随着工业技术的不断发展,传统的检测方法已经满足不了当下需求,对于焊接领域,应用机器视觉技术已是发展的必然趋势。传统的焊缝质量检测是依靠人工完成,有着测量结果精确度低、耗时久、人工成本高等缺点。机器视觉技术的应用可以避免人工测量的不足之处。本文将机器视觉技术应用于焊缝质量检测方面,目的是智能化获取精确的焊缝几何尺寸信息。在光源选型方面,选择主动视觉方法即外部添加线激光。在系统主要的硬件选型上面,通过对比工业相机芯片、运行原理,信号传输方式的差异,最终选用含有CMOS芯片、信号传输方式为GigE的海康威视工业相机。然后,构建视觉采集系统和运动控制系统,连接以太网,采用TCP/IP协议通讯。将信号传输至计算机图像处理软件,采集高质量的焊缝结构光图像。结合VS软件和OpenCV图像处理库对焊缝结构光图像进行处理。先将采集的RGB图像进行灰度化处理,通过分析图像特征,采用中值滤波平滑去噪。对滤波后图像采用OTSU算法进行阈值分割实现图像二值化,有利于图像背景和前景分离并保留更为重要的图像形态信息。选用数学形态学、ROI提取算法对二值化图像处理得到满足要求的感兴趣区域。在中心线提取的过程中,本文提出一种将黑森矩阵和最大灰度法相结合的算法将条纹骨骼化。在结构光条纹特征点的提取过程中,先采用最小二乘法算法对图像中骨架进行分区拟合,然后根据各个关键点的特殊位置,分别进行提取。最终利用标定技术得到焊缝实际坐标的转换参数,将图像点坐标进行三维转换进行测量,实验结果表明,本文提出的改进算法所获得的焊缝尺寸几何信息,具有精确度高、耗时少的优势,满足工业要求。