作為現代制造業重要的材料成型加工工藝，焊接技術在建築業、船舶制造業、石油業、航空業等眾多行業和領域中的應用已經十分廣泛，焊接質量控制顯得尤為重要。但是，目前焊接質量的控制仍然依賴於焊接作業前的試驗以及對焊接工藝的優化設計，難以在焊接過程中實現對焊接質量的實時監控，不能杜絕缺陷的產生。傳統的人工檢測質量和線下質量監管已難以滿足快速增長的制造量和復雜的工藝需求。《中國制造2025》中指出，要“促進制造業數字化、網絡化、智能化發展”，在線質量檢測分析已成為焊接領域中重要的研究內容之一。

隨著生產和相關技術的需要，越來越多的科研人員投入到焊縫質量和缺陷在線實時自動檢測等相關技術的研究中，也產生了一定的成果。但是，焊縫質量和缺陷在線實時自動檢測技術仍然面臨許多問題。迄今為止，國內還沒有一套比較完善的焊縫質量在線檢測繫統能夠成熟地運用到實際工業生產過程中。機器視覺檢測技術具有非接觸、無損傷及穩定高效等特點，已越來越多地應用到焊接過程中焊縫跟蹤、目標識別和缺陷識別等方面。將基於人工智能的機器視覺檢測技術應用於焊縫質量檢測，不僅可以大大降低工作人員的勞動強度、避免作業環境對人體健康的危害、限度地提高相關生產過程的自動化程度，還可以大大提高焊接作業的生產效率及產品的質量，有利於現代制造業中產品的大批量持續生產。焊接過程中信息的快速獲取和自動處理性能的不斷提高，也為工業生產的信息集成提供更加便利的條件。

為了給焊接過程提供穩定可靠的實時性質量評價，實現機器人焊接過程中智能化的焊接質量監控，本書闡述了利用機器視覺檢測、數字圖像處理和人工智能等技術對焊接過化圖像信息的識別研究，詳細介紹了焊接過程中監測熔池區域的圖像信息、提取缺陷信息，采用基於結構光的主動視覺法實現成形焊縫的表面檢測，通過對焊縫的X 射線圖像進行智能檢測，識別和定位焊縫的內部缺陷等方面的內容。本書得到了國家重點研發計劃課題的資助（編號2018YF0707305）。希望本書能為從事焊縫成形、焊縫缺陷和焊縫質量智能檢測與識別的研究人員提供參考，共同提高焊接檢測的精度和效率，逐步提高焊接過程自動化的程度。非常感謝劉翠榮教授、吳志生教授在本書內容和相關課題中給予的指導，感謝朱彥軍博士、李曄博士、李岩博士、劉康同學以及課題組其他成員在課題研究和本書撰寫中給予的無私幫助。由於本人水平所限，書中難免有很多不足之處，敬請讀者批評指正。



著者

2021 年1 月

於太原科技大學