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| 內容簡介： |
本书紧跟智能焊接技术的发展，在介绍焊接基本理论、机器人技术基本知识的基础上，深入阐明了人工智能在焊接工艺各个环节中具体应用的各项理论知识与实践细节。具体内容包括：机器人焊接工艺基础及其在智能制造中的应用，人工智能及其在机器人焊接中的应用（涵盖机器人的感知系统、运动系统与通信系统），焊接机器人系统的组成及编程案例，基于深度学习的人工智能在焊接接头缺陷检测中的应用案例，基于路径规划及控制的焊缝检测机器人系统以及结合深度学习技术的缺陷检测等。
本书不仅适合学术研究与教学使用，也可以为工业界从业人员了解前沿技术、提升焊接质量与效率提供重要参考。
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| 目錄：
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第1章人工智能和机器人001
1.1人工智能的自然表达002
1.1.1人工智能的研究目标、被期望的能力范围003
1.1.2人类智能与人工智能004
1.1.3人工智能的研究方法012
1.1.4人工智能与通用技术的融合与挑战013
1.2人工智能的应用领域016
1.3人工智能在机器人焊接中的应用探索021
1.4工业机器人029
1.4.1工业机器人的分类029
1.4.2工业机器人的组成与技术参数035
1.4.3工业机器人的感知系统038
1.4.4工业机器人的运动系统040
1.4.5工业机器人的通信系统041
1.4.6机器人自主导航与路径规划044
1.4.7机器人的末端执行器047
第2章机器人焊接基础、焊接缺陷与面临的挑战055
2.1焊接方法055
2.2焊接系统057
2.2.1焊接电源057
2.2.2送丝机和配件058
2.2.3保护气体调节058
2.2.4焊枪058
2.3焊接材料059
2.3.1编号标准059
2.3.2碳钢实心焊丝选择原则060
2.4焊接工艺与原理061
2.4.1熔滴过渡063
2.4.2保护气体072
2.4.3焊接工艺075
2.5焊接的问题和挑战：缺陷分析与故障处理082
2.5.1焊接缺陷082
2.5.2故障处理086
第3章焊接机器人系统088
3.1焊接机器人系统的基本组成与要求090
3.1.1机器人090
3.1.2焊接电源094
3.1.3送丝系统098
3.1.4焊枪099
3.1.5焊接工装101
3.1.6模块化焊枪清洁系统103
3.1.7感应钎焊加热电源及其在硬质合金焊接头中的应用与智能化瓶颈105
3.2机器人变位机112
3.2.1焊接变位机的分类112
3.2.2焊接变位机实例113
3.3机器人焊接程序及编程原理114
3.3.1单独的位置编程115
3.3.2偏移量位置编程116
3.3.3更改输出信号值117
3.3.4等待操作117
3.3.5程序流程控制117
3.3.6为数据赋值118
第4章机器人焊接工艺、案例与编程方法119
4.1基于施焊位置的焊接工艺119
4.2机器人焊接的编程方法120
4.2.1示教编程121
4.2.2离线编程121
4.2.3演示编程122
4.2.4视觉引导编程122
4.2.5工艺参数自适应编程122
4.2.6协作编程122
4.2.7基于数字孪生的编程122
4.3对接焊缝123
4.3.1对接焊缝焊接工艺规程123
4.3.2机器人惰性气体保护焊焊接工艺与编程分析124
4.3.3设备选择124
4.3.4示教编程125
4.4角接焊缝126
4.4.1角接焊缝焊接工艺规程126
4.4.2机器人CO2气体保护焊焊接工艺与编程分析127
4.4.3设备选择128
4.4.4机器人编程示教编程128
4.5垂直管板对接131
4.5.1垂直管板对接焊接工艺规程131
4.5.2机器人混合气体保护焊焊接工艺与编程分析132
4.5.3设备选择133
4.5.4机器人编程示教编程133
4.6焊接机器人编程方式的展望137
4.6.1脑控焊接机器人137
4.6.2协作焊接机器人137
第5章机器视觉、深度感知、焊缝定位与跟踪系统139
5.1机器视觉、人工智能与焊接智能化140
5.2焊缝传感器140
5.2.1电弧电流传感器140
5.2.2电弧电压传感器141
5.2.3激光传感器141
5.2.4接触传感器141
5.2.5超声波传感器142
5.2.6电磁传感器142
