全面，实用性良好。目前焊接机器人视觉测量系统使用了激光视觉技术，该系统的成本低，信息采集全面，自适应性良好，并且激光视觉传感器使用了主动性视觉三角形，可排除焊接过程中的外部干扰，不受高温影响，在焊接环境不良的情况下，可获取焊接现场准确的信息，使得该项技术在智能化焊接机器人中得到了良好的运用。
2.2模糊控制技术
模糊控制技术使用了模糊数学理论，将模糊推理、模糊關系、模糊决策等运用到焊接机器人的系统中，其是比较典型的智能化技术。焊接机器人的焊接轨迹多变，具有时变性的特征，所以无法使用精度高的数学模型，而模糊控制技术采用了模糊数学理论，具有自适应的优势，可对焊接操作进行实时控制。焊接机器人的模糊控制器就是应用模糊控制技术制作的，使其具备了人的直觉，可准确进行焊接的判断，然后作出焊接方式上的调整，并且现阶段模糊控制器的通用性良好。
模糊控制技术在实际的应用中存在着一定的不足，其采用的是数学模糊理论，综合控制能力薄弱，一旦焊接过程中出现了变动，将会直接影响到焊接的质量。第一，精度不够，模糊控制表需要通过多次的调整和优化才能投入使用，由于其均档级的限制，降低了焊接的精度，一般会采取调整量化等级数目的方式解决这一问题，然而查询表占用系统空间过多，使得系统运行速度变慢，计算时间过长。第二，自适应薄弱，模糊控制器的各项参数在设定后，参数将无法进行调整，一旦在焊接过程中，工件发生变化，其还会按照设定的参数进行操作，其对一些参数变化反应不够灵敏，使得其自适应性较差;第三，振荡问题，如果模糊控制表设计出现问题，或者是比例因子设置错误，都是引起机器人振荡的主要原因。
2.3人工神经网络技术
工业生产中的焊接操作本身较为复杂，并且具有不确定性，容易受到多种因素的影响，需要焊接机器人更加的智能化，以适应焊接过程的时变性和众多的干扰因素。而神经网络技术与人脑功能有些相似，也可以说是模仿人脑功能而研发的一种智能化技术，使用软件、计算机打造一个人工神经网络系统，其中存储了大量的焊接知识和焊接经验，系统具有一定的学习、记忆、联想能力，可实现对焊接过程的跟踪监测和智能化控制。
人工神经网络分布式存储信息，信息存储量非常大，而且还使用了并行处理技术，容错性非常好，对焊接过程进行联想和推理，然后做出正确的判断，进一步提高了焊接机器人的智能化水平。在数据处理上，其与专家系统有着很大的差异，第一，人工智能系统可自行学习，并储备了庞大的焊接知识，可从实际的焊接操作中，学习和积累经验，不需要专业人士的辅助;第二，对源数据要求不是很高，可在数据不精确的情况下，进行准确的焊接控制。目前人工神经网络技术在焊接机器人中的应用，使用的是基于BP算法的前馈式多层神经网络，优点是其可确保有效收敛，缺点是收敛速度慢。
2.4嵌入式控制技术
智能化技术的不断发展，使得生产制造业对焊接机器人的智能化要求逐渐提高，促使焊接机器人的体积逐渐变小，焊接反应更加灵敏，并且可保证焊接的效率和精度。嵌入式控制器就是其中的典型，其体积较小、方便携带、焊接质量好，在焊接机器人系统中得到了良好的应用。该项技术的应用，实现了人机交互的功能，可以替代原有的微处理器。嵌入式控制器具有实时显示功能，使用键盘输入数据后，会立即通过液晶显示器进行显示，操作人员可对焊接过程进行实时干预，增强了焊接机器人系统的灵活性，与以往的控制器相比，其具有如下的优势，第一，体积小，计算机是控制器的几十倍;第二，成本低，嵌入式控制器体积小，去除了一些不用的部件，可根据焊接需求进行定制，经济效益明显，并且控制器的性能也得到了保证;第三，功耗小，体积小功耗自然就小，携带方便，可进行室外焊接。经过实际的应用发现，与模糊控制器相比，嵌入式控制器的功能性较为突出，实现了在线检测，可及时发现机器人焊接上的错误，极大提升了焊接的质量。
结语：当下，智能化技术已经发展到更高的层次，使得智能化技术在各行各业得到了广泛的应用，而且5G移动网络的发展，进一步提高了当代的智能化水平。智能化技术在焊接机器人系统中的应用，在提高焊接精度和焊接效率的同时，实现了焊接操作的智能化控制，无需过多的人工干预，焊接机器人可自行调整焊接过程，极大的节约了生产制造业的人力成本，有利于生产制造业经济效益的提升。
参考文献：
[1]陈德喜.焊接机器人技术研究与应用现状[J].科技风，2020，439（35）：17-18.
