随着建筑行业数字化水平的提高，机器视觉将在机器人定位，识别，检测等领域都会有更广泛的应用。不久的将来不仅在建筑钢结构生产上，在施工现场等复杂环境下视觉技术都将会有起到越来越重要的作用。就让我们一起来看看“固建机器人”的机器视觉在建筑机器人上的应用吧。

1. 基于建筑机器人的机器人视觉系统

应用场合：

（1）建筑钢结构工厂

焊接机器人：板料加工、 板料上下料、 工件组立、焊缝跟踪、焊缝品质检测

喷漆机器人：焊接件表面处理、喷漆工件位置识别、喷漆质量检测

(2) 建筑现场施工

抹墙机器人：抹墙位置识别、施工质量检查

地面铺装机器人：地砖位置检测

建筑机器人大量的现场应用需要对于加工或者施工对象做精确定位，然而现有的工业机器人仅能在严格定义的结构化环境中执行预定指令动作，缺乏对环境的感知与应变能力，这极大地限制了机器人的应用。

机器人视觉技术的大大提高了机器人的实际工作效率，减少甚至取消了了对于机器人运动轨迹进行示教或者离线编程的环节，从而节约了大量的编程时间，提高了生产效率和生产质量。

2. 建筑焊接机器人应用：

在建筑机器人焊接领域有两个刚需的机器人视觉的应用

（1） 现有的建筑机器人焊接需要人工通过编程和示教来保证机器人焊接的轨迹。构件多品种，小批量，每次产品更换都需要更改夹具，重新示教，通过多次编程才能确定最终的编程方案，严重影响生产效率。

（2） 焊接过程中，由于工件尺寸公差大，工装本身尺寸误差，或者焊接热应力导致的变形，会导致实际焊缝轨迹与编程轨迹存在差异，而焊接机器人无法识别并修正该差异，从而导致焊接品质出现差异。

3. 固建建筑工业化研发团队针对装配式建筑焊接设备研发了建筑机器人智能焊接系统，在不大幅增加成本的前提下，解决了焊接机器人人工编程的技术难题，打通了焊接机器人换人的最后一公里。

建筑焊接机器人智能焊接系统由以下三个子系统构成

1.

（1）初始焊接位置识别与引导子系统

该系统通过视觉传感器，在工作空间内拍摄焊件的图像，通过图像处理和立体匹配，提取焊缝的初始点在三维空间内的坐标，把这个结果传送给中央控制计算机，由服务器控制机器人的焊枪自动运动到初始焊位准备焊接。

（2）2D摄像头主要用于快速识别焊缝的起点和终点

基于2D视觉技术，工作人员可以通过图形化界面快速获取起始点和终点的X/Y轴坐标，通过深度学习等算法，系统能自行识别并高亮现实焊缝，供操作人员选取。自动寻迹使用前置设定的焊缝起点等信息，启动焊缝寻迹/跟踪两用摄像头，通过算法控制，引导机械手携带焊枪来到可以准确开始焊接过程的起伏点。接下来，系统综合运用神经网络预测，高效滤波，噪声剔除和型态自适应控制等算法，由机器人异步自寻找并确定待焊缝的空间信息，并根据已设定在程序内的经验参数给出最佳焊接角度及机器人焊枪运动轨迹。自动寻迹过程（无需人工干预）完成，机器人自行生成了传统需要人工示教才能获得的空间焊缝轨迹。

2. 基于视觉传感的焊缝跟踪子系统

接着上一步的工作，取待焊工件焊缝位置，形状与方向的图像信息，然后经过特定设计的图像处理的算法提取焊缝形状与方向特征，并根据焊缝位置确定焊枪的下一步接近或纠偏运动方向和位移量，再行启动焊缝跟踪计算程序，通过中央控制机和机器人控制驱动机器人本体移动焊枪端点跟踪焊缝走向和位置纠偏。通过这种方式可以实时调整焊接路径，保证焊接质量。

3.基于视觉传感的焊缝熔透实时控制子系统

利用安装于机器人焊枪行走方向的后部的摄像头，在焊接弧光照射下获取机器人运动后方向的半部熔池变化图像。经过算法提取熔池形状特征如：宽度，半长，面积，形状特征信息等。在根据这些信息，通过中央控制机结合相应的工艺参数和预先建立的焊接熔池动态过程模型预测熔深，熔透，熔宽和余高等焊接质量参数。调用合适的控制策略给出适当的焊接参数调整以及机器人的运动速度，姿态，送丝机速度的调节变化，通过焊接电源和机器人本体等机构执行，实现对焊接熔池动态特征的实时监测，熔透与焊缝成形质量的智能控制。

综上所述，基于视觉技术开发的“建筑机器人智能焊接系统”，利用大量的计算机视觉图像及人工智能技术。通过对焊接坡口特征的提取和分析，以及在焊缝在三维位置空间和时间空间这四个维度的变化情况，结合不同的焊接工艺，自动规划焊接过程中焊机及机器人的实时位姿及运动轨迹。完全可以取代工程师示教编程或离线编程的工作。在实际使用中将会发挥巨大的经济效益。