各类传感器和凯发手机app官网控制方法极大促进了机器人在焊缝跟踪中的应用,不仅提高了焊缝跟踪的精度,同时提高了焊接效率和保证了焊接质量。简述了机器人焊缝跟踪系统的结构，详述了焊缝跟踪过程中各类传感器的工作原理及其特点；阐述了图像处理技术在机器人焊缝轨迹跟踪过程中的研究进展，并对图像的预处理、图像分割与边缘检测和特征提取等研究方法进行了分析。最后，总结了凯发手机app官网控制方法在焊缝跟踪中研究进展及不同形状的焊缝跟踪情况。
随着工业及材料科学的发展，焊接自动化技术已成为一种不可缺少的金属热加工技术。焊接环境非常恶劣，实现焊缝跟踪的自动化可以降低焊接工作者的劳动强度，提高焊接质量。机器人及传感器技术和凯发手机app官网控制方法的迅速发展为焊缝跟踪的实现提供了物质和技术基础。
基于视觉的机器人焊缝跟踪系统
(1) 传感系统：磁控以及电感式复合传感器、霍尔传感器。
(2) 执行机构：焊接机器人(串联机器人或移动机器人)、步进电机、十字滑块(对于移动焊接机器人)。
(3) 控制处理器：单片机与硬件处理电路。
(4) 焊接系统：焊接电源、送丝机构、工装夹具。在工件装配精度、坡口状况、接头形式等焊接条件的影响下，常常使焊枪偏离焊接位置从而降低焊接质量和生产效率。焊缝跟踪系统应用各种传感器技术，采集焊接过程中焊炬与坡口的图像以及产生的电、光、热、声、磁等物理信号；采用控制算法及图像处理等技术寻找焊缝及其中心位置，最后通过机器人的执行机构调整焊炬位置使其处于焊缝中心。
焊缝跟踪过程中应用的传感器主要包括电弧传感器和视觉传感器。旋转电弧传感器不受弧光、飞溅、磁场等因素的干扰，且焊枪本身就是传感器，不存在超前和滞后误差，因此一直受到国内外的重视。除了传感信息之外，焊接过程中的其他因素,如金属烟尘、高频电磁场、射线、电弧辐射和噪声等同样会影响焊缝跟踪的精度。因此，研究合适的滤波方法和偏差识别算法，滤除噪声并且快速、准确地进行偏差识别是国内外学者研究的难点和热点。
相对于电弧传感器，视觉传感器不与工件接触，直接获取焊接区域的三维图像信息，具有再现性好，使用寿命长等特点。但由于是基于视觉传感技术的焊缝跟踪系统，视觉传感器的检测点并不是焊接点，而且在机构装配和光、机、电协同控制上要求较高，需要有高效的图像处理和稳定的控制结构。同时，因为焊接机器人与视觉传感器之间的信息传输是闭环控制，并且需要进行焊接机器人的路径规划与姿态调整，因此对视觉传感的实时性和整个系统控制结构的精度要求较高。