[2]张栋梁.焊接智能化的研究现状及应用[J].汽车世界，2020，（2）：1-1.
（云南技师学院（云南工贸职业技术学院），云南 昆明 650300）
关键词：焊接机器人;智能机器人;智能技术
智能化焊接机器人是工业焊接生产未来发展的主要方向，由于人工焊接的失误率较大，尤其是精密工件的焊接，需要非常高的精确度，而焊接机器人则解决了这一问题，其焊接效率与焊接精度高，并且可持续稳定焊接，对于生产制造业的发展大有裨益，使得生产制造业高度关注焊接机器人未来的发展。智能化技术在焊接机器人系统中的应用，进一步的提升了焊接机器人的性能，从而促进焊接机器人在生产制造业中的深度应用。
1.焊接机器人发展过程和现状
1.1发展过程
焊接机器人在工业制造领域应用较为普遍，其发展经历了三个阶段，第一代焊接机器人操作简便，采用的是示教焊接方式，无需使用环境模式，可自动修正焊接误差，在工业生产中应用较多。第二代焊接机器人，采用了少量的传感器技术，可实现离线编程，以形成对焊接操作的控制。第三代焊接机器人，运用了多种传感器技术，具有高度的适应性，在接收到生产任务后，依据焊接环境和条件，自动编制焊接程序，人工操作较少，具有典型的智能化特征。
1.2发展现状
现阶段，智能焊接机器人已经出现，运用了模糊数学和神经网络技术，由计算机终端作为控制中心，通过通信网络对焊接机器人进行智能化的控制。而且还将其他先进的科学技术融入到智能化焊接机器人的系统中，像图像处理、人工智能、自动化技术等。工业生产系统技术更新较快，逐渐向着大型化和复杂化发展，需要更为先进的智能焊接机器人，运用分布式人工智能技术和多智能体系统对焊接机器人进行升级改造，提高了焊接机器人的智能化程度，进而促进工业生产效率的提升。
2.焊接机器人智能化技术分析
2.1视觉控制技术
视觉控制相当于焊接机器人的眼睛，其具有图像采集功能，然后将采集到的图像传输至图像处理中心，对图像中的内容进行提取，通过提取的数据进行计算，最后将计算结果反馈给控制中心，控制中心再将信息发送至末端执行机构，进行机器人各关节位置的调整，以实现高精度的焊接操作。焊接机器人使用视觉控制技术后，由机器人自行判断焊接操作，不需要提前进行焊接参数和轨迹的设置，省去了中间编程环节，保证焊接精度的同时，提高了焊接的效率。
视觉控制技术中还有一项非常重要的技术，就是视觉测量技术，其是视觉控制的前提，在机器人焊接时，采用了直接视觉传感，在不接触焊接工件的情况下，将焊接信息反馈至图像处理中心，不会对焊接操作产生任何影响，提取的信息准确并且全面，实用性良好。目前焊接机器人视觉测量系统使用了激光视觉技术，该系统的成本低，信息采集全面，自适应性良好，并且激光视觉传感器使用了主动性视觉三角形，可排除焊接过程中的外部干扰，不受高温影响，在焊接环境不良的情况下，可获取焊接现场准确的信息，使得该项技术在智能化焊接机器人中得到了良好的运用。
2.2模糊控制技术
模糊控制技术使用了模糊数学理论，将模糊推理、模糊關系、模糊决策等运用到焊接机器人的系统中，其是比较典型的智能化技术。焊接机器人的焊接轨迹多变，具有时变性的特征，所以无法使用精度高的数学模型，而模糊控制技术采用了模糊数学理论，具有自适应的优势，可对焊接操作进行实时控制。焊接机器人的模糊控制器就是应用模糊控制技术制作的，使其具备了人的直觉，可准确进行焊接的判断，然后作出焊接方式上的调整，并且现阶段模糊控制器的通用性良好。
