焊缝视觉跟踪和焊缝高度跟踪是焊接自动化中的关键技术，尤其在机器人焊接、精密制造等领域中至关重要。以下是两者的详细解析：
一、焊缝视觉跟踪通过视觉系统（如摄像头、激光扫描仪等）实时检测焊缝位置和形状，引导焊枪沿焊缝路径精确移动，确保焊接质量。关键技术传感器技术
结构光/激光扫描：通过投射激光条纹或光栅，结合摄像头捕捉变形图像，计算焊缝三维轮廓。
高速相机：适用于动态焊接场景，实时捕捉焊缝图像。
红外/热成像：检测焊接温度场变化，辅助定位焊缝。
图像处理算法
边缘检测（如Canny算法）：提取焊缝边缘。
特征匹配：通过模板匹配或特征点（如SIFT）识别焊缝位置。
深度学习：利用卷积神经网络（CNN）训练模型，识别复杂焊缝（如坡口焊缝、不规则焊缝）。
实时控制
将视觉数据与机器人运动控制系统集成，实时调整焊枪位姿（位置、角度）。
应用场景复杂轨迹焊接（如曲线焊缝、三维空间焊缝）。
多品种小批量生产（需快速适应不同工件）。
强干扰环境（如飞溅、烟尘下的抗干扰算法）。
挑战环境干扰：焊接烟尘、弧光、金属飞溅影响图像质量。
动态适应性：工件变形或装配误差导致焊缝位置偏移。
实时性：需在毫秒级完成图像处理与控制响应。
二、焊缝高度跟踪实时监测焊缝成形高度（如余高、熔深），通过闭环控制调整焊接参数（电流、速度），确保焊缝高度符合工艺要求。关键技术高度检测方法
激光三角测量：通过激光位移传感器测量焊缝表面高度。
飞行时间（TOF）：利用激光或超声波测量焊枪到工件的距离。
结构光三维重建：生成焊缝横截面轮廓，计算余高。
控制策略
PID控制：根据高度误差动态调节焊接电流或送丝速度。
模型预测控制（MPC）：结合焊接工艺模型优化参数调整。
多传感器融合
结合视觉、电弧信号（如电压、电流）实现冗余检测，提高可靠性。
应用场景高精度焊接（如航空航天部件）。
多层多道焊：确保每层焊缝高度均匀。
薄板焊接：防止烧穿或熔深不足。
挑战材料影响：不同母材的热膨胀特性导致高度变化非线性。
实时调控：焊接过程的热积累可能影响闭环控制稳定性。
传感器安装：需避免焊枪和工件的空间干涉。
三、视觉与高度跟踪的结合协同方案视觉引导+高度闭环：视觉系统定位焊缝，高度传感器实时调节焊接参数。
多模态数据融合：融合图像、激光测距、电弧信号，提升跟踪精度。
智能算法：采用强化学习优化焊接参数，适应动态工况。
典型系统架构复制传感器层（相机+激光） → 数据处理层（图像处理+高度计算） → 控制层（机器人+焊接电源）
四、发展趋势AI驱动：深度学习用于复杂焊缝识别和工艺参数预测。
高动态响应：基于FPGA/GPU的实时处理硬件。
柔性化：适应小批量、多品种生产的快速编程技术。
数字孪生：通过仿真模型预演焊接过程，优化跟踪策略。
总结焊缝视觉跟踪解决“焊在哪里”的问题，而高度跟踪解决“焊得多高”的问题，两者结合可大幅提升焊接自动化水平。目前镭烁光电的焊缝跟踪系统已经把这两个功能集成到了一起，可以实现不规则材料焊接的自动化焊接。
