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钢结构焊接机器人在工程中的演变与应用

随着我国智能建造技术的不断发展，住宅钢结构、电力钢结构、海洋钢结构、桥梁钢结构、厂房钢结构、船舶钢结构等细分市场正在加快智能化的步伐。焊接机器人作为智能施工中不可缺少的关键设备，在钢结构制造中其实早就实现了机器人的有效应用，并取得了许多实际应用成果。例如，北京大兴机场和上海超高层建筑构件都有机器人自动焊接的身影。今天就让我们来聊聊钢结构行业机器人的应用。一、钢结构焊接机器人 “首先让我们回顾一下钢结构焊接机器人的演进过程和现状” 技术演变 1986年自动水平焊接设备首次应用于国内建设单位的总承包管理，是国内焊接自动化设备在建筑钢结构施工现场的首次应用。 2005年，在鸟巢工程施工期间，弧焊机器人已应用于钢结构现场施工。该机器人基本满足了鸟巢钢结构焊接现场施工的要求。随后，伴随着机器人焊接设备升级，弧焊机器人已经具有焊接轨迹教学、焊接参数存储记忆、焊接电源协同控制等功能，实现了焊接弧压跟踪控制等技术。此外，梁贯通节点弧焊机器人，也开发应用成功。近年来，弧焊机器人已成功应用于港珠澳大桥钢箱梁u型肋焊接。相关公司开发了自动组装和机器人定位焊接系统、u型肋和板肋机器人焊接系统、横隔板机器人焊接系统、腹板轨道机器人焊接系统，建立了正交异板机器人焊接生产线。同时，开发了小型弧焊机器人，用于斜底板对接焊和索塔钢锚箱焊接。在桥梁领域焊接机器人已经获得了成功的应用。相关公司在弧焊机器人用于建筑钢结构制造方面，也开发了适用于非标机器人焊接的快速智能软件编制技术，初步建立了非标准弧焊机器人工艺参数数据库，试图解决建筑构件复杂,然而制造及安装精度低所产生的一系列问题。相关院校和企业共同开发了一种直弧组合轨道弧焊机器人系统，并提出了综合轨道规划方法，使机器人在箱钢结构环焊接任何空间位置调整功能中自由度最小，焊接轨道规划更加简单高效。从对上述机器人焊接技术在钢结构工程中的应用的综合分析可以看出，弧焊机器人在桥梁钢结构领域的应用已经相对成熟，得到了行业的广泛认可。然而在建筑钢结构领域，仍处于应用的初始阶段，由于机器人焊接小批量、复杂结构或制造安装精度低等问题，导致实际焊接过程中工件定位难度高，操作效率低，尚不成熟。但随着建筑钢结构构件标准化设计的提高，机器人智能化程度的提高，焊接数据库的丰富，机器人焊接技术将在建筑钢结构行业发挥重要作用。而提高建筑钢结构构件的模块化、系列化和标准化设计是钢结构行业机器人焊接技术应用的基础。建立完善的焊接数据库，开发智能编程软件，提高弧焊机器人的智能化程度，逐步解决建筑钢结构机器人焊接技术应用的问题，这就是建筑钢结构焊接机器人技术的工作方向。需要指出的是，目前在建筑钢结构行业，弧焊机器人还没有成为钢结构生产厂家的主要生产设备，除了北京大兴机场等国家级大型项目的钢结构焊接工程成功应用了弧焊机器人，在绝大多数钢结构施工现场很少使用。建筑钢结构生产厂家的机器人应用才刚刚开始，方兴未艾。虽然随着钢结构用钢量的不断增加和劳动力成本的不断上升，机器人智能焊接技术在钢结构领域的研发和应用已成为共识；许多钢结构制造企业与科研机构、高校或设备制造商共同努力，取得了一些成果；但与汽车、工程机械、锅炉压力容器等弧焊机器人利用率高的行业相比，钢结构行业机器人焊接技术的应用发展缓慢。现状机器人产业是高端技术产业，是当代科技进步的重要标志，是中国战略性新兴产业的重要组成部分。机器人产业的快速发展有其深刻的客观原因。从长远来看，随着我国社会老龄化、劳动力资源短缺和劳动力成本的加深，构件工厂迫切需要自动化设备来取代从事重复工作的劳动者；从国内外钢结构制造行业发展的环境变化来看，随着社会分工的细化和行业集中度的增加，钢结构工厂的门槛在不断提高，数字化和自动化生产已成为主流。从EPC总承包模式下业主对于生产成本，质量和进度控制都提出了更高的要求，采用钢结构焊接机器人已经成为业内企业提高自身竞争力，实现现代化智能工厂的重要装备。由于机器人能够最忠实地执行生产工艺，对操作人员的焊接技术水平要求较低，焊接过程受人为因素影响较小，焊接成型美观，焊接过程稳定，焊接效率高。因此，机器人自动焊接在厚板、长焊缝、多位置焊接的建筑钢结构工程建设中有很大的应用空间。