5.2.7视觉传感器142
5.3机器视觉理论在焊接中的应用143
5.3.1基于机器视觉的焊缝成形144
5.3.2弧长控制144
5.3.3焊接温度场实时检测144
5.3.4焊缝定位与自动跟踪145
5.4基于计算机视觉的深度(形状)恢复145
5.4.1光度立体恢复形状145
5.4.2纹理恢复深度146
5.4.3明暗恢复形状147
5.4.4散焦恢复深度152
5.4.5同心拼图恢复深度152
5.4.6单目深度估计153
5.4.7双目视觉技术原理155
5.4.8多基线立体视觉155
5.5基于深度学习的3D重建算法157
5.5.1基于体素的3D重构158
5.5.2基于点云的3D重构159
5.5.3基于网格的深度感知算法161
5.6环形激光视觉传感器设计及传感器系统分析162
5.7基于环形激光视觉传感器的焊缝图像167
5.7.1图像采集及预处理167
5.7.2图像分割及焊接接头特征提取168
5.8基于环形激光视觉传感器的焊缝定位与跟踪模型169
5.8.1三维计算模型中的角度定义170
5.8.2基于三角测量原理的环形激光3D计算模型170
5.8.3基于“半径-深度关系”和空间投影的3D计算模型174
5.8.4焊缝跟踪模型176
5.8.5基于环形激光视觉传感器机器人焊缝跟踪系统软件180
5.8.6焊缝跟踪试验181
第6章基于路径规划及控制的自主检测焊缝的机器人183
6.1焊缝检测的背景和意义184
6.2焊缝检测机器人185
6.3焊缝检测机器人的结构和控制架构设计187
6.3.1焊缝检测场景与需求分析187
6.3.2焊缝检测机器人的结构设计187
6.3.3焊缝检测机器人的驱动机构设计187
6.3.4焊缝检测机器人的控制架构设计189
6.4基于机器人的全局路径改进规控算法研究192
6.4.1机器人的全局路径算法分析192
6.4.2传统A*算法的算法原理193
6.4.3A*算法的评价函数193
6.4.4A*算法的步骤193
6.4.5焊缝检测机器人应用场景优化A*算法194
6.4.6基于模型预测的路径跟踪控制算法197
6.4.7机器人的全局路径算法分析199
6.5基于复杂环境改进局部路径算法202
6.5.1机器人的全局路径算法分析202
6.5.2时间弹性带（TEB）算法模型构建202
6.5.3基于复杂环境的改进TEB算法204
6.5.4改进TEB算法前后对比实验205
6.6基于路径规划与控制算法的检测焊缝系统实验207
6.6.1R-CNN系列算法分析208
6.6.2YOLO系列算法分析209
6.6.3焊缝检测模型选择209
6.6.4基于YOLOv5的焊缝检测210
6.6.5基于深度学习的焊缝检测模型214
6.7基于路径规划与控制算法的焊缝检测系统实验218
6.7.1实验平台与自主焊缝检测系统218
6.7.2路径规划与控制算法实验219
6.7.3焊缝检测机器人的避障实验221
6.7.4焊缝检测机器人的综合实验222
第7章基于深度学习实时钢铁表面缺陷、焊接缺陷检测算法223
7.1研究背景224
7.2轻量级目标检测算法及其评判准则226
7.2.1卷积神经网络的基本结构226
7.2.2目标检测网络的基本结构231
7.2.3目标检测任务中的评判准则233
7.3焊接缺陷数据集的构建与处理235
7.3.1焊缝视觉采集平台235
7.3.2缺陷定义与分析237
7.3.3焊接缺陷数据集预处理237
7.3.4数据集构建242
7.3.5焊缝质量反馈系统246
7.4轻量级缺陷检测关键算法研究247
7.4.1轻量级模型设计247
7.4.2损失函数253
7.4.3模型训练256
7.4.4缺陷检测模型消融实验258
7.5缺陷检测模型在不同数据集上的实验261
7.5.1钢铁表面缺陷数据集对比实验261
7.5.2不同数据集下的焊缝缺陷检测实验262
7.5.3焊缝缺陷实时性检测实验269
7.5.4焊缝缺陷实验评估与分析272
第8章基于深度学习钢材表面缺陷检测算法274
8.1所提方法276
8.1.1双主干模型276
8.1.2动态融合机制277
8.1.3C2f-DWR模块特征提取增强279
8.1.4Detect_MultiSEAM280
8.1.5目标检测网络MBDNet-Attention-YOLO（MBY）280
8.2基于NEU-DET数据集的MBY模型验证282
8.2.1数据集的构建282
8.2.2参数设计283
8.2.3评价指标283
8.3消融实验284
