刚性执行的局限性：传统焊缝打磨自动化的现实困境

传统焊缝打磨自动化设备基于"示教-回放"模式运行，其技术架构要求作业环境具备高度一致性在实际生产场景中，焊接变形、装夹误差、焊缝成形不均等因素普遍存在，导致实际焊缝位置与示教路径产生偏差。刚性执行系统缺乏实时感知与动态调整能力，易造成过磨、欠磨或母材损伤等质量问题，尤其在三维曲面、交叉焊缝、狭小空间等复杂场景下，技术局限性更为凸显。

此外，刚性系统对工件来料一致性要求较高，面对多品种、小批量生产模式时，频繁的人工示教与参数调试制约了设备利用率。这种技术路径的固有约束，使得传统自动化设备在复杂结构件焊缝打磨领域的应用深度与广度受限，难以充分释放自动化技术的潜在价值。推动焊缝打磨技术向柔性化方向演进，成为化解上述瓶颈的必然选择。

多传感融合架构：柔性适配能力的技术基石

新控焊缝打磨机器人系统采用多传感器融合技术架构，集成三维视觉、力控反馈、位置监测等多维度感知模块，构建焊缝特征的完整数字画像。三维视觉系统通过扫描获取焊缝空间坐标、截面形态及表面纹理信息，识别焊凸、飞溅等缺陷特征；力控系统实时监测打磨工具与工件的接触力变化，动态调整进给压力以确保磨削过程稳定；位置编码器与振动传感器则同步反馈机械系统运行状态，为路径动态修正提供数据支撑。

各传感模块数据通过AI大模型智能控制软件平台进行融合处理，实现从原始信号到工艺决策的转化。系统基于焊缝特征识别结果，自动匹配较好打磨策略，包括工具姿态、进给速度、压力参数及路径规划，完成从"感知-决策-执行"的闭环控制。这种多传感融合架构赋予机器人类似工匠的"观察-判断-调整"能力，使其能够适应焊缝个体差异，实现真正意义上的柔性打磨。

柔性适配的实现路径：从识别到决策的全流程优化

在识别层面，南京新控多传感融合系统通过AI算法对焊缝特征进行智能解析。系统可区分焊缝类型、评估焊疤高度、识别曲面曲率，并综合材质硬度等因素生成打磨任务模型。相较于传统视觉系统的单一维度检测，多传感融合明显提升了特征识别的全面性与准确性，为后续决策提供可靠输入。内部测试数据显示，系统对典型焊缝特征的识别响应时间达毫秒级，为实时动态调整提供技术支撑。

在决策层面，工艺参数库系统为多传感识别结果提供匹配方案。南京新控积累的工艺数据涵盖碳钢、不锈钢、铝合金等材质及多种焊缝形式，基于包含10000余种打磨参数的工艺库系统，可在数分钟内完成新工艺方案的匹配与生成，形成参数化知识网络。系统根据识别模型自动调用或动态生成打磨参数，实现工艺决策的智能化。当遇到新型焊缝或异常工况时，AI大模型可基于既有知识进行推理与优化，扩展系统适应能力。

在执行层面，力控系统与运动控制系统协同实现打磨过程的精细调节。打磨工具沿规划路径行进的同时，力控系统根据实时反馈微调接触压力，以每秒千次级的频率动态调节，补偿工件变形或装夹误差；运动控制系统则动态调整工具姿态，确保磨轮与焊缝曲面保持理想接触角度。这种边打磨边调整的柔性执行方式，实际提升了打磨质量的均匀性与稳定性，使非标适配率提升至 85% 以上。

行业实践价值：柔性适配对焊缝打磨产业的提升作用

多传感融合技术带来的柔性适配能力，切实拓宽了焊缝打磨机器人的应用边界。在工程机械、压力容器、轨道交通等重点领域，复杂结构件的焊缝打磨需求迫切，柔性系统能够适应工件多样性，减少换产调试时间，提升设备综合利用率。对于企业而言，这意味着自动化改造的投入回报率改善与生产灵活性增强。

此外，柔性适配能力降低了对操作人员技能水平的依赖，缩短了人员培训周期。系统通过传感识别与智能决策承担了大部分工艺判断工作，操作者只需负责监控与异常处理，减轻了行业技术人才短缺的压力。同时，打磨质量的一致性提升减少了返工与废品损耗，综合生产成本得到实际改善。

从产业发展视角看，多传感融合技术推动焊缝打磨从"设备替代人工"向"工艺智能升级"演进。这种技术路径不只提升了单机自动化水平，更为后续构建数字孪生系统、实现产线协同集成构建了基础，推动焊缝打磨产业向更高阶的智能化方向迈进。

结语

从"刚性执行"到"柔性适配"，南京新控通过多传感融合技术实现了焊缝打磨机器人能力的跃升。这一技术突破不只解决了复杂焊缝精确识别的难题，更推动了打磨工艺从标准化向个性化的范式转变。在制造业对柔性生产与质量一致性要求日益提升的背景下，具备环境感知与智能决策能力的打磨机器人将成为焊缝后处理环节的关键装备，为行业智能化升级提供持续动力。