市场上现有的焊接机器人都是三个或三个以上自由编程轴的机器，可根据要求将焊接装置送到预定空间，并按要求的轨迹和速度移动焊接工具（焊枪）；而相对完整的机器人自动焊接应具有精密焊接质量闭环控制系统、机器人控制电源、焊接过程动态建模控制、独立跟踪等系统，焊接数据库，这样的系统就属于焊接专家系统。我们把整套焊接系统分为机器人路径规划和焊接工艺两部分。目前，由于高校专业设置的问题，在建筑工程领域我国了解机器人技术和焊接技术的工程技术人员太少，还远远不能满足企业的需求。二、机器人路径规划焊接机器人与其他自动化设备的根本区别在于自动编程和自动焊接。目前，编程技术分为以下四种。 1.示教编程根据焊接技术人员的经验，操作机器人进行有效焊接。每次进行一次，存储到数据库。每个结构（板厚和坡口）都需要进行成功的示教。在今后的项目中，可以直接使用相同类型的结构。虽然示教程序工作量大，成本高，但实践证明，在大批量生产中，示教编程是最可靠的技术之一。 2.离线编程方式试图通过离线编程来解决建筑钢结构构件的焊接问题。机器人工程师通过特殊的三维软件描述组件上的每个焊缝，生成机器人可执行的焊接指令。但目前，零部件的加工过程基本上依靠半自动焊接位置偏差大，重复件少，缺点明显，主要表现为： ① 每个工件都需要大量的重复工作，如离线编程或手动教学，效率低下。 ② 编程根据工程师的能力分为质量水平，后期无法持续改进。 ③ 该技术理论不错，但其可靠性需要实践检验，仅适用于单焊工程。综上所述，离线编程技术属于完善中的重要技术，各高校和研究单位还在对其应用做深入开发。 3.视觉编程视觉编程是一种高端的编程技术，要求机器人通过视觉等多传感器引导，机器人数据库必须准确而庞大。机器人接受指令后可以根据焊接环境自行编程，自主规划焊接路径。采用该种方式机器人和传感器的成本和建立机器人数据库的成本都非常高，但这是行业发展的方向之一。 4.可视化建模编程可视建模编程是指把焊接环境信息和焊件的CAD模型相结合，利用计算机图形学技术，实现焊接任务的离线规划和三维动态仿真,最后再通过三维视觉纠偏实现整个焊接过程。目前，这是成本最低、最先进的技术，其基于角焊缝的相关焊接技术应用已相对成熟，进入实用阶段。大家可以通过下面的视频对可视化建模编程做个初步了解。【https://www.toutiao.com/article/7086351920453173799/】三、焊接工艺这部分经常被忽视，因为目前焊接电源的质量和可靠性有所提高，在与机器人的匹配中更加随意，忽略了自动焊接对电弧的要求。与机器人相匹配的焊接电源大多为MIG/MAG气体保护焊机，电弧为普通电弧，对脉冲特殊电弧的开发研究不够，埋弧焊机应用较少。焊接工艺相关研究是必不可少的，焊材和焊接机器人的自动焊接离不开大量的工艺测试和试验。四、钢结构焊接机器人最新应用案例带三维扫描功能的角焊缝焊接机器人三维扫描、实时跟踪反馈、实现不同焊缝形式的自动焊接利用了当前更先进的3D 视觉和信息技术，开发了可以应用于钢结构构件的智能机器人焊接系统，该系统通过建筑设计软件—TEKLA的模型引导可以实现无人工示教编程，极大地降低了焊接机器人的使用难度。建立了GJ-welding焊接参数数据库开发了基于视觉的快速焊缝定位系统，可在2-3秒内定位焊缝位置，实现非标件的全自动焊接研发了焊接程序自动生成系统，利用前端和机器人相匹配的数据接口，自动调用，修改和存储相关焊接工艺数据，自动生产焊接路径，实现角焊缝的自动焊接。基于点云的焊缝识别埋弧焊与机器人匹配的贴角焊（激光引导） H型钢构件采用机器人智能埋弧焊接，已经成为一项非常实用的技术。在工作实践中，应用激光跟踪系统配套两台机器人和行走机构应用于H型钢的自动埋弧焊。激光系统引导机器人自动寻找焊缝起始点，并且实时修正焊接轨迹。埋弧焊工艺同机器人匹配，采用激光引导，解决了纠偏问题，也解决了焊接过程当中焊接变形的问题。不仅提高了生产效率和焊接质量，而且使贴角焊缝达到教科书式的成形质量。下图是一次成型的产品金相图，该技术可以实现25MM板厚全熔透。焊接金象试验表明焊接头的力学性能和微观金相全部达到技术标准要求。让我们期待未来的焊接机器人在结合三维视觉，力传感器等外围传感设备及信息技术，从而实现傻瓜式操作，高质量生产的理想状态，真正把焊工从恶劣的焊接现场解放出来。

