该技术在工业自动化领域发挥着重要作用，可让系统基于实时成像数据进行检测、监控和决策。在焊接场景中，机器视觉的价值尤为突出 —— 它能强化质量控制、过程监控和缺陷检测，提升生产一致性，同时减少返工或故障。

1. 焊接中机器视觉监测的关键要素

在焊接工艺中，机器视觉的任务是监测几个关键对象：熔池、坡口、焊道、电极尖端以及周围的工件表面。

对这些对象进行精确测量和跟踪至关重要。然而，使用传统可见光进行成像会带来挑战 —— 这主要是由于在熔化极气体保护焊（GMAW）或钨极氩弧焊（GTAW）等工艺过程中会产生强烈的弧光。

2. 焊接中使用可见光的挑战

在可见光谱范围内，电弧成为主要的照明光源。电弧和钢水均会发光，但电弧的亮度要高得多。

这种极强的亮度在相机图像中占据主导地位，其在工件表面的反射会形成明暗不均、高对比度的场景。在短路或脉冲式熔化极气体保护焊（GMAW）中，电弧的脉动还会进一步导致照明的不稳定性。此外，焊接产生的烟尘和飞溅也会形成干扰，它们会散射电弧光，进而掩盖焊接关键要素的可视画面。

3. 近红外成像作为电弧光干扰的解决方案

近红外（NIR）成像为上述挑战提供了强有力的解决方案。与可见光不同，NIR 可削弱电弧光的强度。包括研究人员及 Xiris Automation 内部的研究表明，电弧在近红外波段的辐射强度显著减弱 —— 通常降低数倍。这种更低的强度使相机能够捕捉到更清晰、更均衡的焊接环境图像。

4. 熔池与焊道可见性的对比度优化

熔池在近红外波段会释放更强的热辐射，因此相对于周围环境显得更明亮。这提升了熔池与较暗背景之间的对比度，使其边缘和形状更易辨别。精确的边缘检测对于坡口跟踪或焊道轮廓测量等任务至关重要。更清晰的物体边界可减少机器视觉系统的误差，并提高实时决策的可靠性。

5. 实现精确的 Blob 分析与目标检测

NIR 增强的对比度对 Blob 分析（一种基于亮度阈值识别和量化感兴趣区域的方法）也至关重要。为使 Blob 分析有效工作，目标（如熔池）与周围环境必须有清晰区分。在 NIR 环境下，由于电弧眩光减弱且目标清晰度提升，这一条件更易满足。

6. MeltPool AI 等 AI 工具如何受益于 NIR 技术

此外，基于 AI 的工具（如 MeltPool AI）也能从更清晰的输入数据中获益。当神经网络和其他识别算法被训练用于检测熔池几何形状、焊道形成或电极定位等特征时，若这些特征定义明确且无干扰，算法性能会更优。

总结来看，近红外成像在焊接机器视觉中具有显著优势。通过减少电弧光干扰并增强关键焊接要素的可见性，NIR 实现了更精确、稳定和智能的监测。无论是边缘检测、目标识别还是基于 AI 的分析，NIR 在提供机器视觉系统所需的清晰度方面始终优于可见光。

• Xiris XVC-1000 HDR 相机：旁轴安装于 LDED 打印头上，这款单色高动态范围相机以 60 帧 / 秒的速率拍摄，视野范围为特写级别（12×9 平方毫米）。

• 激光系统：1 千瓦光纤激光 LDED 装置，具有固定的扫描速度、送粉速率和保护气体流量。
  

2. 算法介绍

• 对比度增强：采用 CLAHE（对比度受限自适应直方图均衡化）技术提升熔滴的可见度，同时避免产生过多噪声。

• 羽烟去除：通过减去每一帧的高斯模糊版本来抑制较为平滑的蒸汽羽烟，保留轮廓更清晰的飞溅特征。

• 阈值处理与掩膜操作：将图像转换为二值图，并对主熔池区域进行掩膜遮蔽，仅分离出喷射出的熔滴。

•  blob 分析（连通区域分析）：识别图像中的连通区域（“blobs”，即 blob 块），以统计飞溅物的数量，并测量其尺寸、朝向以及与熔池的距离。

3. 核心发现

• 检测精度：与人工标记的帧相比，平均精度达到 93.4%。

• 激光功率相关性：功率设置越高，产生的飞溅物越多，且这些熔滴飞溅出的距离离熔池更远
  
  
  

4. 意义与影响

通过将飞溅物指标与工艺参数相关联，操作人员可以调整激光功率或送粉速率，以减少不必要的喷射物。该方法运行帧率达 60 帧 / 秒，且所需计算相对简单，使其能够在生产单元中实现近实时监测。

5. 为何 Xiris 相机至关重要

Xiris XVC-1000 HDR 相机可提供飞溅物可靠监测所需的清晰、细节丰富的图像，原因如下：

• 高动态范围（High Dynamic Range）：能够同时清晰呈现明亮的羽烟和昏暗的背景，且不丢失细节。

• 60 帧 / 秒帧率：可捕捉快速移动的熔滴，且无运动模糊。

• 特写视野（12×9 平方毫米）：能够分辨单个飞溅物，便于准确计数和测量。

这些特性共同确保了稳定、高对比度的视频输入 —— 这对于任何实时检测流程而言都至关重要。

参考文献：Kaji F., Narayanan J.A., Zimny M., Toyserkani E., “A Novel Spatter Detection Algorithm for Real-Time Quality Control in Laser-Directed Energy Deposition-Based Additive Manufacturing,” Sensors 25(12):3610, published 8 June 2025.

Kaji, F.; Arackal Narayanan, J.; Zimny, M.; Toyserkani, E. A Novel Spatter Detection Algorithm for Real-Time Quality Control in Laser-Directed Energy Deposition-Based Additive Manufacturing. Sensors 2025, 25 (12), 3610. https://doi.org/10.3390/s25123610.
—Farzaneh Kaji (Multi-Scale Additive Manufacturing Laboratory, University of Waterloo), Jinoop Arackal Narayanan (Teesside University), Mark Zimny (Promation), and Ehsan Toyserkani (University of Waterloo). Submitted 17 Mar 2025; revised 1 Jun 2025; accepted 3 Jun 2025; published 8 Jun 202

Oxford Sensors公司的 OSTrack-NG 系统，整合了公司独有的点扫描激光传感器与经实践验证的多层多道视觉处理软件，为风电制造、核容器焊接、重型梁体加工 及其他厚壁焊接应用场景，提供了目前行业领先的焊缝跟踪解决方案。

OSS300 激光传感器基于点扫描原理设计，相较传统线激光技术具备多项显著优势。拥有大景深设计，景深达300毫米。可对各类焊接接头进行精准、可靠的轮廓检测，包括侧壁夹角为0°的窄间隙接头。

多层多道焊 OSTrack  软件，可直接在带触摸屏的工业平板计算机上运行。凝聚了二十余年在多层多道焊应用领域的技术积淀。该软件软件与设备伺服控制系统对接，可实现实际焊缝轮廓的记忆存储和记忆路径重放焊接，解决了多层多道盖面焊 接时无法自动跟踪的问题，为窄间隙焊接中典型的长时间连续焊接作业，提供广泛的功 能支持与高可靠性的运行保障。

