如今找不到经验丰富的管道焊机。行业需要更多，但不知道在哪里找到它们，因此尽可能转向自动化。这包括管道线轴焊接和类似的设置，其中管道被固定和旋转。

从业务和实际角度来看，自动化的工作原理总是取决于一系列变量，其中两个变量是管道如何呈现给自动化以及自动化对于意外变化的适应性。管道焊接准备越好，越一致，意外就越少，操作就越容易自动化。

道焊接自动化以及任何类型的自动化的一个挑战是，一旦循环开始，操作员通常无法解决根部开口，斜角或圆度的意外变化。然而，一类新的机器人改变了这个等式：协作机器人或合作机器人。

在早期安装中，操作员装载预制管并选择一些基本参数，包括管道直径，进度和接头几何形状。加载焊接程序后，操作员在吊坠上点击“开始”。在根部通过期间，他们仔细观察了操作，确保枪和线延伸在正确的位置。当他们看到焊枪接近缝合或焊接准备不一致的变化时，他们按下控制器上的某些按钮。

操作员无需即时手动调整每个焊接参数，但他们确实需要启动协作机器人的参数更改过程。完成根部后，协作机器人移动以填充通过参数，并且在基于激光的关节跟踪的帮助下整个过程变得更加稳定。但在关键的根部传递期间，基于激光的关节跟踪不如所需的那样有效，操作员必须保持警惕。

目前的装置仍然使用基于激光的跟踪，其包括用于跟踪新关节的三线激光和用于实时高度调节的另一点激光。并且激光跟踪在跟踪关节的不同几何特征方面仍然非常有效，例如V形槽的顶部边缘。

也就是说，跟踪V更深入可能是一个挑战，通常是因为弧光的反射甚至是斜角几何变化引起的光照条件的变化。所有这些都导致在V形槽接头几何形状内的基于激光的接头跟踪的传统方法的显着干扰问题。

用于管道焊接协作机器人的新视觉系统可能不需要这样的操作员警惕。在关键的根通过期间，操作员将不再需要如此密切地监视协作机器人。例如，视觉系统将能够在根部开口改变时调整焊接参数。

视觉系统可能对协作机器人管焊接应用产生多种影响。首先，他们将提供的数据，如果收集和分析，可以使协作机器人管道焊接更加智能和适应性。每个焊接记录将包括电压，电流，热输入和使用的其他焊接参数。协作机器人管道焊接应用程序共享数据越多，算法就越好，协作机器人视觉系统的智能化程度也就越高。

这是机器学习将发挥越来越重要作用的地方。从某种意义上说，协作机器人系统将像人类管道焊工一样学习 - 通过观察大量焊缝，分析电弧特性的变化，并学习如何适应更多的情况。但与焊机不同，协作机器人不仅可以从其前面的每个焊接应用中学习，还可以从其他协作机器人焊接应用共享的信息中学习。所有这些都可能导致劳动力需求减少，协作机器人完成焊接，从根部到帽子通过，无需任何监督。一个人可以操作和监控多个协作机器人焊接系统，甚至可能作为附近的协作机器人焊接进行焊接准备。

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