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关于我国智能建造关键领域技术发展的战略思考！你必须知道！

一：智能建造概述智能建造作为新一代信息技术与工程建造融合形成的工程建造创新模式，在实现工程要素资源数字化的基础上，通过规范化建模、网络化交互、可视化认知、高性能计算以及智能化决策支持，实现数字链驱动下的立项策划、规划设计、施（加）工生产、运维服务一体化集成与高效协同，交付以人为本、智能化的绿色可持续工程产品与服务。智能建造的实施能对工程生产体系与组织方式进行全方位赋能，促进工程建造过程的互联互通、线上线下融合、资源与要素协同，并积极推动建筑业、制造业和信息产业形成合力。这是提升产业发展质量、实现由劳动密集型生产方式向技术密集型生产方式转变的必经之路，也是对《国民经济和社会发展第十四个五年规划和 2035 年远景目标纲要》强调“加快数字化发展，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革” 的适时回应。发展智能建造将打造“中国建造”升级版。在当前经济全球化、国际市场竞争趋于激烈的背景下，顺应国际趋势，抢占行业技术竞争和未来发展制高点，最终提升我国建筑业的国际竞争力。二：智能建造领域技术进展智能建造体系基于以“三化”“三算”为特征的新一代信息技术，发展面向全产业链一体化的工程软件、面向智能工地的工程物联网、面向人机共融的智能化工程机械、面向智能决策的工程大数据等领域技术，支持工程建造全过程、全要素、全参与方协同和产业转型。因此，作为连接底层通用技术与上层业务的枢纽，相关领域技术的发展将对智能建造的发展起到关键作用。 1、面向全产业链一体化的工程软件随着计算机技术的不断发展以及计算机使用的不断普及，工程建造领域逐渐形成了以建筑信息模型（BIM）为核心、面向全产业链一体化的工程软件体系。工程软件包括设计建模、工程分析、项目管理等类型，其作为工程技术和专业知识的程序化封装，贯穿工程项目各阶段。不同类型的工程软件相互协同，支持建设项目全生命周期业务的自动化和决策的科学化。工程软件的主要特征包括：在服务对象方面，工程软件服务于建筑、市政、桥隧等各类工程项目；在内容专业性方面，工程软件反映了在工程建造发展过程中长期积累的专业知识；工程软件源于建筑业的实际需求，通过将工程实践中获得的专业知识转化为模型和算法，继而将模型和算法软件化，、快速地支持各类复杂的工程建造任务；工程软件研发与实际应用场景紧密结合，需要在使用中持续改进，不断提升其功能和性能。当前，我国工程软件存在整体实力较弱、核心技术缺失等诸多问题，呈现出“管理软件强，技术软件弱；低端软件多，高端软件少”的局面，市场份额较多被国外软件占据。在设计建模软件方面，国产工程软件依然面临着严重的“缺魂少擎”问题，71.78% 的受访人员选择 AutoCAD 为主要使用的 CAD 几何制图软件，超过 50% 的受访人员主要使用 Autodesk Revit、Civil 3D 等国外 BIM 建模软件。面对以 Autodesk 系列产品为代表的国外工程软件的冲击，国产设计建模软件很难在短时间内建立起竞争优势。在工程设计分析软件方面，接近 60% 的主流软件来自国外，国外软件以其强大的分析计算能力、复杂模型处理能力牢牢占据市场前端；在复杂工程问题分析方面，国产软件依然任重道远。在工程项目管理软件方面，得益于对国内规范、项目业务流程的高度支持，加之国内厂商的持续研发投入，国产软件已经形成了较完整的产品链。 2、面向智能工地的工程物联网工程物联网作为物联网技术在工程建造领域的拓展，通过各类传感器感知工程要素状态信息，依托统一定义的数据接口和中间件构建数据通道。工程物联网将改善施工现场管理模式，支持实现对 “人的不安全行为、物的不安全状态、环境的不安全因素”的全面监管。