摘要：本文深入探讨了基于线激光轮廓传感器的焊缝智能识别与避障策略。随着自动化焊接技术的不断发展，精确识别焊缝并有效避障成为提高焊接质量和效率的关键。线激光轮廓传感器凭借其高精度、非接触式测量等优势，为焊缝的智能识别与避障提供了有力的技术支持。通过对传感器工作原理的分析，结合先进的信号处理算法和智能控制策略，本文详细阐述了焊缝智能识别与避障的实现方法，旨在为自动化焊接领域提供新的思路和解决方案。

关键词：线激光；轮廓传感器；焊缝；智能识别

一、引言

在现代工业生产中，焊接是一种重要的连接工艺。随着自动化技术的飞速发展，自动化焊接设备的应用越来越广泛。然而，在实际焊接过程中，焊缝的形状、位置和尺寸往往存在不确定性，同时焊接环境中可能存在各种障碍物，这些因素都给自动化焊接带来了挑战。为了提高焊接质量和效率，实现焊缝的智能识别与避障成为自动化焊接领域的重要研究方向。

线激光轮廓传感器作为一种先进的测量设备，具有高精度、非接触式测量、快速响应等优点，能够实时获取物体表面的三维轮廓信息。将线激光轮廓传感器应用于焊缝智能识别与避障，可以有效地解决传统焊接方法中存在的问题，提高焊接的自动化程度和智能化水平。

二、线激光轮廓传感器的工作原理

线激光轮廓传感器主要由激光器、光学镜头、感光元件和信号处理电路等部分组成。激光器发出的线状激光照射在被测物体表面，由于物体表面的高度变化，激光线在物体表面形成不同的变形。光学镜头将变形后的激光线成像在感光元件上，感光元件将光信号转换为电信号，信号处理电路对电信号进行处理，最终得到物体表面的三维轮廓信息。

线激光轮廓传感器的测量原理基于三角测量法。激光器发出的激光线与感光元件的光轴之间形成一个固定的夹角，当激光线照射在物体表面时，根据物体表面的高度变化，激光线在感光元件上的成像位置也会发生变化。通过测量激光线在感光元件上的成像位置变化，可以计算出物体表面的高度信息，从而得到物体表面的三维轮廓。

三、焊缝智能识别方法

（一）信号处理算法

1.滤波处理

由于测量环境中存在各种噪声干扰，线激光轮廓传感器采集到的信号中会包含大量的噪声。为了提高信号的质量，需要对采集到的信号进行滤波处理。常用的滤波方法有均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。这些滤波方法可以有效地去除信号中的噪声，提高信号的信噪比。

2.特征提取

焊缝的特征主要包括焊缝的宽度、深度、形状等。为了实现焊缝的智能识别，需要从线激光轮廓传感器采集到的信号中提取出焊缝的特征信息。常用的特征提取方法有边缘检测、轮廓提取、区域生长等。这些方法可以有效地提取出焊缝的特征信息，为焊缝的智能识别提供依据。

3.模式识别

在提取出焊缝的特征信息后，需要采用模式识别算法对焊缝进行分类和识别。常用的模式识别算法有支持向量机、神经网络、决策树等。这些算法可以根据焊缝的特征信息，对焊缝进行准确的分类和识别。

（二）智能识别系统架构

1.传感器模块

传感器模块主要由线激光轮廓传感器和信号调理电路组成。线激光轮廓传感器负责采集物体表面的三维轮廓信息，信号调理电路负责对传感器采集到的信号进行调理和放大，提高信号的质量。

2.信号处理模块

信号处理模块主要由微处理器和信号处理算法组成。微处理器负责对传感器采集到的信号进行处理和分析，信号处理算法负责对信号进行滤波、特征提取和模式识别等处理，实现焊缝的智能识别。

3.控制模块

控制模块主要由控制器和执行机构组成。控制器负责根据焊缝的识别结果，控制执行机构进行焊接操作。执行机构可以是焊接机器人、自动化焊接设备等。

四、焊缝避障策略

（一）障碍物检测方法

1.基于激光扫描的障碍物检测

利用线激光轮廓传感器对焊接环境进行扫描，通过分析扫描得到的三维轮廓信息，检测出环境中的障碍物。可以采用阈值分割、聚类分析等方法对三维轮廓信息进行处理，提取出障碍物的位置和形状信息。

2.基于视觉传感器的障碍物检测

除了线激光轮廓传感器，还可以结合视觉传感器对焊接环境进行检测。视觉传感器可以获取更丰富的环境信息，如颜色、纹理等。通过对视觉传感器采集到的图像进行处理和分析，可以检测出环境中的障碍物。可以采用图像分割、目标识别等方法对图像进行处理，提取出障碍物的位置和形状信息。

（二）避障路径规划

1.基于几何模型的避障路径规划

根据探测到的障碍物精确位置与形状数据，构建焊接环境的精细几何模型。借助此模型，我们采用先进的路径规划算法，诸如A*算法和Dijkstra算法等，以精确规划焊接机器人的避障路径。在规划过程中，我们充分考虑焊接机器人的运动学限制与动力学特性，确保所规划的路径既符合避障要求，又具备实际可行性。

2.基于动态规划的避障路径规划

在焊接过程中，环境中的障碍物可能会发生变化。为了适应这种变化，需要采用动态规划的方法进行避障路径规划。动态规划方法可以根据实时检测到的障碍物信息，不断调整焊接机器人的避障路径，确保焊接机器人能够安全地避开障碍物。

（三）避障控制策略

1.速度控制

在焊接机器人接近障碍物时，降低焊接机器人的运动速度，以减小碰撞的风险。可以采用比例-积分-微分（PID）控制算法对焊接机器人的速度进行控制，根据焊接机器人与障碍物的距离，实时调整焊接机器人的速度。

2.转向控制

当焊接机器人检测到障碍物时，需要及时调整焊接机器人的运动方向，以避开障碍物。可以采用模糊控制算法对焊接机器人的转向进行控制，根据焊接机器人与障碍物的相对位置和距离，实时调整焊接机器人的转向角度。

结语

本文提出了一种基于线激光轮廓传感器的焊缝智能识别与避障策略。通过对线激光轮廓传感器的工作原理进行分析，结合先进的信号处理算法和智能控制策略，实现了焊缝的智能识别和避障。该策略具有高精度、非接触式测量、快速响应等优点，能够有效地提高焊接质量和效率，为自动化焊接领域提供了新的思路和解决方案。未来，可以进一步研究和优化该策略，提高其稳定性和可靠性，拓展其应用范围。

参考文献

[1]罗梦演.基于激光轮廓扫描传感器的周向循环体零件轴线弯曲测量方法研究[D].吉林大学，2024.

[2]石胜旗，陈云云，贺燕红，蔡勇，姜凯友.基于线激光轮廓传感器的鱼体表面重构技术与误差分析[J].食品工业，2020，41（10）：235-238.

[3]李雯.基于激光轮廓传感器的钢轨外形检测系统[D].中国铁道科学研究院，2014.

作者简介：朱训成，（1983-09）男，汉族，安徽省安庆市，助教，本科，研究方向：材料工程方向。

课题基金项目情况：

项目号：2024zrzd05 项目名称：基于线激光轮廓传感器智能焊缝识别与避障路径研究