应用场景：风电单桩以及大厚壁筒体的焊接，核电容器窄间隙TIG焊等：

• 板对板焊接
• 直缝内悍
• 直缝外焊
• 环缝内焊
• 环缝外焊

已成功应用于多种大型焊接设备，包括立柱式焊接操作机、 侧梁式焊接机、龙门式焊接机以及机器人焊接系统等。

早在二十多年前，OS团队参与打造了全球首条单桩基础生 产线，将点扫描传感技术与具备记忆回放功能的多层多道焊软 件首次结合，落地应用于半窄间隙埋弧焊接焊缝自动跟踪。这些设备时至今日仍在满负荷量产中。OSTrack-NG 系统，现已在全球多家顶尖单桩基础 及核电产品生产基地投入使用。

操作人员可通过彩色触摸屏轻松监控系统运行状态，既有效降低工作压 力，又能提升岗位工作满意度。

稳定的设备运行能最大程度降低焊接缺陷的产生概率，在多层多道环缝焊接的初期工序中尤为关键，因为此类阶段产生的任何缺陷，后续修复成本都极为高昂。

气孔的常见成因及其影响

虽然焊接中不同类型的气孔由各种具体原因引起，但许多问题源于一些常见的普遍因素。以下是一些典型气孔成因及其对焊接质量影响的总结：

通过解决这些常见问题——例如确保材料清洁、气体保护适当以及采用有效的焊接技术——焊工可以最大限度地减少气孔，并提高焊缝的强度和耐久性。

焊接中的气孔类型

焊接气孔可以表现为多种形式，每种形式都有其独特的特征和成因。从分散气孔和均匀气孔到更复杂的问题（如线性气孔和虫孔气孔），了解这些类型对于识别缺陷和提高焊缝完整性至关重要。

1. 分散气孔

分散气孔的特征是焊缝中随机分布的小孔。这种气孔没有特定的模式，可能表现为焊缝中的“斑点”状气孔。

• 常见成因：通常由保护气体问题、金属表面污染或气体混合不当引起。母材上的水分和污垢也可能导致分散气孔。
• 影响：降低焊缝的整体强度，并可能成为腐蚀或裂纹的起点。

2. 线性气孔

线性气孔表现为沿焊缝特定路径排列的一串孔洞或空腔，可能出现在表面或焊缝深处。

• 常见成因：通常由焊接过程中的持续问题引起，例如气体泄漏或污染在焊接过程中形成重复模式。
• 影响：这种气孔会形成关键薄弱点，使焊缝更容易发生结构失效。

3. 均匀气孔

均匀气孔是指空腔分布较为一致的气孔。虽然与分散气孔相似，但其孔洞分布更均匀或成组出现。

• 常见成因：通常由焊接过程中反复出现的污染或气体流动的系统性问题引起。
• 影响：即使是“均匀”分布的气孔也会对焊缝的耐久性和强度产生负面影响。

4. 虫孔气孔

虫孔气孔的特征是延伸至焊缝深处的细长孔洞，形似隧道或“虫洞”。

• 常见成因：通常由焊接过程中气体滞留、保护不当或母材中存在有害气体引起。
• 影响：虫孔气孔会严重损害焊缝的结构完整性，使其容易产生裂纹或失效。

5. 弧坑气孔

弧坑气孔发生在焊缝末端，当熔融金属未能均匀凝固时，会留下凹陷或“弧坑”。

• 常见成因：通常由焊接过程未正确结束引起，导致焊缝末端形成凹坑。
• 影响：这会形成应力集中点，可能导致裂纹或失效。

如何预防焊接气孔

如前所述，气孔会削弱焊缝的强度和耐久性。虽然成因复杂多样，但可以采取以下关键步骤来减少其发生。这些实用措施解决了气孔的常见成因，为生产高质量焊缝奠定了基础。

1. 彻底清洁表面：母材上的污垢、油脂、油污和锈蚀会在焊接过程中释放气体，导致气孔。使用钢丝刷、磨光机或化学溶液进行适当清洁，确保起始点干净。
2. 确保适当的保护气体覆盖：保护气体可防止大气污染熔池。使用正确的气体混合物并保持稳定的流量，可减少湍流和气体滞留。
3. 正确存储焊接材料：填充材料或电极中的水分和污染物会将气体引入焊缝。使用密封容器或干燥环境进行存储，有助于避免这些问题。
4. 优化焊接技术：电弧长度、焊接角度和焊接速度等变量可能会干扰熔池并导致气孔。遵循最佳实践并控制这些参数可减少缺陷。
5. 控制环境条件：风、气流或空气流动会干扰保护气体，使大气气体进入焊缝。使用屏障或围护结构（尤其是在户外工作时）有助于维持稳定的焊接环境。

检测焊缝气孔的传统方法

1. 目视检查技术

表面气孔通常表现为小针孔或凹坑。这种直接的方法使焊工能够快速识别潜在缺陷。然而，并非所有气孔都可见，可能需要进一步检查以发现隐藏的次表面气孔。

2. 无损检测（NDT）方法

为了发现隐藏的气孔，可以使用以下几种无损检测技术：

• 射线检测（RT）：使用X射线或伽马射线揭示焊缝内部结构并检测隐藏的空腔。
• 超声波检测（UT）：通过分析反射或波形变化，利用声波检测焊缝内部的缺陷。
• 渗透检测（PT）：适用于表面气孔；将染料涂抹在焊缝上，染料会渗入裂纹或气孔中，并在显影剂作用下可见。

气孔问题的常见迹象

• 焊缝表面的孔洞或凹坑：表面上的小针孔通常表明气体滞留，可能暗示焊缝内部存在更深层次的问题。
• 焊接过程中的飞溅：过多的飞溅可能表明保护不良、污染或参数波动，这些都可能导致气孔。
• 应力下的强度不足或开裂：多孔焊缝强度较低，在应力下更容易开裂，从而降低其整体耐久性和寿命。
• 焊缝外观或颜色不一致：不均匀的颜色或纹理可能表明气体滞留或保护不足，暗示存在隐藏的气孔。

使用高科技焊接相机系统检测焊缝气孔信号

Xiris焊接监控相机提供先进的解决方案，用于检测熔池行为及其温度，这些信号可以指示焊缝中的气孔和其他缺陷，帮助焊工修复和避免潜在问题。凭借高动态范围（HDR）功能和强大的机器视觉工具，这些相机可以揭示许多可能被忽视的缺陷。

Xiris焊接相机设计用于轻松集成到现有的焊接自动化系统中，其坚固的IP65级外壳能够承受恶劣的工业环境。这种耐用性使其适用于从轻工业到重工业的广泛焊接应用。

通过提供清晰的实时视觉反馈，Xiris相机使焊工能够保持卓越的焊接质量，并在操作中取得优异成果。

Xiris音频AI工具实时监控焊接音频，通过测量信号在检测到异常（如气孔问题）时向系统或操作员发出警报。警报可以与视频或过程数据一起记录，以便进一步评估。该工具可在WeldStudio™ 3 Pro中使用。

