引言

水下焊接技术是海洋工程、船舶维修、水下管道建设与修复等领域不可或缺的关键技术。水下环境复杂多变，能见度低、水流扰动大、焊接过程难以直接观察和控制，给焊接质量带来了巨大挑战。随着机器视觉技术的飞速发展，将其应用于水下焊接过程监控与质量控制，已成为工程材料与焊接技术领域的重要研究方向。本文旨在综述基于机器视觉的水下焊接技术的研究现状、关键技术挑战及未来发展趋势。

一、 水下焊接技术的特殊性与挑战

传统水下焊接（如湿法焊接、干法焊接）面临诸多固有难题：

1. 能见度差：水体浑浊、焊接烟尘和气泡严重干扰操作者视线。
2. 过程不可控性：焊工难以实时观察熔池形态、电弧行为，导致焊接质量不稳定。
3. 环境干扰：水流、压力变化影响电弧稳定性和焊缝成型。
4. 自动化程度低：高度依赖潜水焊工的经验和技能，风险高、效率低。

引入机器视觉技术，旨在通过“机器之眼”穿透浑浊水域，实现对焊接过程的实时、精确感知与反馈控制，从而提升焊接自动化水平和质量可靠性。

二、 机器视觉在水下焊接中的应用研究现状

目前，研究主要聚焦于以下几个方向：

1. 水下视觉系统构建：

• 照明与成像：针对水体对光的吸收和散射效应，研究采用特定波长的光源（如激光、蓝绿光）和滤光技术，以增强图像对比度。开发耐高压、防腐蚀的水下专用摄像机和照明设备。

• 图像去雾与增强：应用图像处理算法（如同态滤波、暗通道先验、基于深度学习的去雾网络）来消除后向散射噪声，提升图像清晰度，还原焊缝及熔池的真实细节。

1. 焊接过程特征提取与识别：

• 焊缝跟踪：利用边缘检测、模板匹配或特征点追踪算法，从视觉图像中实时识别焊缝坡口位置和走向，为焊接机器人提供导航信息，实现自主跟踪焊接。

• 熔池动态监控：分析熔池图像的几何特征（如宽度、长度、面积）、振荡频率等，将其与焊接质量参数（如熔深、成形）建立关联模型，为过程控制提供依据。

• 缺陷实时检测：尝试在焊接过程中早期识别气孔、咬边、未熔合等缺陷的视觉特征，实现在线预警。

1. 基于视觉的智能控制：

• 将提取的视觉特征（如焊缝偏差、熔池尺寸）作为反馈信号，结合模糊控制、神经网络或模型预测控制等算法，实时调节焊接电流、电压、速度等工艺参数，形成闭环控制系统，实现自适应焊接。

三、 关键技术挑战与工程试验发展

尽管研究已取得显著进展，但在工程化应用中仍面临严峻挑战：

1. 极端环境适应性：深海高压、低温、强腐蚀环境对视觉传感器的可靠性与寿命提出极高要求。需要发展更坚固耐用的封装技术和自清洁视窗。
2. 复杂干扰下的鲁棒性：强烈的电弧光、飞溅的气泡、漂浮的杂质构成极端复杂的视觉背景。如何设计抗干扰的视觉算法，稳定提取有效信息，是核心难题。需要融合多光谱成像、结构光、激光视觉等多传感信息。
3. 实时性与精度平衡：焊接过程瞬息万变，要求视觉系统具备毫秒级的处理速度，同时保证特征提取的精度。这对硬件算力和算法效率都是巨大考验。边缘计算与轻量化深度学习模型是重要发展方向。
4. 标准与验证体系缺乏：目前尚缺乏统一的水下焊接视觉检测与评价标准。需要通过大量的工程试验和试验发展，在模拟水池和真实海域中积累数据，验证不同算法的有效性和系统的可靠性，建立从实验室到工程应用的桥梁。

四、 未来发展趋势

1. 多模态信息融合：将机器视觉与声学传感（如超声波）、光谱分析等技术相结合，弥补单一视觉信息的不足，实现对焊接质量更全面、更深层的感知。
2. 人工智能深度集成：利用深度学习（如卷积神经网络、循环神经网络）进行端到端的特征学习与控制决策，减少对人工设计特征的依赖，提升系统在复杂场景下的智能化水平。
3. 数字孪生与远程操控：构建水下焊接过程的数字孪生模型，通过视觉等信息在虚拟空间中实时映射物理过程，实现远程监控、预测性维护和专家远程干预，降低人员风险。
4. 面向智能焊接机器人的一体化：机器视觉将成为未来智能水下焊接机器人的“感知大脑”，与机械臂、工艺系统深度集成，向全自主、高精度、高可靠的水下建造与维修解决方案发展。

结论

基于机器视觉的水下焊接技术，是提升水下工程建造质量与效率的革命性途径。当前研究已在视觉系统构建、图像处理和特征提取方面奠定了良好基础，但走向成熟的工程应用仍需攻克环境适应性、算法鲁棒性和实时性等关键挑战。随着人工智能、新型传感器和机器人技术的交叉融合，该技术有望实现从“看得见”到“看得懂”、“控得精”的飞跃，为海洋资源开发与水下基础设施建设提供更强大的技术支撑。持续的工程和技术研究与试验发展，是推动这一进程不可或缺的动力。