8.4不同目标检测的对比实验285
第9章人工智能在其他领域中的应用场景288
9.1深度学习的智能驾驶场景中的模型288
9.1.1眼口状态与驾驶员疲劳的关系289
9.1.2驾驶员疲劳检测方法289
9.1.3驾驶员疲劳的实时检测速度290
9.1.4实验设计及架构290
9.1.5面部图像数据集的设计与图像采集294
9.1.6EMFastDet模型验证295
9.2大模型系统部署：从核心要素到工程实践301
9.2.1大模型的理论框架和经典模型302
9.2.2理解大模型系统部署的核心要素304
9.2.3Docker容器化部署优势、安装Docker与Docker Compose304
9.2.4案例实现:在GPU(4060 8G)上部署Ollama模型Gemma:2b并使用vLLM提供API服务306
9.2.5大模型在焊接学科的研究现状和潜在应用场景311
9.3基于ROS平台的移动机器人架构316
9.3.1ROS平台搭建317
9.3.2四轮差速机器人仿真模拟330
附录346
附录A学生焊接报告(PG-student Welding Report)346
附录B基于环形激光视觉传感器的机器人电弧焊软件代码实现347
附录C用于机器视觉和人工智能的图像样本347
参考文献348
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| 內容試閱：
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2025年，我国的AI核心产业规模突破1.8万亿元，占全球市场份额34%。依托占全球28.9%的制造业底盘，AI在多领域实现深度渗透：互联网行业应用渗透率达89%，金融领域AI风控响应速度提升至3s级，医疗大模型接入400余家医院，使诊疗效率提高50%，而以焊接机器人为核心的焊接制造工厂，智能化程度不断提升，成熟的示教焊接机器人、离线编程机器人在焊接机器人市场中的占有率稳步提高。AI进入焊接领域就像20世纪计算机、机器人进入焊接领域一样，将极大地提高生产力。
焊接是熔合连接的核心工艺，工业机器人是精准执行焊接动作的可靠载体，人工智能则是赋予工业机器人感知、推理和决策能力的智慧“大脑”，焊接、工业机器人和人工智能的结合使焊接从传统工艺走向智能、高效的现代技术：工业机器人承接重复焊接操作，人工智能感知世界优化参数，使焊接从“人工把控”升级为“智能闭环”。
在现代制造业中，焊接作为关键工艺之一，其效率和质量直接影响产品的性能、生产成本和产品质量。工业机器人是智能制造业最具代表性的装备之一，其规模化应用是未来制造业机器换人、提高生产效率的重要手段。焊接机器人已大规模应用于汽车、航空、造船等行业。根据AI汽车网数据显示，汽车行业自动化程度为70%～80%；参考波音787的机身制造，约有60%的工作是由机器人自动完成的；重工业领域的自动化占比约为50%；由于行业特点，造船业自动化程度较低，根据中国船级社计算，截至2024年7月，中国船级社持证焊工数量约18.78万人。机器人可改善焊工工作环境，助力产业升级。
本书就是为满足现代企业对焊接机器人从业技术人员的需要、培养新一代焊接工程师而编写的。在编写过程中，广泛吸纳了国内外焊接机器人领域，包括学校和企业的最新研究成果，结合2013年开设的“焊接机器人”、2017年凝练的“焊接智能化设备技术”两门课程的一些教学经验和想法，尽著者所能最大限度地使读者从机器人角度理解焊接机器人及焊接工艺，试图给读者一个全新的阅读体验。
本书由多位专家联合撰写而成，具体编写分工如下：
第1章徐培全龚红英
第2章徐培全龚红英
第3章徐培全王心语吴诗婷甘孝俭李宝明
第4章徐培全曹津榕
第5章徐培全马姝慧李昭烨
第6章徐培全张鹏宇张峰
第7章徐培全王骥
第8章徐培全
第9章徐培全王骥曹津榕王心语吴诗婷甘孝俭李宝明
附录徐培全
此外，中铁三局的王亮明总工提供了部分施工现场图，林肯电气管理（上海）有限公司于香苑、上海智驾汽车科技有限公司李宝明编写部分程序并审核。本书得到了上海启慧人才咨询有限公司田元圆，沪东重机有限公司周超杰、刘传根、马炳辉，东华大学王骥博士，上海大学张鹏宇博士的指导。全书由徐培全统稿，杨尚磊教授主审。
希望本书能成为读者深入了解机器人焊接工艺与人工智能相关前沿动态的窗口，抛砖引玉，激发更多的创新思维与实践探索。
由于著者水平所限，书中不足之处难免，敬请各位读者批评指正。
著者
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