在本文中，我们将探讨以下内容：

• 残余应力的成因，以及制造过程中的热循环如何导致其产生。
• 先进的测量方法，如X射线衍射（X-Ray Diffraction）和创新的实时监控解决方案。
• 残余应力的影响，包括对机械性能、微观结构和尺寸精度的影响。
• 有效的预防策略，涵盖原位控制（in-situ controls）和后处理技术（如热处理和表面加工）。

理解金属增材制造中的残余应力

残余应力是金属增材制造（Metal AM）中的一个重要问题，它会影响制造部件的机械性能、尺寸精度和整体可靠性。本节将深入探讨残余应力的起源及其在金属增材制造过程中的表现。

什么是残余应力？
残余应力是指材料在制造完成后，即使在没有外力作用的情况下，仍然存在于材料内部的应力。在金属增材制造中，残余应力是由于逐层沉积过程中不均匀的加热和冷却而产生的。

金属增材制造中残余应力的成因

1. 快速加热和冷却循环
   金属增材制造工艺，如粉末床熔融（PBF）和定向能量沉积（DED），涉及高能量源（激光、电子束、等离子或开放式电弧焊头）的快速加热，随后是急剧的冷却速率。这种热失衡会导致拉应力的积累。
2. 温度梯度
   层与层之间的显著温差会导致热收缩和膨胀，从而形成压缩应力和拉伸应力区域。
3. 层沉积过程中热应力的积累
   在多层层积过程中，新层可能会重新加热并重新熔化之前的层，进一步改变应力状态。

残余应力的测量方法

有效管理残余应力始于精确测量。本节概述了用于评估不同尺度残余应力的先进方法和工具，确保为决策提供精确数据。

宏观残余应力：技术与工具
宏观层面的残余应力需要强大的技术来准确评估部件内的大规模应力。每种方法都有其独特的优势和局限性，因此选择适合特定应用的方法至关重要。

宏观残余应力：技术与工具
当精度至关重要时，分析微观和纳米尺度的残余应力变得必不可少。这些方法能够揭示影响材料性能的局部应力变化。

实时冷却时间分析的创新解决方案
精确的残余应力管理需要在金属增材制造过程中进行实时热监控。Xiris的冷却时间工具和焊接相机（如XIR-1800热成像相机）代表了应力预防领域的突破性进展：

• 实时热数据：跟踪特定温度范围（例如800°C至500°C）内的冷却速率，以指示最终材料的冶金特性。
• 自动化精度：冷却时间工具可以集成运动检测功能以计算移动速度，从而自动化冷却速率测量，以实现更好的冶金分析。

残余应力对金属增材制造部件的影响
残余应力深刻影响金属增材制造部件的性能和耐久性。本节探讨了其机械和结构方面的意义，强调了主动应力管理的必要性。

对机械性能的影响
残余应力影响以下方面：

• 疲劳强度：高拉应力可能导致沉积材料中产生裂纹，降低部件的耐久性。
• 屈服强度和抗拉强度：冷却速率影响硬度和延展性，尤其是在钢材中。

对微观结构转变的影响
热循环会导致材料中的晶粒生长和相变。例如，快速冷却可能导致：

• 马氏体微观结构（高硬度但脆性）
• 粗大晶粒（缓慢冷却下较弱且具有延展性）

对尺寸精度和变形的影响
金属增材制造过程中的温度梯度会导致翘曲和变形，从而影响最终的公差和部件功能。

预防和减少残余应力的策略
减少残余应力对于生产高质量部件至关重要。本节介绍了一系列原位和后处理技术，以在整个制造过程中控制和减少应力。

原位过程控制

1. 基板预热
   预热材料有助于减少温度梯度，从而降低最终产品中的残余应力。例如，将铝制部件预热至200°C可以减少最终部件的变形。
2. 优化扫描策略
   使用棋盘格图案或较小的扫描区域可以最小化局部应力积累。
3. 机械表面处理
   原位技术如激光冲击强化和滚压可以施加压应力以抵消拉伸区域。

后处理技术

1. 热处理以消除应力
   热处理（如退火或回火）是最常见的减少残余应力的后处理方法之一。通过将部件加热至特定温度并缓慢冷却，可以释放内部应力。该过程可根据材料类型进行调整：

• 钢的退火：降低硬度并消除应力，提高延展性。
• 合金的固溶处理：溶解引起应力的微观结构，恢复均匀性能。
  研究发现，热处理可将残余应力减少高达70%，从而提高最终产品的机械稳定性和可靠性。

1. 机械表面处理
   机械方法通过物理改变部件表面以引入压应力，从而抵消快速冷却引起的拉应力。关键技术包括：

• 磨削和抛光：去除高应力表面层，改善表面光洁度和完整性。
• 喷丸处理：用高速小颗粒轰击表面以产生压应力，增强疲劳强度。
• 激光冲击强化：使用高能激光脉冲在不移除材料的情况下产生局部压应力，非常适合对精度要求高的关键部件。

1. 振动应力消除（VSR）
   VSR是一种非热方法，利用机械振动重新分布材料内部的应力。该工艺特别适用于对热敏感的大型部件或传统热处理不切实际的情况。
2. 加工和精加工工艺
   最终加工工艺（如铣削或车削）通常用于消除表面不规则性和残余应力层。将加工与其他后处理方法（如热处理）结合使用，可确保部件符合严格的尺寸公差和性能要求。

通过结合这些技术，制造商可以有效管理和减少残余应力，确保生产出符合行业标准的高质量、无应力部件。

Xiris的冷却时间测量与残余应力管理解决方案
Xiris的创新工具提供精确的实时冷却时间测量，使制造商能够优化热管理并最大限度地减少残余应力。本节重点介绍这些突破性解决方案及其优势。

XIR-1800实时冷却时间测量

XIR-1800热成像相机具有以下先进功能，可精确实时监控冷却时间：

• 高灵敏度：捕捉最微小的温度变化，确保精确的热分布图。
• 宽温度范围：在广泛的温度范围内有效运行，能够测量涵盖金属增材制造中大多数金属热转变状态的温度。
• 先进成像技术：相机提供高分辨率热图像，结合Xiris的机器视觉工具，能够详细分析焊接过程的温度分布和冷却动态。
• 无缝集成：轻松集成到现有系统和工作流程中，确保在不中断操作的情况下顺利采用。
• 耐用性：专为承受恶劣工业环境而设计，确保长期可靠性能。

Xiris热成像相机的优势

• 增强工艺优化：通过精确测量热数据，降低热应力风险并提高材料完整性。
• 提高部件质量和尺寸精度，从而提升产品性能。
• 通过实时反馈提高效率，能够立即调整制造参数。
• 支持航空航天、能源和医疗设备等关键应用，在这些领域中，精度和可靠性至关重要。
• 用户友好界面：简化操作，减少对大量培训的需求，并促进在各种制造环境中的快速部署。
• 确保工艺优化，减少应力风险。
• 提高部件质量和尺寸精度。
• 增强航空航天、能源和医疗设备等关键应用的性能。

