引言

水下焊接技術(shù)是海洋工程、船舶維修、水下管道建設(shè)與修復(fù)等領(lǐng)域不可或缺的關(guān)鍵技術(shù)。水下環(huán)境復(fù)雜多變，能見度低、水流擾動(dòng)大、焊接過程難以直接觀察和控制，給焊接質(zhì)量帶來了巨大挑戰(zhàn)。隨著機(jī)器視覺技術(shù)的飛速發(fā)展，將其應(yīng)用于水下焊接過程監(jiān)控與質(zhì)量控制，已成為工程材料與焊接技術(shù)領(lǐng)域的重要研究方向。本文旨在綜述基于機(jī)器視覺的水下焊接技術(shù)的研究現(xiàn)狀、關(guān)鍵技術(shù)挑戰(zhàn)及未來發(fā)展趨勢(shì)。

一、 水下焊接技術(shù)的特殊性與挑戰(zhàn)

傳統(tǒng)水下焊接（如濕法焊接、干法焊接）面臨諸多固有難題：

1. 能見度差：水體渾濁、焊接煙塵和氣泡嚴(yán)重干擾操作者視線。
2. 過程不可控性：焊工難以實(shí)時(shí)觀察熔池形態(tài)、電弧行為，導(dǎo)致焊接質(zhì)量不穩(wěn)定。
3. 環(huán)境干擾：水流、壓力變化影響電弧穩(wěn)定性和焊縫成型。
4. 自動(dòng)化程度低：高度依賴潛水焊工的經(jīng)驗(yàn)和技能，風(fēng)險(xiǎn)高、效率低。

引入機(jī)器視覺技術(shù)，旨在通過“機(jī)器之眼”穿透渾濁水域，實(shí)現(xiàn)對(duì)焊接過程的實(shí)時(shí)、精確感知與反饋控制，從而提升焊接自動(dòng)化水平和質(zhì)量可靠性。

二、 機(jī)器視覺在水下焊接中的應(yīng)用研究現(xiàn)狀

目前，研究主要聚焦于以下幾個(gè)方向：

1. 水下視覺系統(tǒng)構(gòu)建：

• 照明與成像：針對(duì)水體對(duì)光的吸收和散射效應(yīng)，研究采用特定波長的光源（如激光、藍(lán)綠光）和濾光技術(shù)，以增強(qiáng)圖像對(duì)比度。開發(fā)耐高壓、防腐蝕的水下專用攝像機(jī)和照明設(shè)備。

• 圖像去霧與增強(qiáng)：應(yīng)用圖像處理算法（如同態(tài)濾波、暗通道先驗(yàn)、基于深度學(xué)習(xí)的去霧網(wǎng)絡(luò)）來消除后向散射噪聲，提升圖像清晰度，還原焊縫及熔池的真實(shí)細(xì)節(jié)。

1. 焊接過程特征提取與識(shí)別：

• 焊縫跟蹤：利用邊緣檢測、模板匹配或特征點(diǎn)追蹤算法，從視覺圖像中實(shí)時(shí)識(shí)別焊縫坡口位置和走向，為焊接機(jī)器人提供導(dǎo)航信息，實(shí)現(xiàn)自主跟蹤焊接。

• 熔池動(dòng)態(tài)監(jiān)控：分析熔池圖像的幾何特征（如寬度、長度、面積）、振蕩頻率等，將其與焊接質(zhì)量參數(shù)（如熔深、成形）建立關(guān)聯(lián)模型，為過程控制提供依據(jù)。

• 缺陷實(shí)時(shí)檢測：嘗試在焊接過程中早期識(shí)別氣孔、咬邊、未熔合等缺陷的視覺特征，實(shí)現(xiàn)在線預(yù)警。

1. 基于視覺的智能控制：

• 將提取的視覺特征（如焊縫偏差、熔池尺寸）作為反饋信號(hào)，結(jié)合模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或模型預(yù)測控制等算法，實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)焊接電流、電壓、速度等工藝參數(shù)，形成閉環(huán)控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)焊接。