模糊控制技术在实际的应用中存在着一定的不足，其采用的是数学模糊理论，综合控制能力薄弱，一旦焊接过程中出现了变动，将会直接影响到焊接的质量。第一，精度不够，模糊控制表需要通过多次的调整和优化才能投入使用，由于其均档级的限制，降低了焊接的精度，一般会采取调整量化等级数目的方式解决这一问题，然而查询表占用系统空间过多，使得系统运行速度变慢，计算时间过长。第二，自适应薄弱，模糊控制器的各项参数在设定后，参数将无法进行调整，一旦在焊接过程中，工件发生变化，其还会按照设定的参数进行操作，其对一些参数变化反应不够灵敏，使得其自适应性较差;第三，振荡问题，如果模糊控制表设计出现问题，或者是比例因子设置错误，都是引起机器人振荡的主要原因。
2.3人工神经网络技术
工业生产中的焊接操作本身较为复杂，并且具有不确定性，容易受到多种因素的影响，需要焊接机器人更加的智能化，以适应焊接过程的时变性和众多的干扰因素。而神经网络技术与人脑功能有些相似，也可以说是模仿人脑功能而研发的一种智能化技术，使用软件、计算机打造一个人工神经网络系统，其中存储了大量的焊接知识和焊接经验，系统具有一定的学习、记忆、联想能力，可实现对焊接过程的跟踪监测和智能化控制。
人工神经网络分布式存储信息，信息存储量非常大，而且还使用了并行处理技术，容错性非常好，对焊接过程进行联想和推理，然后做出正确的判断，进一步提高了焊接机器人的智能化水平。在数据处理上，其与专家系统有着很大的差异，第一，人工智能系统可自行学习，并储备了庞大的焊接知识，可从实际的焊接操作中，学习和积累经验，不需要专业人士的辅助;第二，对源数据要求不是很高，可在数据不精确的情况下，进行准确的焊接控制。目前人工神经网络技术在焊接机器人中的应用，使用的是基于BP算法的前馈式多层神经网络，优点是其可确保有效收敛，缺点是收敛速度慢。
2.4嵌入式控制技术
智能化技术的不断发展，使得生产制造业对焊接机器人的智能化要求逐渐提高，促使焊接机器人的体积逐渐变小，焊接反应更加灵敏，并且可保证焊接的效率和精度。嵌入式控制器就是其中的典型，其体积较小、方便携带、焊接质量好，在焊接机器人系统中得到了良好的应用。该项技术的应用，实现了人机交互的功能，可以替代原有的微处理器。嵌入式控制器具有实时显示功能，使用键盘输入数据后，会立即通过液晶显示器进行显示，操作人员可对焊接过程进行实时干预，增强了焊接机器人系统的灵活性，与以往的控制器相比，其具有如下的优势，第一，体积小，计算机是控制器的几十倍;第二，成本低，嵌入式控制器体积小，去除了一些不用的部件，可根据焊接需求进行定制，经济效益明显，并且控制器的性能也得到了保证;第三，功耗小，体积小功耗自然就小，携带方便，可进行室外焊接。经过实际的应用发现，与模糊控制器相比，嵌入式控制器的功能性较为突出，实现了在线检测，可及时发现机器人焊接上的错误，极大提升了焊接的质量。
结语：当下，智能化技术已经发展到更高的层次，使得智能化技术在各行各业得到了广泛的应用，而且5G移动网络的发展，进一步提高了当代的智能化水平。智能化技术在焊接机器人系统中的应用，在提高焊接精度和焊接效率的同时，实现了焊接操作的智能化控制，无需过多的人工干预，焊接机器人可自行调整焊接过程，极大的节约了生产制造业的人力成本，有利于生产制造业经济效益的提升。
参考文献：
[1]陈德喜.焊接机器人技术研究与应用现状[J].科技风，2020，439（35）：17-18.
[2]张栋梁.焊接智能化的研究现状及应用[J].汽车世界，2020，（2）：1-1.
（云南技师学院（云南工贸职业技术学院），云南 昆明 650300）