结论：实现无残余应力的高性能金属增材制造

残余应力仍然是金属增材制造中的一个重大挑战，影响部件的完整性和性能。通过集成Xiris冷却时间工具等先进测量工具，制造商可以：

• 缓解温度梯度。
• 优化工艺参数。
• 提高金属增材制造部件的机械可靠性。

在当今竞争激烈的工业环境中，实时冷却分析是实现高性能、无应力部件的关键。

Xiris相机在各种高科技研究和工业应用中已成为关键工具，提供实时监控和精确数据测量，从而增强对复杂制造过程的理解。在焊接和增材制造领域，Xiris的热成像和焊接相机为研究人员提供了深入的洞察，从而改善过程控制、系统效率和产品质量。

以下是2024年一些突破性研究的概述，展示了Xiris相机在各个领域的变革性影响。

1. 纳秒激光诱导铁等离子体反应刻蚀CVD金刚石

在《纳秒激光诱导铁等离子体反应刻蚀单晶CVD金刚石的研究》[1]中，研究人员使用纳秒激光对单晶金刚石进行刻蚀。为了实时准确观察，团队选择了Xiris XIR-1800热成像相机来跟踪激光刻蚀表面的温度分布。

该相机的高热敏感性和快速响应时间提供了精确的温度测量，这对于理解激光诱导刻蚀过程对金刚石的影响至关重要。通过使用XIR-1800，研究人员能够提高这种先进材料加工技术的精度和可重复性。

2. 激光金属沉积与多模态学习

热成像与先进机器学习模型的结合在激光金属沉积过程中尤为有效。在《JEMA：一种用于可扩展协同学习的多模态对齐联合嵌入框架》[2]中，波尔图大学的研究人员使用Xiris XIR-1800热成像相机监控粉末基激光金属沉积（LMD）的离轴过程。

通过测量熔池的温度分布，团队能够准确分割和测量熔融金属区域。结合过程参数和同轴视觉相机的数据，研究人员开发了一个名为JEMA的强大协同学习框架。该框架利用多模态数据高精度预测熔池几何形状，减少了对大量微调的需求。

XIR-1800热成像相机的集成是向多模态系统提供最相关实时数据的关键步骤，确保了机器学习模型能够做出精确预测，从而提高沉积质量。

3. 激光热丝熔覆的多传感器监控

在《激光热丝表面熔覆过程的多传感器在线监控系统》[3]中，南卫理公会大学先进制造研究中心的研究人员结合了高速相机、光谱仪和Xiris XIR-1800等多种传感器，创建了一个用于激光热丝熔覆的热监控系统。

XIR-1800用于跟踪熔覆过程中熔池的温度。这些数据对于计算冷却速率至关重要，而冷却速率直接影响熔覆层的显微硬度。研究人员发现，通过实时调整激光功率和扫描速度，可以在线控制熔覆层的显微硬度。

此外，Xiris自豪地推出了首款商用冷却时间工具，可直接在WeldStudio™中提供对熔覆过程质量和一致性至关重要的t8/5测量。

4. GMAW与LSTM U-Net用于熔池重建

在另一项创新研究《通过特征增强和LSTM U-Net网络动态重建GMAW熔池区域成分分析》[4]中，肯塔基大学的研究人员使用Xiris XVC-1100相机监控气体保护金属弧焊（GMAW）过程。

该相机提供了熔池、电弧和填充丝的高分辨率图像。团队开发了一种结合长短期记忆（LSTM）网络和U-Net语义分割架构的混合模型，用于对焊接特征进行逐像素分割。LSTM组件的加入使系统能够捕捉熔池几何形状的时间变化，从而更深入地了解焊接过程的动态行为。

Xiris还提供MeltPool AI™工具，用于在GMAW中实现精确的熔池分割。

5. 激光金属沉积的闭环控制

慕尼黑工业大学的研究人员通过闭环控制系统增强了基于线材的激光金属沉积。在《基于分割的闭环层高控制以提高线材激光金属沉积的稳定性和尺寸精度》[5]和《使用光学相干断层扫描实时监控和控制同轴送丝激光金属沉积的层高》[6]中，团队使用激光线扫描仪监控沉积过程中的层高。

获得的层高数据被输入基于MATLAB的控制算法。Xiris XVC-1000相机用于实时监控过程稳定性和线材与熔池的相互作用。该项目开发的闭环系统能够减轻高度扰动的影响，并在几层内恢复均匀的沉积高度。

6. GMAW质量控制的多模态方法

韩国釜山外国语大学的研究人员创建了一种用于气体保护金属弧焊（GMAW）的多模态质量控制系统。该模型和研究结果在《一种新型GMAW质量控制多模态方法》[7]中描述。该系统将电气数据与Xiris XVC-1000e相机捕捉的高分辨率焊接图像相结合。

收集的图像与电气参数的频谱图合并，用于训练自定义模型以检测焊接缺陷。使用EfficientNetB2和ResNet50作为视觉编码器，系统的准确率分别达到97.33%和98.67%。

7. 基于GAN合成图像的窄间隙GTAW缺陷检测

在窄间隙气体保护钨极弧焊（NG-GTAW）领域，研究《基于生成对抗网络迁移学习的窄间隙GTAW缺陷检测与分类》[8]探讨了一种新的缺陷检测方法。

研究人员利用生成对抗网络（GANs）合成缺陷图像，以增强训练数据集。通过训练两个分类网络，科学家能够区分良好焊缝和有缺陷焊缝。

8. 增材制造中的异常检测

研究《通过增强模型和频率分析解释增材制造中的异常检测》[9]探讨了INVAR36合金线弧增材制造中的无监督学习异常检测模型。研究人员从电气参数中提取时域和频域特征，用于训练多个异常检测模型。模型的性能通过Xiris XVC-1000焊接相机图像和表面外观进行验证。

结论

Xiris相机在工业研究中的广泛应用突显了其在焊接和增材制造过程中高精度监控的能力。无论是在激光金属沉积、线弧增材制造、GMAW还是GTAW中，Xiris XIR-1800和XVC-1000等热成像和视觉焊接相机的使用都推动了自动化、质量控制和工艺优化的进步。Xiris成像解决方案与机器学习的结合正在塑造制造技术的未来，实现更高的精度、效率和生产力。

1. 理解短波红外（SWIR）热成像

短波红外（SWIR）热成像代表了捕捉高温金属热辐射的最佳方法。在深入探讨其具体应用和优势之前，有必要了解这项技术的独特之处以及它为何成为工业质量控制的基石。

1.1 什么是SWIR？
短波红外（SWIR）成像的工作波长范围为0.9至2.5微米，这一光谱范围特别适合观察肉眼不可见的热辐射。与可见光成像（波长范围约为400-750纳米）不同，SWIR成像能够捕捉细微的温度差异，为工业监控提供更高的清晰度。

