焊接作为一种融合工艺被广泛应用在工业生产领域,但目前手工焊接存在效率低、成本高;示教型焊接机器人存在无法自反馈修正偏差,在非标准件焊接中需不断重新示教焊接路径,调校焊接精度,仅适用于大产量标准件焊接,焊接种类单一等问题。本文立足于用视觉传感器代替示教来传递焊缝路径信息,研究一种弧焊机器人焊缝轨迹检测及自动寻位系统,旨在有效降低机器人焊偏的概率,提高焊接精度,增强焊接机器人自主焊接能力,适应各类非标件自主焊接。本文工作如下:(1)根据检测需求,完成了基于线结构光视觉的初始焊缝点定位、焊缝检测与跟踪硬件系统的构建工作。首先完成CCD相机、镜头、线结构光、距离激光器的硬件选型,然后设计了相机与机械手末端连接装置,并在此装置上设计了滑台结构,将滑台电机信号接入机械手控制器I/O,实现了相机工作距离的自动调节功能。(2)探讨了Dobot四轴机械手的正、逆运动学问题,建立了求解末端坐标系姿态的正运动学方程,并根据路径坐标点的姿态矩阵反解关节坐标值,以控制机器人运动到指定目标位置,为完成手眼标定及视觉跟踪奠定基础。另一方面,基于工程中常用碳钢与奥氏体不锈钢较大的物理性能差异,本文展开了奥氏体不锈钢焊接热力学分析,创建热源数学模型,为焊接子程序编写提供了理论基础。(3)本文分别使用Matlab张正友相机标定工具箱和采用基于Halcon圆形控制点的几何相机标定方法对相机内参数进行了标定实验,比较了两种标定方法之间的标定精度。基于手眼模型,标定了机械手与相机相对位置关系,实现了目标从相机坐标系到机械手坐标系的转变过程,获得较高的标定精度。(4)对传统Canny算子进行改进,基于图像梯度幅值直方图分布统计与类内特性最小化确定双阈值的方法实现了自适应结构光条纹检测,相较于传统Canny算子固定阈值分割法有较强的自适应检测能力;将传统Canny算子的高斯滤波器替换为非线性各向异性滤波器,在去噪的同时保证了边缘像素不丢失;采用开窗法确定焊缝图像感兴趣区域,缩减图像处理的范围,加快了图像处理的效率及降低了整体噪声的影响,同时采用由粗定位到精确定位的焊缝检测方式,极大的提高了检测准确率。(5)基于焊缝跟踪要求,编写了焊缝检测与跟踪软件系统。结合Halcon13图像库,在VS2010软件平台上进行Winform界面开发,功能块包括相机控制、dobot机械手控制、手眼标定、焊缝图像处理、保存图像以及保存焊缝数据等。综合系统标定误差及图像像素误差,实测焊缝检测视觉部分每秒处理图像可达到10帧以上,定位偏差在0.2mm以内。此外,在焊缝局部环境稳定情况下,任意摆放焊接件姿态,仍能正常检测焊缝,并对光照变化有一定的稳健性,相比示教型焊接机械手有较高的跟踪精度且具有较强的焊缝检测鲁棒性。