在工业制造领域，焊接是金属加工的核心工艺之一，其质量直接影响产品的安全性与可靠性。传统焊接依赖人工经验，存在效率低、精度差、适应性弱等问题。随着智能制造的发展，焊缝跟踪与识别技术成为解决这些痛点的关键，其通过高精度传感与智能算法，实现了焊接过程的自动化与智能化。  

一、焊缝跟踪与识别技术的核心原理

该技术通过多学科融合，实时捕捉焊缝特征并调整焊接路径，主要包含以下环节：

1. 视觉传感与数据采集 

采用激光视觉传感器（如结构光扫描、点激光三角测量）或工业相机，实时获取焊缝的高分辨率图像或三维点云数据。通过主动光源（如蓝光、条纹光）增强对比度，消除环境光干扰。 

2. 图像处理与特征提取 

对采集的数据进行滤波降噪、边缘检测、轮廓拟合等处理，结合深度学习算法识别焊缝类型（V形、角焊缝等），并提取关键参数。 

3. 实时跟踪与动态纠偏 

将处理后的数据与预设工艺参数匹配，通过PID控制或自适应算法驱动焊枪调整姿态，确保焊点始终对准焊缝中心，偏差精度可达±0.01mm。

二、技术优势与应用场景 

相比传统焊接，焊缝跟踪与识别技术具备显著优势：

- 高精度：可适应复杂工件（如曲面、不规则结构）的连续焊接。  

- 高效率：减少人工干预，焊接速度提升30%以上。  

- 强鲁棒性：在强弧光、烟尘等恶劣环境下稳定运行。  

典型应用领域：  

1. 汽车制造：车身焊接中实现多机器人协同作业，确保一致性。  

2. 航空航天：钛合金薄壁件焊接，避免热变形导致的误差。  

3. 能源设备：管道环缝焊接的自动化检测与修复。  

三、技术挑战与未来趋势  

尽管该技术已取得突破，但仍面临挑战：  

- 复杂工况适应性：如多层多道焊的路径规划、高反光金属表面的识别精度。  

- 算法泛化能力：需针对不同材料、工艺开发专用模型。  

四、镭烁光电的创新实践  

作为行业技术引领者，镭烁光电研发的LS-VT3000系列焊缝跟踪系统已成功应用于多个标杆项目：  

- 采用自适应光学滤波技术，在0.01秒内完成动态纠偏；  

- 支持离线编程与在线学习，兼容20余种焊接工艺；  

- 通过云平台实现远程监控与工艺库共享，助力企业数字化升级。  

焊缝跟踪与识别技术是智能制造落地的“最后一厘米”，其发展将推动焊接从“经验驱动”转向“数据驱动”。随着工业4.0的深化，这一技术必将在高端装备、新能源等领域释放更大价值，为制造业提质增效提供核心支撑。