SWIR光谱在金属热成像方面尤其出色，因为它相比其他类型的热成像相机具有多项优势：

• 长波红外（LWIR）成像通常用于接近环境温度的场景，温度范围有限，因此不适合测量高温金属的温度。此外，与SWIR不同，LWIR对发射率的微小变化非常敏感。
• 中波红外（MWIR）成像是一种更复杂的成像过程，因为大多数MWIR相机需要大量冷却才能提供稳定的温度读数。因此，这类相机通常较为精密且昂贵。MWIR光谱不易透过普通玻璃，需要使用锗等特殊镜头。此外，MWIR对发射率的微小变化也非常敏感，这会极大地影响温度读数。
• 近红外（NIR）成像仅适用于较高温度的场景。然而，由于它非常接近可见光谱，容易受到可见光的干扰，从而影响其温度测量能力。

1.2 SWIR技术的独特特性
SWIR热成像是测量高温金属温度的最佳选择。与MWIR或LWIR相比，SWIR使用更短的波长，因发射率变化引起的测量误差更小。它还能够穿透烟雾，使用标准玻璃光学元件，且无需特殊冷却，从而提供更坚固、紧凑和轻便的相机，非常适合焊接和自动化应用。

SWIR热成像相机在高温、低可见度或复杂光照条件下表现出色。结合高动态范围（HDR）成像，它们能够提供高温金属的精确温度测量，使其成为需要详细热分析的制造过程中不可或缺的工具。

2. SWIR热成像的应用

SWIR热成像的多功能性使其在广泛的工业应用中得以采用，用于高温金属的监控。从焊接或金属增材制造过程的监控到炉内其他高温金属工艺，SWIR热成像技术被广泛认为是多种制造应用中实施质量控制的最佳方式。

2.1 高温过程监控
SWIR相机非常适合测量温度超过350°C的高温金属应用。它们能够生成感兴趣区域的二维温度分布图，使操作员能够可视化并跟踪热点和温度梯度。其结果是能够深入了解高温金属在加热或冷却过程中的热流模式。通过正确应用，SWIR相机可以帮助确保对多种工业过程（如初级金属熔炼、锻造、焊接、金属增材制造和玻璃生产等）的高效监控，从而减少错误并提高安全性。

2.2 焊接过程的检测与分析
在焊接应用中，SWIR热成像相机能够通过对熔池进行精确分割，使其与焊接环境中的其他部分区分开来，从而实现熔池的详细检测与分析。更好的熔池分割可以提高焊接过程运行状态的准确性，并为工艺控制提供更可靠的依据。

通过监测焊道的冷却速率（例如，钢材中的t8/5时间），SWIR热成像相机可以为冷却焊道的金属相变提供实时反馈。这有助于实现更一致的焊接质量，降低脆性或热裂纹等缺陷的风险。

通过热成像的精确分割，可以更好地检测其他特征，例如TIG焊接中的钨电极，或在使用焊丝的应用中对焊丝熔滴进行分析。

2.3 金属增材制造中的检测与质量控制
SWIR热成像技术有助于精确控制焊接或金属增材制造过程中的关键参数。通过捕捉感兴趣区域的完整温度细节，焊接中的许多特征也可以应用于金属增材制造过程。然而，在金属增材制造过程中，一个额外的重要测量是层间温度，这有助于确定前一层是否过热以至于不适合沉积更多材料。这一点非常重要，因为它可以帮助操作员及早发现工艺问题。其结果是更好的结构完整性、减少缺陷以及提高成品部件的机械强度。

3. SWIR热成像在质量控制中的优势

随着制造行业对精度和效率的追求不断提升，SWIR热成像技术提供了多项独特优势，使其成为实现更高质量控制标准不可或缺的工具：

3.1 更高的准确性和精度
SWIR相机能够提供精确的二维温度分布图，克服了基于单点测量的传感器（如高温计或热蜡笔）的局限性。这种更高的精度对于高速焊接和炉内监控等应用至关重要，因为即使微小的温度变化也可能影响产品质量。

传统的基于单点测量的传感器通常无法准确捕捉温度分布。而SWIR相机则能够提供感兴趣区域的二维热成像图，确保一次性获取整个表面的温度数据，从而实现一致且可靠的测量。

3.2 实时监控能力
凭借即时反馈能力，SWIR相机使操作员能够动态调整工艺参数。无论是控制熔池、调整焊接功率参数还是优化激光工艺，这项技术都增强了操作员的响应能力，并确保最佳结果。

SWIR成像提供即时反馈，使操作员能够动态调整工艺。无论是监控熔池还是评估高速激光工艺，这项技术都能实现无与伦比的工艺控制。

3.3 检测微观结构转变
SWIR成像能够提供热循环的详细洞察，帮助识别金属中的关键相变。这确保了焊接接头和增材制造部件的机械性能符合严格的质量标准，从而增强其耐久性和性能。

SWIR相机能够监控热循环，帮助识别金属中的相变，这对于确保焊接接头和增材制造层的机械强度至关重要。

3.4 提升工艺效率和产品质量
SWIR热成像还可以通过实时识别和解决低效问题来提高工艺效率。操作员可以优化热输入并检测不规则现象，确保均匀的热分布。在产品质量方面，SWIR成像能够实现对微观结构的精确控制，满足严格的行业标准并减少浪费。

4. XIR-1800热成像相机简介

Xiris的XIR-1800热成像相机是一款多功能、高性能的工具，为工业环境带来了无与伦比的能力。凭借其短波红外（SWIR）和高动态范围（HDR）成像能力，该相机专为测量350°C至1800°C的温度范围而设计，生成精确的实时热数据，这对于工艺优化至关重要。其坚固的设计使其成为焊接、金属增材制造和其他金属加工应用等行业的可靠选择。HDR成像能力使相机能够以更高的精度捕捉更广的温度范围。SWIR和HDR成像的结合以及坚固的外壳设计，使其在捕捉关键数据以进行过程控制和质量保证方面表现出色。

4.1 工业应用与特性
XIR-1800配备了多种先进功能，适用于动态和高速工业过程：

• 高速帧率：最高可达每秒200帧，能够捕捉脉冲激光操作和高速焊接等过程中的详细热事件。在缩小感兴趣区域的情况下，图像捕捉速度可超过每秒500帧。
• 宽温度范围：精确监控高温金属的最实用温度范围，确保在各种金属加工应用以及其他行业（如玻璃制造和半导体制造）中的关键过程控制。
• 先进成像能力：提供高分辨率热成像图，适用于检测焊接杂质、针孔、温度梯度和微观结构变化等微小细节。
• 用户友好集成：结合Xiris的先进软件WeldStudio，这款SWIR相机专为快速无缝集成到工业系统而设计，支持实时数据分析和工艺调整。

凭借其精度、温度范围、速度和准确性的结合，XIR-1800正在为工业SWIR热成像设定新的基准。

5. SWIR成像在质量控制中的未来

随着各行业认识到SWIR热成像的无可比拟的能力，其在制造应用中的采用有望进一步扩展。技术的不断进步和新应用的出现将推动其融入更多领域，重塑工艺监控和优化的方式。

随着各行业继续采用SWIR热成像技术，未来充满巨大潜力。技术进步和应用扩展将推动质量控制实践的进一步创新。

在焊接和金属增材制造这一竞争激烈的领域，精确度至关重要。XIRIS最新推出开创性软件工具——首个商用在线冷却时间计算解决方案，该方案利用实时热像仪数据。这种创新方法突破了传统方法的局限性，提供了前所未有的准确性和效率。

