白车身（BIW）焊接的进步 – 减少电阻点焊（RSW）飞溅并改进 3D 视觉系统

1. 一种降低电阻点焊飞溅率的全面、持续的方法。

2. 3D 激光视觉系统目前能提高焊接和钎焊质量。

第一大要点

通过工艺分析和智能数据降低电阻点焊飞溅率

BMW MINI UK 和 TWI Ltd (英国焊接技术学会) 正在进行的一项研究，旨在减少焊接飞溅。当点焊的飞溅液滴落在汽车的其他部件时，飞溅就会引发代价高昂的问题。 也称为焊接飞溅或液态金属喷射，飞溅会导致如下后果：

• 烧坏镀锌层，降低防腐性能
• 在汽车外观零部件上形成可见缺陷

找到和返修焊接飞溅损坏的零件非常耗时。

降低目前较低的飞溅率

BMW 集团在牛津的 MINI 工厂的飞溅率已低至 3.7%。 但是英国政府的 WeldZero 项目的目标是零焊接缺陷。 通过 WeldZero 资助，MINI 牛津工厂和焊接研究所系统地为工厂每台 MINI 车型上的 6000 个电阻点焊（RSW）降低了喷溅率。

MINI 牛津工厂采用先进的高端机器人和焊枪，对所有点焊都采用集成 / 自适应控制 — 因此不会出现质量差、尺寸过小或强度低等焊接问题。 唯一剩下的问题是焊接飞溅。

在正在进行的研究中，数据分析用于确定：

• 焊接飞溅的发生
• 它们的根源
• 每个根本原因的数据模式

通知生产工程师采取适当纠正措施。

焊接飞溅的初始纠正措施

• 降低焊枪气压。起初是故意设置 " 超压 "，因为误以为超压可以补偿从气源到焊枪的距离而形成的压差。 降低气压，结果可以更好地平衡所有焊枪的压力，从而减少焊接飞溅，同时将供气能源成本降低 25%。
• 监控流向焊枪的冷却水流量，以发现是否堵塞或流量不足。 冷却水流中断导致焊接电极过热和电极过度磨损 — 从而导致焊接飞溅
• 对焊接电压、焊接电流、夹持力和测得的电阻进行焊接工艺数据分析，然后将这些数据与出现焊接飞溅发生率最高的焊接机器人相关联。
  
  

通过数据分析发现的其它焊接飞溅原因

然后 TWI 和 BMW 对剩余的焊接飞溅进行数据分析，以确定它们的主要原因：

• 型面不匹配：包括零件形状不佳和回弹，还有一些问题，例如零件被其他零件推挤而错位。
• 间隙的影响：对于更高强度和更厚的组件 — 或具有三层焊或四层焊的组件 — 型面之间的间隙会破坏焊接过程的稳定性，导致焊接飞溅。
• 电极边缘距离：型面不匹配会导致焊接电极离零件边缘太近，使焊接区从零件边缘“破裂” — 结果形成大量飞溅。
• 点焊角度不良：由于型面不匹配或形状缺陷，导致电极偏离理想的 90 度垂直方向。 这种情况会导致点焊飞溅以及电极性能下降，进而导致更多飞溅。
• 严重磨损的电极头：电极上的锌合金量会影响飞溅率。
• 焊枪水冷设计不当：冷却通道中的堵塞或急弯会限制水流，导致电极过热和磨损过快，从而形成焊接飞溅。

确定焊缝飞溅的每个因素的重要性

然后，TWI 建立了一个机器人焊接单元，在他们自己的实验室中模拟 BMW 的生产过程。 然后，他们可以确定上述每个因素的工艺公差，以确定导致焊接飞溅的每个原因的严重程度。

他们还区分了来自焊工计时器的焊接工艺数据签名，以诊断每个案例的飞溅原因。

确凿的证据：电极头状况

该研究表明，每个飞溅原因的敏感度取决于电极头的当前状况。 电极头磨损也影响到飞溅的数据签名。

图 2： 有关电极磨损与焊接飞溅相互关系的一些工艺数据分析。 图片由 TWI Ltd 和 BMW MINI UK 提供。

正在进行的研究的后续步骤

" 为了实现一个能够诊断焊接飞溅原因的在线数据分析系统，应开发一个模型，该模型可以考虑自上次修整操作以来使用一组电极头进行焊接的次数 ... 正在开发一种工具，使焊工在线实时识别不可接受的飞溅并诊断其原因，以便高效地纠正缺陷。"

