摘要
随着智能制造与人工智能技术的迅速发展，工业机械臂与具身智能的结合逐渐成为复杂生产任务与人机交互研究的核心方向。本团队与中铝智能等高端制造企业开展紧密合作，围绕机械臂控制、焊点识别、多模态物体识别与位姿估计等领域展开研究，开发了一款铝卷智能焊接机器人。通过融合视觉、点云、激光等多模态信息，通过复杂工件的精确建模和语义信息的嵌入，实现不规则铝卷的高精度建模与焊点定位。该算法已在ABB工业六轴机器人上得到验证并部署于实际工业生产应用中，为国内首创性成果。
论文：
智能焊接系统（IWS）正逐渐取代工业生产中的手工焊接，因为它们能够通过深度学习模型实时响应焊接过程界面的变化并相应地调整焊接参数，及时调整机械臂的位姿以应对复杂的焊接情况。然而，IWS主要用于焊接金属板材，缺乏在卷材上的有效解决方案。这主要是因为卷材焊接涉及复杂的三维定位和规划，这对IWS的反馈能力提出了更高的要求。为了解决这一差距，我们针对铝卷材提出了一种智能铝卷焊接系统（SAWCS）。SAWCS结合了2D成像、3D点云数据和基于深度学习的分割，以高精度识别可焊接区域。并且开发了一个名为CRALCoil的专用数据集，用于训练模型进行鲁棒特征识别和自适应路径规划。通过实际测试，SAWCS在焊接路径规划方面表现出了更高的精度和可靠性，满足了工业对高效稳定焊接的需求。这种方法为扩大制造业中的智能焊接应用奠定了基础。未来的工作将侧重于提高系统在不同生产条件下的适应性。相应研究成果已发表于CCF-A类会议WWW2025。
专利：
一种热轧铝卷智能化与规范化的焊位识别方法
专利流程示意图
本专利旨在智能识别大型铝卷生产过程中产生的错层等异常，并精准识别防展开焊点位置，通过使用高精度工业深度相机和引入神经网络，达到异常区域和焊点识别精度控制在1mm以内的效果，解决当下智能焊接系统中使用激光和传统焊点识别方法精度低、误差率大的问题。