在工程物联网的支持下，施工现场将具备如下特征：一是万物互联，以移动互联网、智能物联等多重组合为基础，实现“人、机、料、法、环、品” 六大要素间的互联互通；二是信息高效整合，以信息及时感知和传输为基础，将工程要素信息集成，构建智能工地；三是参与方全面协同，工程各参与方通过统一平台实现信息共享，提升跨部门、跨项目、跨区域的多层级共享能力。当前，我国工程物联网的技术水平和国外相比仍有较大差距。美国、日本、德国的传感器品类已经超过 20 000 种，占据了全球超过 70% 的传感器市场，且随着微机电系统（MEMS）工艺的发展呈现出更加明显的增长态势。我国 90% 的中高端传感器依赖进口。除传感器外，现场柔性组网、工程数字孪生模型迭代等技术均亟待发展。另外，我国工程物联网的应用主要关注建筑工人身份管理、施工机械运行状态监测、高危重大分部分项工程过程管控、现场环境指标监测等方面，然而本研究调研结果显示，工程物联网的应用对超过 88% 的施工活动仅能产生中等程度的价值。在有限的资源下提高工程物联网的使用价值将是未来需要解决的重要问题。 3、面向人机共融的智能化工程机械智能化工程机械是在传统工程机械基础上，融合了多信息感知、故障诊断、高精度定位导航等技术的新型施工机械；核心特征是自感应、自适应、自学习和自决策，通过不断自主学习与修正、预测故障来达到性能更优化，解决传统工程机械作业效率低下、能源消耗严重、人工操作存在安全隐患等问题。世界各国高度重视工程机械前沿技术，积极调整产业结构，加大了对工程机械的扶持力度，促使工程机械向数字化、网络化和智能化发展。然而，我国在工程机械智能化技术的研发应用上虽有一定突破，但在打造智能化工程机械所必要的元器件方面仍落后于国际先进水平。可编程逻辑控制器（PLC）、电子控制单元（ECU）、控制器局域网络（CAN）等技术均落后于发达，阻碍了我国工程机械行业的发展，也制约了我国工程建造的整体竞争力。我国工程机械整体呈现出“大而不强，多而不精”的局面，发展提升空间广阔。 4、面向智能决策的工程大数据工程大数据是工程全寿命周期各阶段、各层级所产生的各类数据以及相关技术与应用的总称。工程大数据具有体量大、种类多、速度快、价值密度低等特征，应用重点在于将工程决策从经验驱动向数据驱动转变，从而提高生产力、提升企业竞争力、改善行业治理效率。工程大数据的价值产生于分析过程。数据分析指根据不同任务，从海量数据中选择全部或部分数据进行分析，挖掘决策支持信息。分析工程大数据除了应用传统统计分析以外，也需要人工智能的支持。其中，深度学习作为当前人工智能的重点方向之一，具有无需多余前提假设、能根据输入数据而自优化等优势，解决了早期神经网络过拟合、人为设计特征提取和训练困难等问题。深度学习利用海量数据提供的训练样本，在作业人员行为检测、危险环境识别等任务中获得广泛使用。值得注意的是，深度学习的复杂性使得模型容易成为黑箱，因而无法评估模型的可解释性，而机理模型的优点在于其参数具有明确的物理意义。因此，构建数据和机理混合驱动的数据分析模型，有助于从工程大数据中提练具有实际物理意义的特征，提升计算实时性和模型适应性。发达将大数据视为重要的发展资源，针对大数据技术与产业应用结合提出了一系列战略规划，如美国《联邦数据战略和 2020 年行动计划》、澳大利亚《数据战略 2018—2020》等。我国发布了《促进大数据发展行动纲要》等一系列战略规划，但工程大数据的发展和应用仍处于初级阶段。在流程方面，我国工程大数据应用流程未能打通，数字采集未实现信息化、自动化，数据存储和分析也缺少标准化流程；在技术方面，当前主流数据存储与处理产品大多为国外产品，如 HBase、MongoDB、 Oracle NoSQL 等典型数据库产品以及 Storm、Spark等流计算架构；在应用方面，我国工程大数据仅初步应用于劳务管理、物料采购管理、造价成本管理、机械设备管理等方面，在应用深度和广度上均有不足。三：我国智能建造发展面临的困境经过长时间的发展和积淀，我国在智能建造领域取得了长足进步，形成一系列成果。