第二大要点

3D 激光视觉系统现在能提高焊接和钎焊质量。

在安全要求极高的汽车零部件（如 EV 电池外壳）上有焊接不完美的焊缝，会造成严重的后果。 但是，正如 Servo-Robot Corp. 公司所报告的那样，3D 激光视觉摄像系统可提高汽车零部件的机器人激光焊接、激光钎焊和电弧焊接（包括白车身、底盘和电动汽车电池保护结构）的生产率和质量。

速率为 2 kHz（2000 帧 / 秒）或更高的摄像机可集成到大功率（高达 30 kW）激光头中。 这些摄像头位于激光焦点 20 mm 之内，即使在弯曲形状上也可以在高速焊接期间跟踪焊缝，同时提供实时过程监控和焊后检查。

图 3： 采用 3D 激光摄像头跟踪和检验拼焊板焊接。 图片由 Servo-Robot Corp 公司提供。

大型汽车零部件 + 大型焊接机器人 = 焊缝偏差较大

用于大型部件的激光拼焊板（TWB）（如车身侧框和车门内板）需要大型焊接机器人。 由于体型较大，机器人可能无法将激光焦点保持在焊缝的 100 微米以内。 带有零反冲执行器的高速激光视觉焊缝跟踪相机可以克服这一挑战，在即使高达 15 米/分钟的焊接速度下也能提供精确跟踪。
将摄像头和软件与背反射传感器
相结合 — 作为激光工艺控制系统（LPCS）的组成部分 — 可提供表面和内部焊接缺陷检测，检测结果立即发送至焊接机器人，防止进一步不良焊接。

激光工艺控制系统的背反射传感器可测量从熔融池中心区域发出的热辐射。 焊缝及其熔池吸收激光功率的变化表明了焊缝的内部缺陷。 对于拼焊板，实时检测由间隙变化、坯料边缘差异、污染或激光能量不足等条件引起的缺陷。

BIW 的激光和激光混合焊接

类似的 3D 激光视觉系统可用于 BIW 组件的激光和激光混合焊接，例如车辆车顶和车身的连接。 它们还用于 EV 电池外壳（又名笼子、保护框架）的激光和激光混合焊接，包括铝焊接和钢板焊接。

检查激光钎焊车顶接缝的焊缝几何形状

激光钎焊接缝（如车顶钎焊接头）也可以受益于双摄像头视觉系统。 第一个摄像头找到并跟踪接头，确定其中心线。 第二个摄像头测量焊缝的几何形状，以 0.1 mm 的分辨率查找表面缺陷。 检查钎焊接头的内部完好性时，需要使用背反射传感器。

需要时使用焊丝

电弧焊质量问题和生产效率受影响的最大原因不是工艺本身，而是焊丝在焊接接头中没有正确定位。 焊丝放置不当的最常见原因是具体的零件可变性、装配中公差的累积以及焊接热输入引起的变形，从而导致接头和机器人编程的位置错位。

使用 3D 视觉系统找到焊缝时，会找到实际的接头位置。 然后对焊丝位置进行修正，以匹配焊缝的实际位置，达到最佳焊接质量。 此外，如果存在不可接受的间隙，可以使用自适应焊接方案来打开可接受的工艺窗口，以改变焊接电流、行进速度或走丝。

图 6： 对底盘侧护栏进行焊缝跟踪的3D 摄像头。 图片由 Servo-Robot Corp 公司提供。

工业 4.0 的自动视觉电弧焊接检验

全自动的机器人电弧焊检测不仅比手动检测更快、更可靠，而且还能提供满足工业 4.0 要求的宝贵数据。 该数据有助于预测电弧焊何时开始出现故障，并可能指明需要改进哪些方面，如零件质量、夹具可重复性或焊接工艺本身。

由于电弧焊缝尺寸、形状规则性和表面光滑度的变化较大，因此电弧焊缝的检测比激光焊缝或钎焊更难进行。

因此，电弧焊接检查最成功的方法是采用比较方法：在 " 样件 " 上确定标称焊接质量，然后将实际生产焊接与它进行比较，寻找不可接受的差异。 差异过大表示焊接作业不受控制，因此更容易产生有缺陷的焊接。