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第1章绪论001
1.1机器人的定义与分类001
1.2焊接机器人的定义与分类004
1.3焊接机器人的发展历程006
1.4焊接机器人国内外研究现状011
1.4.1焊接机器人传感技术研究现状011
1.4.2焊缝识别技术研究现状013
1.4.3机器人焊接路径规划研究现状014
1.5本书主要研究内容016
1.6本书章节安排018
1.7本章小结019

第2章基于机器视觉的中厚板焊缝识别算法020
2.1概述020
2.2图像识别技术简介021
2.2.1传统方法022
2.2.2深度学习方法027
2.3YOLOv8模型简介033
2.4基于BoT-YOLOv8的中厚板焊缝识别算法036
2.4.1BoT-YOLOv8系统框架036
2.4.2C2f_Bottleneck_BoT残差模块037
2.4.3ASPP空间池化金字塔040
2.4.4图像后处理0402.5模型训练结果评价与分析042
2.5.1数据准备042
2.5.2模型训练045
2.5.3模型评价与分析045
2.6本章小结050

第3章中厚板焊接路径端点检测方法051
3.1概述051
3.2焊接端点检测技术简介052
3.2.1焊接端点检测定义与意义052
3.2.2焊接端点检测技术发展历程052
3.3三维视觉检测算法简介053
3.3.1三维视觉检测算法发展历程054
3.3.2关键技术模块054
3.3.3主流算法类型及对比056
3.4数据采集与预处理060
3.4.1点云数据采集060
3.4.2点云滤波062
3.4.3点云下采样063
3.5改进的SA-SSD中厚板焊接路径端点检测算法065
3.5.1SA-SSD模型概述065
3.5.2改进的SA-SSD模型066
3.6模型训练结果评价与分析072
3.6.1模型训练072
3.6.2模型评价与分析075
3.7本章小结076

第4章中厚板自适应焊接路径规划078
4.1概述078
4.2中厚板焊接路径拟合078
4.3机器人手眼标定084
4.4机器人运动学088
4.5机器人运动控制094
4.6本章小结097

第5章实验结果分析与对比098
5.1概述098
5.2实验平台搭建098
5.2.1实验设备098
5.2.2实验对象101
5.3焊缝识别实验103
5.4焊接路径端点检测实验107
5.5焊接路径规划实验112
5.6本章小结115

参考文献117

附录算法代码121
附录1中厚板焊缝识别算法代码121
附录2中厚板焊接路径端点检测算法代码150

制造业是国民经济的主体，是实现经济增长、保障人民生活、推动现代化建设、维护国家安全的主导力量。我国制造业经过几十年的高速增长，其规模已居世界第一，但面临综合成本上升、创新能力不足、产业结构不合理、低端产能过剩、高端高质量产品和服务供给不足等现实问题。目前，我国已转向高质量发展阶段，正处于转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期，然而，制造业供给与市场需求适配性不高、产业链和供应链持续面临挑战、资源环境要素约束趋紧等问题凸显。为促进制造业高质量发展，《中华人民共和国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》在关于制造业的论述中，明确了我国制造业未来绿色低碳转型的重大方向，提出要加快构建智能制造发展生态，持续推进制造业数字化转型、网络化协同、智能化变革，着力加快制造强国建设，大力发展数字经济的重要方针。
焊接作为制造业的重要加工工艺，是反映一个国家机械制造水平的重要指标，焊接产业的转型升级也是推动我国制造业高质量发展的重要环节之一。焊接机器人的出现为提高焊接质量、效率和稳定性提供了有力的解决方案。焊接机器人具有高精度、高速度、高可靠性等优点，能够适应各种复杂的焊接任务，在汽车、航空航天、机械制造等领域得到了广泛的应用。在重复性高、工作环境恶劣的焊接加工任务中，焊接机器人逐渐开始取代传统的手工焊接方式。
然而，在处理一些大型工程机械、能源设备、建筑钢构等的中厚板工件时，焊接机器人仍存在一定的局限性。由于中厚板工件具有空间体积大、焊缝不规则、焊缝分布离散等特性，焊接机器人难以对中厚板工件进行焊缝精准识别和自适应路径规划。此外，借助示教再现和离线编程的机器人焊接方式无法满足中厚板结构件的焊接效率和焊接精度要求。
基于以上背景，本书选取几种工业应用中典型的中厚板结构件（如电力塔角、板框式压滤机的压紧板、车厢底板等）为研究对象，利用图像分割技术、三维目标检测技术，以中厚板焊缝识别、焊接路径端点检测与中厚板自适应焊接路径规划等任务为突破口，解决中厚板自动化焊接中存在的技术难点。全书共5章。第1章为绪论，主要介绍本书内容的研究背景、研究意义、国内外研究现状等；第2章针对中厚板工件焊缝类型多样，焊缝形状、尺寸及空间位置变化复杂等特点，开展中厚板焊缝识别算法研究；第3章重点研究中厚板结构三维件点云数据滤波方法、端点精确检测与定位方法，同时针对所构建模型建立科学的指标评价体系；第4章围绕焊接机器人自适应焊接路径规划展开深入研究，利用焊接路径关键点和端点坐标、焊缝识别结果生成机器人焊接路径规划程序，实现中厚板自适应焊接路径规划；第5章聚焦实验研究，搭建了中厚板焊接路径规划实验系统，在实验系统中将本书所提方法与其他现有方法进行全面对比分析。
本书第1、3、4章及第5章由刘宗敏副教授牵头撰写，第2章及代码部分由黎杰博士牵头撰写。衷心感谢李先广特聘教授对本书内容的悉心建议、严格指导与整体把关。同时，感谢孙祥东、葛浩等研究生在文稿校对与文献整理等工作中所付出的辛勤努力。
本书由重庆工商大学国家智能制造服务国际科技合作基地平台建设（621815001）、重庆工商大学领军人才团队建设（63101501136）、国家自然科学基金青年科学基金项目（C类，项目编号：52305448）、重庆市技术创新与应用发展专项重点项目（项目编号：cstc2021jscx-gksbX0030）、重庆市教委科学技术研究计划项目（项目编号：KJQN202200826）等项目经费资助出版。
由于笔者水平有限，书中难免存在不足之处，敬请读者批评指正！

著者