但是，面对国内建筑业转型升级的需求，对照全球发达智能建造的发展势态，我国智能建造的发展仍然面临诸多困境。在市场环境方面：建筑业企业已形成对国外相关产品的使用习惯，产生了数据依存，相关产品替换难度较大；国产产品用户基数少，缺少市场意见反馈，进一步加大了与国外同类产品在功能和性能等方面的差距。在企业部署方面：国内厂商战略部署不清晰，未形成与上下游的深度沟通，不利于产品布局的纵深发展；国内厂商起步晚，生态基础薄弱，资源分散严重，不少国产产品在细分市场仍处于整体价值链的中低端位置；国内厂商的自主创新能力与意识仍然较弱，国际领先的创新成果相对较少。在核心资源方面：智能建造标准体系有待健全，相关研发缺少基础数据标准，市场适应性和服务能力有待提高；核心技术薄弱，较多依赖在国外企业技术基础上的二次开发；缺乏完善的智能建造应用生态，无法形成面向项目全生命周期的智能化集成应用；缺少高端的复合型人才，尚未建立相关人才的引进、培养与储备方案。四：我国智能建造发展的重点任务为了推动我国迈入智能建造世界强国行列，应坚持推进自主化发展，遵循“典型引路、梯度推进” 原则，通过补短板、显特色、促升级、强优势，研发智能建造关键领域技术。工程软件加强“补短板”，解决软件“无魂” 问题。具体措施有：在明确国内外工程软件差距的基础上，大力支持工程软件技术研发和产品化，集中攻关“卡脖子”痛点，提升三维图形引擎的自主可控水平；面向房屋建筑、基础设施等工程建造项目的实际需求，加强国产工程软件创新应用，逐步实现工程软件的国产替代；加快制定工程软件标准体系，完善测评机制，形成以自主可控 BIM 软件为核心的全产业链一体化软件生态。工程物联网积极“显特色”，力争跻身全球领先。具体措施有：将工程物联网纳入工业互联网建设范围，面向不同的应用场景，确立工程物联网技术应用标准和规范化技术指导；突破全要素感知柔性自适应组网、多模态异构数据智能融合等技术；充分利用我国工程建造市场的规模优势，开展基于工程物联网的智能工地示范，强化工程物联网的应用价值。工程机械大力“促升级”，提升“智能化、绿色化、人性化”水平。具体措施有：建立健全智能化工程机械标准体系，增强市场适应性；打破核心零部件技术和原材料的壁垒，提高产品的可靠性；摒弃单一的纯销售模式，重视后市场服务，创新多样化综合服务模式。工程大数据及时“强优势”，为持续创新奠定数据基础。具体措施有：完善工程大数据基础理论，创新数据采集、储存和挖掘等关键共性技术，满足实际工程应用需求；建立工程大数据政策法规、管理评估、企业制度等管理体系，实现数据的有效管理与利用；建立完整的工程大数据产业体系，增强大数据应用和服务能力，带动关联产业发展和催生建造服务新业态。五：对策建议智能建造工程发展是一项系统性、战略性、长期性的任务。发展智能建造关键领域技术受到政策环境、市场环境、研发部署等诸多因素的影响，涉及多个行业、多个建设主体；需对工程供应链不同环节、生产体系与组织方式、企业与产业间合作等进行全方位赋能。 1、管理机构层面加快建设一批建造产业创新基地，特别是人工智能技术与建造产业深度融合的创新基地，打造 “基础研究—技术创新—产业化”链条的科技产业协同发展机制。构建、行业、企业完善的产业创新基地，引领和示范建造产业的科技创新，充分发挥科研机构的辐射和带动作用，有助于建造产业关键核心技术的突破和转化应用，能够促进建造产业创新的集聚发展，为推动中国建造转型升级和高质量发展提供支撑引领作用。拓宽建造产业创新支持渠道，加大资源支持规模。鼓励各级政府加大财政扶持力度，建立稳定支持和竞争性支持相结合的资金投入机制，着力支持建造产业关键技术研发与成果产业化。建立以政府扶持为引导、企业投入为主体、多元社会资金参与的创新投入机制，提升资源配置效率，推动孵化新技术、新产品。建立智能建造标准体系和技术评估机制。重点围绕各类工程数据在项目全寿命周期的应用，研制相关标准及技术框架，依托现有的和社会检测认证资源，对智能建造关键技术发展与应用水平进行客观评估

