冷轧钢板连续退火生产线（CAL）通过入口段的焊接机将先行钢板与后行钢板焊接，实现钢板连续退火。若因焊接缺陷导致钢板断裂，不仅会造成生产中断，处理断裂钢板还需耗费大量时间。因此，要实现稳定生产，既需要确保焊接质量的工艺技术，也需要能高精度检测焊接缺陷的装置。虽然目前存在通过测定焊缝温度来判定焊接质量的检测装置，但该装置在判定性能上存在问题。鉴于此，为实现更高精度的焊接质量判定，开发了可测定焊缝温度分布的温度计及焊接状态监测装置。

连续退火生产线入口段的焊接机，根据待焊接先行钢板与后行钢板的钢种、板厚等规格设定焊接条件，将先行钢板的尾部与后行钢板的头部重叠，用上下电极轮以设定压力夹紧，在加压状态下通入设定电流，此时电极轮与钢板的接触面会被加热，钢板从表面开始熔化并凝固，从而实现先行钢板与后行钢板的焊接。随后，使电极轮沿钢板宽度方向移动，完成钢板全宽度方向的焊接。通过合适的焊接电流与电极压力进行焊接，可实现合格的焊接质量。

不过，若因设备故障导致电极轮的加压压力低于设定值，熔融金属会从钢板中喷溅而出，产生熔核裂纹（属于焊接缺陷），这是导致焊接钢板断裂的原因之一。当熔核裂纹发生时，从钢板表面喷溅出的高温熔融金属会使焊缝的温度变化幅度增大，因此，要掌握焊缝的正常或异常状态，测定焊缝温度是有效的手段。基于此，以往便采用在焊接机上配备辐射温度计来测定焊缝温度并以此判断焊接质量的方法，连续退火生产线的焊接机也通过焊接温度判定焊接质量。

在连续退火生产线的焊接机中，采用在电极轮行进方向后方设置点式辐射温度计的方式，测定焊接刚完成时的焊接温度。图1为辐射温度计的测定位置。某罐用钢板连续退火生产线的焊接判定装置存在一个问题：其判定性能低于汽车用钢板连续退火生产线的同款装置。对比各生产线的焊接温度测定结果与焊接质量判定结果后发现，罐用钢板的焊接温度测定值不稳定，无法用于焊接质量判定。

为此，对温度测定值不稳定的原因进行了验证。罐用钢板与汽车用钢板在产品钢种、尺寸上存在差异（如表1所示）。焊接机根据待焊接钢板的规格，设定合适的重叠宽度、焊接电流等焊接条件后进行焊接。与罐用钢板相比，汽车用钢板的产品板厚更厚，焊接需要更高的热量，因此，重叠宽度和焊接电流更大，最终导致焊缝的温度更高。

汽车用钢板焊接后热影响区宽度约为10mm，而罐用钢板焊接后热影响区宽度仅为4mm。为确认焊接过程中热影响区的尺寸与温度，在焊接机原有点式辐射温度计的基础上，临时加装了扫描式辐射温度计，对热影响区温度进行测定。图2为汽车用钢板与罐用钢板焊接热影响区的温度分布示意图。

点式辐射温度计（测定视野直径3.5mm）的测定位置对准热影响区中心。由于罐用钢板热影响区宽度为4mm，与点式辐射温度计3.5mm的测定视野宽度接近，因此需要测定温度分布急剧变化的区域。由此可知，点式辐射温度计的测定值易受温度计安装位置精度、热影响区宽度波动及钢板蛇行（图2中温度分布从①变为②的情况）的影响，导致测定值不稳定。

对于汽车用钢板焊接，从焊接中心到高温区域的范围较广，因此在罐用钢板焊接温度测定中存在问题的“温度计安装精度”“热影响区蛇行”等因素的影响较小，测定值更为稳定。此外，若扩大点式辐射温度计的检测范围，虽能使测定值稳定，但会导致温度变化难以捕捉，从而影响焊接质量判定。

基于以上结果，开发了适用于罐用钢板焊接温度测定的温度计及焊接状态监测装置。

为实现对罐用钢板焊接质量的高精度判定，开发了焊接温度计。表2为焊接温度计的开发项目及要求，图3为开发的温度计检测部位外观。开发项目包括两项：①温度计检测部位小型化；②实现宽范围测定视野与温度分布全域测定。

首先，说明检测部位小型化的必要性。焊接机电极轮周边设备布局密集，安装空间狭窄；此外，若能将温度计安装在靠近电极轮的位置，可缩短至焊缝（测定位置）的距离，从而实现对焊接热影响区的高分辨率测定。因此，将“可安装在电极轮附近的小型温度计”列为开发项目。

