1.1引言
焊接是一种采用物理或者化学的方法使分离的金属或其他热塑性材料结合的制造工艺。作为制造业中关键的加工技术之一，目前在核工业、机械重工、航天航空、石油化工等行业得到了广泛应用，为推动国民经济发展起到了不可忽视的推动作用。随着科技的进步和社会发展不步伐的加速，工业对焊接提出了更高的要求:稳定的焊接质量、高效的焊接效率，同时要改善工人的工作环境。工业机器人应用于焊接领域，为这一问题提供了解决方案，满足了社会对焊接的巨大需求。焊接机器人在保证焊接质量稳定的同时，有效地减轻了工人劳动强度， 降低企业劳力成本，提高生产效率，增加了企业的效益。 焊接机器人的使用极大推动了焊接自动化的进程，显著提高了企业的生产能力。目前应用于焊接的机器人大多为“示教一再现”型，但是对于一些比较复杂的焊接工序或者焊接工件的尺寸和位置发生变化时，会需要花费大量的时间进行示教。此外“示教一再现”型机器人只能按照事先设置的轨迹运行，无法根据外界变化做出反馈并进行调整。因此为保证焊接时焊缝相对于预先设置的轨迹偏差尽可能小，对夹持工具、安装精度提出了更高的要求。在实际焊接生产时，加工和安装的精度、焊接热变形以及机器人自身系统缺陷，都会到导致实际焊缝轨迹和示教路径不一致。这样就会影响最终的焊接质量，加大制造的成本，制约的生产效率的进一步提高。针对该问题学者通过模拟人类决策的方式，将传感器技术与机器人结合起来，以提高其智能水平。把外界的信息通过声音、图像、作用力等可识别的形式传递给机器人。然后对信息进行处理，决定反馈的方式。这样就可以极大提高机器人的适应能力，达到自行调整的目的。未来适应性好、高智能化水平的焊接机器人将成为焊接领域的主要加工工具，同时焊接机器人也是高科技的集中体现。因此无论从学术研究方面，还是实际应用价值，机器人智能化焊接方面的研究工作都具有重要意义。 在这样的背景下，针对智能化焊接技术对视觉传感方面的要求，本文提出了一种基于改进的混沌粒子群算法(工CPSO)的焊接机器人视觉系统标定方法和初始焊位导引策略。实验表明，采用本文方法标定后的视觉系统具有良好的精度。