激光焊接机对产品焊接过程控制的研究

激光焊接技术是一种不需接触的焊接技术，其速度较快，焊接效率更高，中间过程处理对焊接接头的性能有重要作用。国内激光焊接机焊接过程的控制主要集中于借助光学器件对焊接的过程进行监控，比如采用激光焊接焊缝追踪和高速摄像机对焊缝进行实时监测。

国内激光焊接研究专家马国栋等人将激光焊接头与CCD视频跟踪模块集成在一起，提出一种采用一字线激光进行自动化焊缝检测的方法。该方法利用激光三角测量法，得到焊缝的高度、宽度等形状信息。如图一字激光检测原理，激光焊接时，一字激光垂直打在焊缝上，经待焊工件上表面的漫反射，成像在CCD像平面上。像平面上的每一焊缝特征点将确定待焊工件表面上的一点。

在跟踪算法方面，采用精度高、速度快的核相关滤波器目标跟踪算法，分别对常见的直线型和曲线型焊缝位置进行跟踪。实验所得数据拟合曲线与焊缝形态误差在5%以内，吻合度较高，实时跟踪效果良好。

国外的研究主要对焊接的过程中添加外部能量和使用人工智能模型对焊接进行模拟和预测等工作进行了细致的研究。Haeusler A 等人通过使用附加的参数、振荡频率和振幅，并结合带叠加圆周运动的线性馈电的空间功率调制方式，针对锂离子电池和大功率电子器件的互连中使用到的铜材料焊接进行了研究。

结果显示，不仅可以增加连接面积，还可以增加激光焊接过程的稳定性和焊缝的质量特性。在焊接某些特殊金属时，焊料在熔池中并不能充分混合，导致焊缝中元素分布不均匀。德国的Ustundag O等人基于此进行了研究，他们利用振荡磁场在熔池中形成非保守的洛伦兹力分量，以改善整个材料厚度上的元素分布。通过光谱法（EDS）分析两种跟踪元素（Ni、Cr）的分布，结果显示当磁场向焊接方向旋转30°时，焊料分布有了根本的改善。这一研究对于磁场在焊接方面的使用提供了数据支持。

A. Belitzki等人提出了一种能够更大限度地减小多焊缝复杂框架结构变形的方法，将人工神经网络建立的元模型应用于激光焊接的过程中，根据子区域内的焊接参数预测局部变形。利用遗传算法有效地寻找出适合全局结构的焊接参数。结果表明，该方法能有效、可靠地识别出10亿多个潜在参数组合中的畸变最小参数。