接下来，结合图3说明温度计的构成。为实现温度分布全域测定，在温度计的受光部位，将256像素的受光元件沿与焊接机行进方向垂直的方向排列，从而能够测定热影响区宽度方向的温度分布。焊缝的红外光经检测部位的透镜汇聚后，通过多根光纤传输至受光元件，以此实现温度检测。经过研讨与设计，制造出了满足“检测部位直径30mm、长度200mm以下”要求的温度计，其测温探头尺寸为直径24mm、长度180mm，可测定45mm范围内的温度分布。

将开发的温度计安装在焊接机电极轮附近。安装后的试运行结果显示，该温度计的测定视野约为45mm、温度分布分辨率为0.17mm，满足“测定视野20mm以上、温度分布分辨率0.2mm以下”的项目要求。此外，由于该温度计可同时测定热影响区的温度分布，以下将其称为“二维温度计”。

图4、图5为二维温度计在实际设备上的测定结果。二维温度计会在传感器每次扫描时获取热影响区宽度方向的温度数据，焊接完成后，汇总热影响区宽度方向与焊接方向的测定数据，生成图4所示的温度分布图。将温度分布图的部分区域放大，图5左侧为传感器扫描示意图，右侧为测定得到的热影响区宽度方向温度数据（即温度分布）。左侧温度分布图中标注了扫描点（1）至（10）的测定位置，右侧图则展示了各扫描点对应的10组温度分布数据。从10组温度分布数据可以看出，热影响区宽度、峰值温度位置均存在变化，其中仅扫描编号（5）的热影响区宽度较其他分布缩小了约40%。

基于二维温度计获取的测定数据，研究了焊接质量判定条件。研究过程中需要焊接缺陷时的温度测定数据，但由于生产过程中焊接缺陷的发生频率较低，因此通过焊接试验获取了相关数据。试验中，将焊接电流设定为比正常数值高30%的过电流，人为制造焊接缺陷，随后将焊接温度数据与焊接外观进行对比。图6为试验中获取的焊接缺陷外观，图7、图8、图9分别为钢板宽度方向、焊接正常部位、焊接异常部位的焊接温度测定结果。存在焊接缺陷的热影响区外观表现为：局部出现尖锐凸起，且因熔核裂纹产生孔洞。

在图7所示的钢板宽度方向（焊接方向）温度图中，将温度下降的4个钢板宽度位置与实际焊接情况进行了对比。在这4个温度下降位置中，图7中标注为2_OK和4_OK的两个位置，其焊接外观正常，各位置对应的10组温度分布数据如图8所示；而标注为1_NG和3_NG的两个位置，其焊接外观均出现孔洞，各位置对应的10组温度分布数据及焊接外观如图9所示。

对于1_NG位置，焊接温度有时会低于温度计的测定下限（500℃），与正常部位的温差较大，因此容易检测出缺陷；而3_NG位置的温度与其他温度下降部位相近，难以直接通过温度值检测出缺陷。但借助温度分布信息，可实现对缺陷部位的判定。例如，3_NG位置的温度分布显示：正常部位的热影响区宽度为5-6mm，而该位置存在热影响区宽度仅为3mm的区域，据此可判定为焊接缺陷。以往使用的点式辐射温度计仅能获取钢板宽度方向的温度数据，而二维温度计可通过温度分布数据，掌握缺陷部位前后热影响区宽度的变化、焊接温度峰值位置的变化等信息。

由此认为，结合钢板宽度方向温度与温度分布，可检测出多种形态的焊接缺陷。因此，反复进行焊接试验，收集焊接缺陷案例，构建了焊接异常判定逻辑，并将其应用于焊接缺陷判定装置中。以下结合图10以及文字说明，介绍焊接缺陷判定逻辑的示例。

判定1：温度下限阈值监测：采用传统判定方法，当焊接温度低于设定阈值时，判定为焊接异常。

判定2：钢板宽度内加热范围监测：加热范围（%）=超过阈值的宽度（mm）/钢板宽度（mm）×100，根据此式计算钢板宽度内的加热范围，当加热范围低于设定值时，判定为焊接异常。

判定3：热影响区宽度监测：基于采集的每组温度分布数据计算热影响区宽度，当热影响区宽度低于设定值时，判定为焊接异常。

判定4：加热中心位置监测：与判定3类似，基于采集的各组温度分布数据，通过温度峰值位置计算热影响区的中心位置；随后计算基准位置与热影响区中心位置的变化量，当变化量超过设定值时，判定为焊接异常。

通过对以上判定项目进行并行处理，可检测出热影响区内的微小异常区域。此外，测定数据与判定结果长期保存，可用于焊接设备运行状态的趋势管控。

本文开发了对焊接质量判定有效的二维温度计及监测装置，并在罐用钢板连续退火生产线焊接机上成功应用。