激光焊接技术具有焊缝深宽比大、焊接热变形小等优点,在中厚板连接制造领域得到了广泛的应用。熔透状态是评价焊缝质量的重要指标,但是在中厚板高功率激光焊接过程中,由于能量输入高,焊接稳定性易受外界影响,导致产品熔透状态发生改变。对于存在角对接接头的焊接产品,由于其结构具有封闭性,焊缝背面的熔透状态无法直接探测。研究表明熔透状态的改变会直接影响匙孔与熔池的动态行为,并且视觉信号能够直观反映匙孔与熔池的瞬时形态,因此本文利用焊接过程中焊缝正面的匙孔与熔池视觉信号表征焊缝背面的熔透状态,取得的主要研究成果如下:（1）建立了焊缝适度熔透的工艺窗口,并对焊接过程中匙孔与熔池图像进行分析:（1）适度熔透工艺窗口:激光功率为7.5～8 k W,焊接速度为30 mm/s,离焦量为+5 mm。（2）未熔透与适度熔透状态下,从匙孔开口剧烈喷发的金属蒸气对匙孔与熔池产生影响,相比于过熔透状态,其匙孔开口面积更大、熔池长度更长。（2）进行了匙孔与熔池的特征提取,并分析了不同熔透状态下的时域特征:（1）在图像处理的基础上采用滑动ROI窗口并利用熔池对称性能够有效去除蒸气对熔池的遮挡;采用经验模态分解可以去除特征的异常极值。（2）经时域特征处理与分析,三种熔透状态下特征的区分更加明显;匙孔与熔池均值特征在过熔透状态下最小,适度熔透状态下居中,未熔透状态下最大,熔池特征相对于匙孔特征更能反映熔透状态的变化;适度熔透状态下特征总体上最为平稳,过熔透状态下焊接稳定性最差。（3）对匙孔与熔池特征进行相关性分析及降维处理,并建立了熔透状态识别模型,对模型精度进行实验验证:（1）特征之间具有强相关性,通过LDA方法将特征从16维降至2维。（2）各分类模型在测试集上精度及效率最高的是深度学习DBN模型,精度为98.78%;利用LDA降维后的特征训练模型,精度与利用原始特征相比几乎没有损失,同时还能将检测时间缩短30%。（3）采用不同工艺参数下焊缝的特征验证模型精度,精度可达94.11%。