冷却时间对微观结构转变的影响

钢是一种广泛应用于各行各业的基础结构材料，其特性多样，硬度可从硬而脆变化到韧而强。与其他一些材料不同，钢存在多种固态相，每种相都具有独特的原子排列和晶体结构，从而呈现出不同的机械性能。对这些性能进行定制的能力促成了众多专为特定应用而优化的钢材等级的开发，这些钢材在强度、延展性、硬度、韧性和耐腐蚀性之间取得了平衡。

这些相之间的转变发生在熔点以下的特定温度下的加热和冷却过程中。焊接和金属增材制造（AM）就是此类热循环的例子，其中焊件的温度迅速升高，电弧通过后开始冷却。通常，冷却阶段持续的时间比加热阶段长，这使得冷却时间成为决定焊缝最终性能的关键因素。

在焊接和金属增材制造（特别是基于线材的工艺，如电弧增材制造（WAAM）和激光增材制造（WLAM））过程中，温度场和冷却速率对所产生的焊接结构中可能出现的残余应力和变形起着至关重要的作用。随着焊缝金属的沉积并随后冷却，会产生热梯度，导致不同的膨胀和收缩。这些热循环至关重要，它们影响着焊缝及其周围基材的机械性能，最终影响最终部件的完整性和性能。

残余应力和变形

快速加热后紧接着冷却会在材料内部产生显著的残余应力。高冷却速率往往会导致更大的应力以及硬化的微观结构，这可能会增加材料的脆性和开裂敏感性。相反，较慢的冷却速率可能会减小残余应力的幅度，但也可能导致微观结构发生不良变化，如晶粒长大，从而使材料变得更软、更弱。因此，理解和控制整个焊接过程中的温度分布对于减轻这些影响并在机械性能和结构稳定性之间取得平衡至关重要。

在金属增材制造中，该过程的增材特性为材料的热管理增加了另一层复杂性。随着多层材料的沉积，温度场动态演变，导致累积热效应可能加剧变形。有效控制每层沉积过程中的冷却速率和温度分布对于最小化翘曲并确保尺寸精度至关重要。焊接和金属增材制造过程中温度场和冷却速率的相互作用对于管理残余应力并最小化变形至关重要。通过理解这些热动力学，工程师可以开发出更有效的策略来控制残余应力和变形，从而提高焊接结构的性能和使用寿命。

图1. 峰值温度对焊缝相邻母材的影响。热影响区（HAZ）的不同区域根据焊接过程中达到的最高温度以不同的方式转变。

为什么是T8/5？

准确量化这一冷却时间至关重要，其中最广泛使用的指标之一是t8/5，它指的是碳钢焊件从800°C冷却到500°C所需的时间。冷却速率对焊缝的硬度和韧性有着显著影响；例如，最佳的冷却时间可以产生更坚韧、更具延性的焊缝，而快速冷却则可能导致产生硬而脆的微观结构。

此外，t8/5冷却时间对于确保不同钢种的可焊性至关重要。可焊性反映了特定合金焊接的难易程度，通常需要严格控制诸如行进速度、热输入、电弧电压、电流和冷却速率等参数。偏离这些参数可能会增加缺陷产生的可能性，包括氢致开裂，这在许多应用（如管道和结构部件）中都构成了重大风险。

因此，在焊接许多合金时，控制冷却时间是必不可少的，而t8/5是衡量冷却时间的常用指标。此外，了解焊接周期中达到的最高温度（特别是在热影响区（HAZ）中）也至关重要，因为它会影响微观结构转变和焊接材料的机械性能。

为什么冷却时间对金属增材制造至关重要

在电弧丝材增材制造（WAAM）和传统焊接中，t8/5、t12-8或其他冷却时间都很重要，但由于这些工艺和所用合金的性质不同，其含义和重要性可能有所不同。在金属增材制造（AM）中，材料层叠以构建零件，因此控制冷却速率对于确保整个构建过程中性能均匀至关重要。这既适用于基于丝材的工艺（如基于气体保护金属弧焊（GMAW）的WAAM、基于等离子弧的WAAM、基于激光的丝材WAAM、基于丝材的电子束AM等），也适用于基于粉末的工艺（如激光直接能量沉积（DED）、激光粉末床工艺、电子束AM工艺等）。然而，对于如WAAM和基于激光的丝材增材制造（WLAM）等基于丝材的工艺，冷却速率测量尤为重要，因为单个构建体内的冷却时间可能差异很大。

在焊接中，虽然冷却速率也会影响微观结构和机械性能，但关注点通常在于热影响区（HAZ）以及基材和焊缝之间的熔合。t8/5冷却速率仍然可以决定焊缝和HAZ的硬度和脆性，但主要关注点往往是焊缝如何与周围材料结合，而不是多层结构的均匀性。

冷却时间直接影响微观结构和机械性能，影响晶粒大小和相形成的方式，这对最终产品的整体强度和延性至关重要。这在金属增材制造中尤为重要，因为零件的强度只能与其最弱的层一样强。此外，零件可能具有复杂的几何形状，具有不同的热传导性和热历史。

此外，在增材制造中，控制冷却速率的能力可以帮助在更大的构建范围内更有效地管理残余应力。这一点至关重要，因为在增材制造中，应力的积累可能导致随着层数的增加而出现显著的翘曲或变形。在焊接中，虽然残余应力也是一个关注点，但它们往往集中在焊缝接头周围，并可能通过焊后热处理等技术进行管理。

最终，虽然增材制造和焊接都需要仔细考虑冷却速率以实现所需的材料性能，但在增材制造中，t8/5强调了在整个构建过程中一致且受控的冷却的重要性，这对复杂几何形状的机械性能的影响可能比传统焊接应用更为显著。

使用t8/5预测碳钢的硬度

钢焊缝的机械性能，如韧性、对氢致开裂的敏感性、抗应力腐蚀开裂性以及可焊性，都与热影响区（HAZ）的硬度密切相关。这一关键区域的硬度主要受钢材成分和微观结构的影响，而这两者又都是由焊接过程中的热历史所决定的。

为了有效预测HAZ的硬度，研究人员开发了一系列预测公式，这些公式考虑了多种因素。在这些公式中，t8/5时间是核心参数，它衡量了焊接过程中的冷却速率。这一时间参数与合金的化学成分（通常表示为碳当量）相结合，为预测硬度结果提供了有价值的见解（见图3、图4）。

我们的先进测量工具使用户能够获得精确的t8/5冷却时间，这些时间可以与已建立的公式结合使用，以计算焊缝的预期表面硬度。这一能力不仅增强了我们对焊缝性能的理解，还允许在材料选择和焊接技术方面做出更加明智的决策。

对于那些希望深入了解预测公式及其在各种合金类型中的具体应用的人来说，论文[5-6]中提供的详细信息提供了有价值的见解，这些见解有助于优化焊接实践，并提高钢结构在苛刻环境中的性能。

