焊接机器人焊缝自动跟踪系统研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着工业自动化的发展，焊接机器人作为一种先进的自动化设备，已经在汽车制造、航空航天、船舶制造等领域得到了广泛应用。

然而，传统的焊接机器人通常需要预先设定好焊接轨迹，一旦焊接过程中出现偏差，例如工件变形、定位误差等，就会导致焊接质量下降甚至焊接失败。

为了解决这个问题，焊缝自动跟踪技术应运而生。

2. 本选题国内外研究状况综述

随着自动化技术的不断发展，焊接机器人焊缝自动跟踪技术的研究越来越受到国内外学者的重视，并取得了丰硕的成果。

1. 国内研究现状

我国在焊接机器人焊缝自动跟踪技术领域起步较晚，但近年来发展迅速。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本课题主要内容如下:
1.深入研究焊接机器人焊缝跟踪技术，分析其工作原理、优缺点以及适用范围，为系统设计提供理论依据。

2.设计合理的硬件系统方案，包括传感器选型、信号处理电路设计、控制系统硬件平台搭建等，为系统实现提供硬件支持。

3.开发高效、稳定的软件算法，包括传感器数据处理算法、焊缝特征提取与识别算法、运动控制算法等，保证系统能够准确地跟踪焊缝。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验研究和仿真模拟相结合的方法，逐步开展以下研究工作：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解焊接机器人焊缝自动跟踪技术的最新研究进展、主要技术路线和发展趋势，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.系统设计阶段：根据研究目标和技术路线，设计焊缝自动跟踪系统的总体方案，包括传感器选型、硬件平台搭建、软件算法设计等。

3.系统实现阶段：根据系统设计方案，进行硬件电路设计、软件编程、系统集成等工作，搭建实验平台。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.基于多传感器融合的焊缝识别方法：针对单一传感器信息易受环境干扰的问题，本研究拟采用多传感器融合技术，将视觉传感器和激光传感器的信息进行融合，提高焊缝识别的准确性和鲁棒性。

2.基于深度学习的焊缝特征提取算法：针对传统特征提取算法难以适应复杂焊缝形态的问题，本研究拟采用深度学习技术，构建卷积神经网络模型，自动提取焊缝特征，提高特征提取的效率和精度。

3.基于预测控制的机器人运动控制算法：针对传统pid控制算法难以应对焊缝变化的实时性问题，本研究拟采用预测控制算法，根据焊缝的预测轨迹，提前调整机器人的运动轨迹，提高跟踪的精度和速度。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.李涛，林涛，田国会，等. 基于机器视觉的激光焊接熔池特征提取及应用[j]. 激光与光电子学进展, 2020, 57(16): 1614001.

2.王振华，刘振宇，王殿龙，等. 基于结构光视觉传感的焊缝跟踪技术研究进展[j]. 中国激光, 2020, 47(06): 215-227.

3.刘振宇，王振华，张文健，等. 基于结构光的焊缝三维信息获取技术与系统研究进展[j]. 机械工程学报, 2019, 55(14): 18-34.