焊接中的缺陷总结分析：

现象：焊缝中经无损检测发现有非金属夹杂物如氧化物、氮化物、硫化物、磷化物等，形成多种多样不规则形状，常见的有锥形、针形等夹渣物。金属焊缝夹渣会降低金属结构的塑、韧性，还会增加应力，导致冷、热脆性易产生裂纹，使构件被破坏。

原因:焊缝母材清理不干净，焊接电流过小，使熔化金属凝固过快，熔渣来不及浮出。焊接母材和焊条的化学成分不纯，如焊接时熔池内有氧、氮、硫、磷、硅等多种成分，则易形成非金属夹渣物。

焊工操作不熟练，运条方法不当，使熔渣与铁水混在一起分离不开，阻碍熔渣上浮。焊口坡口角度小，焊条药皮成块脱落未被电弧熔化；多层焊时，熔渣清理不干净，操作时未将熔渣及时拨出都是造成夹渣的原因。

防治措施：采用只有良好焊接工艺性能的焊条，所焊钢材必须符合设计文件要求。通过焊接工艺评定选择合理的焊接工艺参数。

注意焊接坡口及边缘范围的清理，焊条坡口不宜过小；对多层焊缝要认真清除每层焊缝的焊渣。采用酸性焊条时，必须使熔渣在熔池的后面；在使用碱性焊条焊立角缝时，除了正确选择焊接电流外还需采用短弧焊接，无锡焊接自动化，同时运条要正确，使焊条适当摆动，以使熔渣浮出表面。

采用焊前预热，焊接过程加热，并在焊后保温，使其缓慢冷却，以减少夹渣。

铁素体不锈钢焊材选用

铁素体不锈钢焊材基本上有三类:1)成分基本与母材匹配的焊材;2)奥氏体焊材;3)镍基合金焊材，由于其价格较高，故很少选用。

铁素体不锈钢焊材可采用与母材相当的材料，但在拘束度大时，很轻易产生裂纹，焊后可采用热处理，恢复耐蚀性能，并改善接头塑性。采用奥氏体焊材可免除预热和焊后热处理，但对于不含稳定元素的各种钢，热影响区的敏化仍然存在，机器人自动化焊接，常用309型和310型铬镍奥氏体焊材。对于Cr17钢，也可用308型焊材，合金含量高的焊材有利于进步焊接接头塑性。奥氏体或奥氏体一铁素体焊缝金属基本与铁素体母材等强，但在某些腐蚀介质中，焊缝的耐蚀性可能与母材有很大的不同，这一点在选择焊材时要留意。

随着机器人自动焊接技术的快速发展，机器视觉技术的需求越来越强，一方面导致了机器视觉技术的应用领域扩大化，另一方面对该技术的要求也更加严格和健全，这有力的推动了该技术的发展。

焊接的特点是工艺因素复杂、劳动强度大、生产周期长、劳动环境差，其品质依赖操作者的技能、技术和经验，也和操作者情绪及身体状况相关，因此，焊接自动化技术对于提高接头品质，保证稳定性具有很重要的意义。焊接机器人技术实现了焊接自动化、柔性化，但焊接机器人无法自主获取工件定位信息、焊缝空间位置信息、焊缝熔透信息等，自动化焊接设备，也不能自主适应工件与接头组对，焊接热变形等引起的轨迹、坡口尺寸变化，不能进行在线调整，即不具有智能。现实生产中轨迹和接头坡口几何尺寸的变化较为常见，机器人焊接自动化，无智能的再现式焊接会出现焊偏、焊穿、未焊透等较为严重的成型缺陷，所以急需基于视觉的智能化焊接技术。

目前，视觉传感技术在焊接机器人上的应用，极大地提高了焊接的质量和效率。机器视觉在自动化焊接中的应用主要有以下几个方面：

一是基于视觉的焊缝识别和焊前引导及焊缝跟踪技术，这是实现自动化焊接的前提；

二是焊接过程中焊缝熔池状态实时监测，通过对熔池图像的提取可以分析焊缝的熔透与熔深状态；

三是焊后焊缝缺陷监测及控制。

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