解决方案概述
我们的解决方案代表了行业内的革命性进步，首次使用合适的热像仪实现t8/5或t12-8冷却时间的实时计算。
通过利用先进的算法，它能够实时处理数据，提供精确的测量结果，无需进行焊前假设。
这一能力提高了准确性，并使工程师能够在焊接过程或WAAM（弧焊增材制造）构建过程中做出明智的决策，从而显著提升零件质量。

关键特性和优势
• 实时测量：在过程中实时提供冷却时间测量，即时获取洞察，无需依赖理论假设。
• 无缝集成：与现有的Xiris XIR-1800热成像系统兼容，确保平稳过渡，不干扰当前流程。
• 用户友好的界面：设计易于采用，操作人员只需最少培训即可快速将工具集成到他们的工作流程中。
• 无与伦比的准确性：消除与传统理论计算相关的误差，提高可靠性和产品质量。

冷却时间工具
图5. 冷却时间工具在工作中的状态。显示了计算出的t8/5时间、800°C和500°C的等温线、以及移动速度的方向和大小。
图6. T8/5工具和移动速度工具的仪表盘。请注意焊缝上的温度分布。Xiris专有算法直接从视频流中计算出移动速度。

冷却时间工具通过分析热像仪流提供的精确温度数据，并结合来自自动化设备的运动数据或直接输入，实时提供t8/5、t12/8或其他测量值。该系统的另一个特点是，移动速度可以使用Xiris专有的移动速度工具进行测量。这一创新组件采用复杂的数学算法，直接从视频馈送中推导出运动速度，确保准确性和可靠性。

通过将计算出的移动速度与温度场数据相结合，该系统可以确定两个可调温度设置之间的冷却时间。通常，这些设置范围从800°C到500°C，但用户也可以选择为其他范围（例如，1200°C到800°C）配置系统。这种灵活性提高了工具在各种操作环境和材料多样性中的通用性。

我们的工具是为金属增材制造和焊接行业的制造商、质量控制工程师以及研究人员设计的。通过提供准确、实时的冷却时间测量解决方案，我们助力专业人士优化其工艺，生产出更优质的材料。

结论与参考文献
在当今快节奏的金属制造行业中，拥有尖端的工具至关重要。我们的软件不仅简化了冷却时间的测量，还极大地提高了冶金和焊接领域的质量。不要满足于过时的方法——拥抱热分析的未来，用我们的创新解决方案提升您的工艺。

作为首款可在线计算冷却时间的商用工具，我们的软件与传统理论方法截然不同。Xiris通过消除对理论假设或单点高温计的依赖，提供了一种更准确、更高效的解决方案，树立了热分析领域的新标准。
您准备好革新您的冶金工艺了吗？请立即联系我们，了解演示或更多关于我们创新软件如何增强您业务的信息。

[1] http://arcraftplasma.blogspot.com/2016/09/method-ofcalculating-cooling-rate-in.html

[2] Mičian, Miloš, et al. “Effect of the t 8/5 Cooling Time on the Properties of S960MC Steel in the HAZ of Welded Joints Evaluated by Thermal Physical Simulation.” Metals 10.2 (2020): 229.

[3] Lorenz K, Duren C. Evaluation of large diameter pipe steel weldability by means of the carbon equivalent. The Metals Society, 1983:322-32.

[4] Yurioka N. Prediction of HAZ hardness of transformable steels. Metal Construction. 1987, 217.

[5] Cesaro AH, Mendez PF. Models to predict hardness in the HAZ. Weld Magazine. 2019:42-55.

[6] Hintze Cesaro, Alejandro. “Austenite Formation in Low Carbon Microalloyed Pipeline Steels.” (2022), PhD Thesis, University of Alberta

过去，传感器用于从气液界面收集焊接数据，为操作员提供熔深部位的间接推断。

焊接本身就是一个复杂的过程。实现对焊接过程的一致和精确监控涉及在主动焊接期间的某个时候检测、测量和跟踪焊弧和熔池。不同的材料冶金、波动的输入功率参数、保护气体成分以及电线质量和位置只是使准确监测变得困难的一些变量。为了克服这些挑战，热成像和实时数据分析等先进技术正在彻底改变焊接领域，并使焊工能够实现对其工艺的无与伦比的理解。

先进的监控技术如何改进焊接工艺

热成像技术可以将对焊接过程的理解提升到一个全新的水平。通过将高质量的热图像与适当的机器视觉工具相结合，尽管典型焊接环境中的光和热存在变化，但可以有效地对熔池、焊枪尖端质量和冷却焊道等焊接特征进行成像和分析。机器视觉技术可以从图像中提取特征和数据，以便使用形状分析、边缘检测、模式匹配和温度分析来表征焊缝的特征。

例如，使用机器视觉，可以通过将其温度特性与焊接场景的其余部分分割来识别熔池边界。分割后，当熔池移动或变形其形状时，可以测量和跟踪所得熔池区域的特定几何参数，例如形状、面积和位置。当在狭窄空间、有限的照明和摄像机角度等因素变化的复杂情况下仍然可以检测到熔池时，这一点尤其有价值。

图 1：使用 Blob 工具 （Xiris） 分割的热图像的熔池

采用机器视觉和 AI 实现更智能的焊接解决方案

尽管在焊接工艺中使用传统机器视觉方面取得了重大进展，但仍然存在一些挑战。使用经典机器视觉识别焊接场景中需要跟踪的物体（通常是电弧、焊缝和熔池）的第一步可能具有挑战性，因为所有这些特征的光强度可能足够相似，导致每个物体的像素数量减少或增加。

在机器视觉中，多种算法协同工作以检测和跟踪视频中的对象。这种方法在大多数情况下是有效的，但在熔池的情况下，由于熔池与周围金属之间的颜色或对比度差异不足，该技术难以检测椭球体形状。为了解决这个问题，可以采用其他技术，如边缘检测、降噪和图像平均，来有效地跟踪和记录熔池。

这种机器视觉技术可以改善物体跟踪，使其更加精确，即使物体部分或完全被遮挡，从而简化识别水坑后的测量。

但是，在某些情况下，需要更好的技术来查找难以找到边界的熔池的范围。这就是 AI 的用武之地。

AI 驱动的洞察力，用于增强焊缝监控和参数优化

传统的对象检测过程依赖于识别对象与其背景之间的亮度水平差异，或查找对象存在的边缘。

焊接的高温环境使用计算机视觉直接观察液-固界面变得更加复杂。为了克服这个问题，使用热像仪来收集场景温度的 2D 图像。对于这样的图像，对象分割绝对比仅使用可见光成像更容易。

然而，即使是最好的经典机器视觉技术也无法一直分割所有特征。

可以采用 AI（人工智能）技术来提高场景分割的质量，以便更好地提取数据。此外，其他顶部传感器可用于从焊接界面收集原始数据。

这种间接方法涉及识别与渗透状态变量相关的现象，例如不完全渗透、渗透深度和背面拉延筋宽度。

为了使用 AI 增强模型预测，需要多个数据源，尤其是在复杂的焊接工艺、材料特性、温度变化和其他焊接参数不断变化的情况下。这些源可以包括熔池反射图像、活动池振荡图像和温度场。使用 AI 处理引擎集成和分析所有数据源，可以更全面、更完整地了解焊接过程。

