本文针对汽车零部件熔化极气体保护焊生产的实际情况与需求,提出一种焊接制造过程待焊工件特征信息的实时获取方法,以坡口几何面积与预测金属填充量的一致性为优化目标,在线调整和优化焊接工艺参数。本文主要完成以下几方面内容:针对视觉传感系统的各种干扰因素对图像的影响及视觉传感器体积较大的问题,研制结构光视觉传感器,对视觉传感器硬件进行选型和匹配,对光路和结构进行设计,减小视觉传感器体积,并且尽量滤除因工件反光产生的干扰,提高其抗干扰能力;针对该视觉检测系统进行摄像机内外标定,并根据生产实际的要求,结合ABB机器人TCP和Z轴标定工具坐标的方法,提出了一种简易使用坡口特征点的手—眼标定方法,建立从二维图像中获取三维实际坐标的关系;针对具有强干扰的激光条纹图像,深入研究高斯滤波,双边滤波以及中值滤波方法,优化中值滤波方法,并与锐化滤波和自适应阈值化等处理方法组成针对具有强干扰的激光图像预处理组合方法;对比分析已有边缘检测方法,优化Canny边缘检测算法,有效改善了不同焊接图像边缘的提取效果,提高了边缘检测的准确性和自适应性。在分析焊接图像特点的基础上,开发了一套完整的图像处理算法。图像处理方法处理ROI区域的图像时间不大于56ms,完全能够满足后续激光条纹图像特征点的提取;针对处理过的激光条纹图像,分别采用传统斜率法、霍夫变换法提取焊缝特征点的像素坐标,并且对提取焊缝特征点像素坐标的方法的性能进行了对比,最后选用霍夫变换方法作为本文提取焊缝特征点的方法;针对焊接过程中由于工件接头截面积发生改变造成焊缝成形质量下降的问题,采用焊缝自动跟踪以及自适应填充控制金属填充量,保证焊缝成形质量。设计自适应填充控制策略,并通过焊接参数的大步距标定以及牛顿差值法拟合了焊缝截面积与焊接工艺参数之间的函数关系。最后采用模块化的编程思想设计了弧焊机器人自适应控制软件。以车架大梁的焊接为例,使用本文设计的硬件和软件平台相结合的实验结果表明,本文设计的弧焊机器人自适应控制系统可以较好的应用在汽车车架的自动化焊接上,并能够较好的解决汽车车架焊接过程中坡口变化填充问题,达到焊缝成形质量要求。