机器人在工业中占有重要的地位,随着技术的发展,越来越多的检测技术运用到焊接机器人领域,尤其是计算机视觉,能使焊接机器人智能化,实现自主快速定位、识别环境、检测分析等功能。由于对焊接质量的需求越来越高,在线检测技术也成为十分重要的技术,在检测过程中,对便捷性、速度等方面也有着很高的要求。利用计算机作为处理器的传统视觉系统,由于数据多、能耗高、体积大、延时高等弊端,在速度上尤为明显,已经无法满足人们对焊接机器人视觉系统的要求。本文分析基于FPGA,即可编程逻辑门阵列技术,进行图像处理,利用FPGA的高时效性、低功耗、并行处理、扩展性强等特点,将图像算法硬件移植到FPGA系统中,最终实现焊接熔池的边缘检测,以及对检测后的特征分析,确定其缺陷种类和缺陷位置,根据对焊接缺陷的判断,进行实时反馈。论文从系统硬件选型、系统功能模块化设计、系统平台搭建、图像处理算法硬件移植进行研究,并解决相关问题,最后通过边缘检测系统与焊接机器人相结合,搭建实验平台,验证以FPGA作为硬件处理器,处理图像的优点和可行性。首先进行模块化设计并搭建硬件系统,主要包括TFT显示模块、SDRAM储存模块、摄像头采集模块、图像算法模块。并针对设计中出现的问题,解决并优化,最后组装,完成基于FPGA的边缘检测系统搭建。随后进行图像处理算法及硬件移植,即利用硬件语言表述算法原理并实现图像处理,包括将原始RGB图像转化为YCb Cr图像,YCb Cr图像再转化为灰度图像,采用中值滤波算法,对灰度图像进行滤波处理,采用Sobel算子对图像进行边缘检测处理,实现像素三阶矩阵的卷积计算,并做二值化处理,最后得到边缘检测的熔池边缘图像。最后搭建实验平台及结果分析,搭建熔池边缘检测实验平台,包括辅助光源、滤光镜、固定装置、系统支架等,系统与焊接机器人手臂结合并调试,提取熔池边缘轮廓,基于熔池边缘图像和零件上出现的焊接缺陷,从位置和时间两个维度,对应分析并验证方法的可行性,根据焊接缺陷判断控制焊接机器人,实现在线反馈。利用FPGA作为硬件处理器进行焊接机器人熔池边缘检测,克服实时性低,便携性差等困难,减少体积和能耗,根据边缘图像判断部分缺陷出现的位置,并实现在线反馈,在人工智能发展的今天,具有一定的经济效益和广阔的应用前景。