案例研究：使用 AI/Deep Learning 进行实时焊缝监测

来自美国肯塔基大学的 Rui Yu 等人最近进行了一项研究，证明了基于 AI/深度学习的实时监测对焊缝熔深的有效性。 研究人员强调了动态调整焊接参数的必要性，以及由于焊接过程中熔深状态的不可观察性而难以进行实时现场监测。

论文中使用的数据集由焊接过程的热图像组成。这些图像使用深度学习算法进行处理，以识别和跟踪熔池的轮廓和温度模式，并取得了可喜的结果。这项研究强调了热焊接相机通过卓越的图像质量和实时数据处理来增强焊缝熔深监测的潜力。

结论：通过尖端监测技术提高焊接质量

SWIR 热像仪技术、经典机器视觉和 AI 技术正在彻底改变焊接精度、性能和整体质量。检测和跟踪焊接电弧和熔融水坑所带来的挑战凸显了每种机器视觉应用的独特性。在一种情况下有效的技术在另一种情况下可能不够用，这凸显了全面了解各种机器视觉算法及其特定用例的重要性。通过利用 SWIR 热像仪技术和先进的温度模式检测，现代焊接系统可以实现前所未有的可靠“电弧接通”性能，确保高质量焊接并提高制造的整体生产力

无论对其方法和实践进行了多少研究，焊接仍然达不到预期。这种短缺是因为缺乏创建框架所需的数据集，该框架可以帮助焊接提升为一门科学，而不仅仅是一门手艺。收集工艺数据是增强焊接最佳实践并最终建立标准化协议的唯一方法。

了解焊接工艺数据

焊接金属接头涉及将填充材料熔化到间隙中，以创建结构合理的组件。随着时间的推移，焊接行业引入了许多经过仔细评估的变量，所有这些变量都旨在提高焊接结果。这些因素是可变的，可能会在焊前、焊接期间和焊后发生变化。工艺数据有助于维护有关焊接材料和焊接工艺的特定设置，并有助于促进进行比较和持续改进。

由于传感器技术的进步，在焊接等具有挑战性的环境中，数据收集变得更加容易和有吸引力，在这些环境中，烟雾、气体、辐射、火花、噪音和火灾等环境危害的安全性至关重要。对于焊接过程，有许多传感器，例如热传感器或摄像头来记录焊缝中的热量分布;热像仪检测熔池及其周围区域的温度，气体传感器可以分析所用保护气体的成分，电压和电流传感器可以提供电源的实时电气数据，测速仪可以测量填充焊丝的进给速度。然后可以收集和分析所有这些数据，以提供有关许多焊接参数的反馈。

焊接工艺数据会对焊缝的质量和形成产生重大影响。在自动化过程中，传感器数据可以轻松快速地优化焊接参数，从而在生产速度和质量等因素之间取得平衡。在轨道或其他精密焊接过程中，详细的数据分析有助于确保高质量的焊接，并将缺陷的可能性降至最低。 

除了有助于提高焊接质量外，焊接工艺数据还有助于促进焊接技术的进步。技术人员、研究人员、学生和行业专家都可以深入了解超出直接生产目标的焊接工艺信息。 

分析焊接数据的意义

分析不同类型焊接和材料的焊接过程数据有助于消除对焊接过程的关键见解，例如焊接零件如何按预期运行、需要更改和改进以及还可以采取哪些措施来提高质量。所有这些讨论都导致了焊缝数据记录和分析的彻底性。

焊接工艺数据的许多好处不仅能提高质量，还能增强： 

• 安全性：焊接数据的持续记录有助于 验证焊接参数，以指示是否遵循安全最佳实践的流程，例如特定应用的电压和电流 限值 S、气体流速、空气质量标准、环境因素、温度指导、最佳使用模式等。  
• 维护：设备校准和结果的焊接过程数据记录可以通过 跟踪数字和数据来帮助检测设备故障 。定期和定期维护最终将带来更一致的焊接结果。  
• 生产力： Weld data 收集最终导致对正在进行的过程进行更改，以改变和检查 生产和制造中可能的限制。 其结果是提高最终产品的质量、设定标准和提高生产率的快速且行之有效的方法 。它支持正确使用资源和时间。 

对于单个焊接工艺或小规模生产，收集焊接工艺数据最初似乎是不必要的或过于困难。然而，考虑到数据收集对整体年产量的影响，对于实现运营效率和增长至关重要。 上述优势适用于每种焊接工艺，无论最终产品的价值和工艺的规模如何。数据驱动的结果有助于选择合适的材料和遵循适当的焊接协议，也可用于教育目的，以培训或教育新焊工。 

由于该过程的物理方面，很难找到高技能的焊工，但是，遵循数字模式来获得特定结果相对容易，并且对当前的劳动力更具吸引力。随着人工智能、机器学习、自动化和机器人技术的进步，出现了许多显着推进焊接工艺的新机会。 

使用 Xiris Vision Systems 进行 Weld Data 分析的便利性

Xiris 为我们的 vision 系统感到自豪，通过先进的技术生产有助于改进整体焊接工艺的产品。 方法如下： 

• 高质量成像：我们的高分辨率、高动态范围相机专为在明弧焊工艺产生的烟雾、高温和强光的恶劣焊接环境中工作而设计。 我们的焊接摄像头可以无缝捕捉 实时焊接过程。请参见： Xiris 焊缝监控摄像机 
• 自动检测系统：除了使用摄像头持续监控焊缝外，机器视觉处理还可用于提取有关过程的信息，以自动确定正在进行的焊接过程。 自动检测某些焊接缺陷和工艺异常成为可能，当反馈到自动焊接设备时，可以加快工艺调整以纠正问题。请参阅 Xiris Machine Vision Systems。 
• 数据收集： Xilinx 的相机实用程序 WeldStudio™ 无缝连接到所有 Xiris 产品，作为直观的界面 它提供摄像头控制、视频录制和回放、机器视觉算法以及各种数据收集功能。可以收集的数据包括各种焊接特征的形状、大小、 位置和温度数据 ，例如熔池、焊缝位置、填充丝、焊枪尖端和焊道，以生成自定义数据任何焊接工艺的焊接质量指标。 有关更多信息，请参阅 WeldStudio™。  
• 分析和报告：统计过程控制 （SPC） 等数据分析工具将统计方法应用于 WeldStudio™ 报告的检测数据，以监测和控制焊接过程的特性。 这有助于确保焊接过程高效运行，生产出更多符合规格的产品，减少浪费。 

总结 

焊接工艺的新进展取决于质量控制的改进，这在一定程度上是由数据收集和分析驱动的。新的传感器技术使自动数据收集在焊接行业中变得更加容易，因为手动数据收集几乎是不可能的。为了使行业继续进步，质量控制是重中之重，其中数据收集是关键组成部分。Xiris 提供一系列实时焊接监控和检测系统，具有经过验证的数据收集记录，可以提高运营效率并支持焊接领域的持续改进。