三、 關(guān)鍵技術(shù)挑戰(zhàn)與工程試驗(yàn)發(fā)展

盡管研究已取得顯著進(jìn)展，但在工程化應(yīng)用中仍面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)：

1. 極端環(huán)境適應(yīng)性：深海高壓、低溫、強(qiáng)腐蝕環(huán)境對(duì)視覺傳感器的可靠性與壽命提出極高要求。需要發(fā)展更堅(jiān)固耐用的封裝技術(shù)和自清潔視窗。
2. 復(fù)雜干擾下的魯棒性：強(qiáng)烈的電弧光、飛濺的氣泡、漂浮的雜質(zhì)構(gòu)成極端復(fù)雜的視覺背景。如何設(shè)計(jì)抗干擾的視覺算法，穩(wěn)定提取有效信息，是核心難題。需要融合多光譜成像、結(jié)構(gòu)光、激光視覺等多傳感信息。
3. 實(shí)時(shí)性與精度平衡：焊接過程瞬息萬變，要求視覺系統(tǒng)具備毫秒級(jí)的處理速度，同時(shí)保證特征提取的精度。這對(duì)硬件算力和算法效率都是巨大考驗(yàn)。邊緣計(jì)算與輕量化深度學(xué)習(xí)模型是重要發(fā)展方向。
4. 標(biāo)準(zhǔn)與驗(yàn)證體系缺乏：目前尚缺乏統(tǒng)一的水下焊接視覺檢測與評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。需要通過大量的工程試驗(yàn)和試驗(yàn)發(fā)展，在模擬水池和真實(shí)海域中積累數(shù)據(jù)，驗(yàn)證不同算法的有效性和系統(tǒng)的可靠性，建立從實(shí)驗(yàn)室到工程應(yīng)用的橋梁。

四、 未來發(fā)展趨勢(shì)

1. 多模態(tài)信息融合：將機(jī)器視覺與聲學(xué)傳感（如超聲波）、光譜分析等技術(shù)相結(jié)合，彌補(bǔ)單一視覺信息的不足，實(shí)現(xiàn)對(duì)焊接質(zhì)量更全面、更深層的感知。
2. 人工智能深度集成：利用深度學(xué)習(xí)（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）進(jìn)行端到端的特征學(xué)習(xí)與控制決策，減少對(duì)人工設(shè)計(jì)特征的依賴，提升系統(tǒng)在復(fù)雜場景下的智能化水平。
3. 數(shù)字孿生與遠(yuǎn)程操控：構(gòu)建水下焊接過程的數(shù)字孿生模型，通過視覺等信息在虛擬空間中實(shí)時(shí)映射物理過程，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控、預(yù)測性維護(hù)和專家遠(yuǎn)程干預(yù)，降低人員風(fēng)險(xiǎn)。
4. 面向智能焊接機(jī)器人的一體化：機(jī)器視覺將成為未來智能水下焊接機(jī)器人的“感知大腦”，與機(jī)械臂、工藝系統(tǒng)深度集成，向全自主、高精度、高可靠的水下建造與維修解決方案發(fā)展。

結(jié)論

基于機(jī)器視覺的水下焊接技術(shù)，是提升水下工程建造質(zhì)量與效率的革命性途徑。當(dāng)前研究已在視覺系統(tǒng)構(gòu)建、圖像處理和特征提取方面奠定了良好基礎(chǔ)，但走向成熟的工程應(yīng)用仍需攻克環(huán)境適應(yīng)性、算法魯棒性和實(shí)時(shí)性等關(guān)鍵挑戰(zhàn)。隨著人工智能、新型傳感器和機(jī)器人技術(shù)的交叉融合，該技術(shù)有望實(shí)現(xiàn)從“看得見”到“看得懂”、“控得精”的飛躍，為海洋資源開發(fā)與水下基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)提供更強(qiáng)大的技術(shù)支撐。持續(xù)的工程和技術(shù)研究與試驗(yàn)發(fā)展，是推動(dòng)這一進(jìn)程不可或缺的動(dòng)力。