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固建数模驱动智能焊接站方案说明

通过专用软件解读TELKA模型文件(tekla或step格式），输出模型数据文件，焊接站系统读取模型数据文件后，自动解析成机器人运动轨迹，在焊接工件轮廓形状相对固定的情况下，焊接站既可以采用3D视觉技术，也可以采用线激光焊缝寻位技术。利用焊缝寻位，机械手自动完成相应的焊接工作。

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Tracer3D钢结构自动化焊接解决方案

发足于香港科技大学自动化技术中心，我们拥有深圳研发基地的创新优势、佛山生产基地的机械装备制造产业优势和长沙工程中心的实施能力优势，结合杭州的市场和人才资源优势，服务网络遍及全国。

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建筑钢结构机器人的第七轴长啥样？

在钢结构智能制造设备的推广过程中，我们发现多关节工业机器人的应用已经非常普遍了。但一般来说，作为标准产品的工业机器人，在固定安装的情况下，其单台工作范围肯定是会受到自身臂展长度的限制的。

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闲话新加坡装配式建筑

作为华人为主、地少人多的发达国家，新加坡人居住习惯与我国相近，房屋建设同样具有容积率高等特点，且早早实现了装配式建筑的普及，建筑工业化水平很高。

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基于钢结构智能制造的虚拟预拼装

基于BIM数据的智能建造以三维BIM模型为基础，通过对物料管理系统、三维加工一体化技术、焊接管理系统、虚拟预拼装技术和钢结构云管理系统的研究。实现了工艺余量、焊缝、产品进度、产品测量检验、追踪库存等信息在钢构BIM生产信息化平台中的集成和共享。

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科学管控，创造价值——谈钢结构制造企业的运营管控 1

钢结构行业作为制造业的代表，其目前所面临的状况即为一个典型缩影。随着市场竞争日益激烈及从业人口快速减少，并且从国外行业经验来看，钢结构企业管理方式必然也必须经历从“粗放式管理”到“精益集约型管理”的转变，除了结合钢结构特点进行科学管控并借助成本优势获取利润外，钢结构企业还必须充分利用已有资源，在运营管控各个环节狠下功夫，形成自身独特的核心竞争力。

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