焊接是不锈钢箱体制作过程中的一道重要工序,一般由人工或示教焊接机器完成。人工方式由于受个体影响存在焊接质量不稳定、焊接效率低下等缺点;示教方式焊接时由于箱体受夹具夹持,外力的作用使箱体的形状发生轻微变化,存在需要重复示教、使用不便等缺点。为了提高不锈钢箱体焊接的质量和效率,本文搭建了X-Y-Z三轴焊接实验平台,采用机器视觉的方式对焊缝进行识别和处理,实现了自动定位和自动焊接功能。首先,建立了相机成像系统的数学模型,研究了相机内部参数和外部参数的标定方法,通过采用固定姿态的相机对焊接目标取像,获得了采集图像与实际焊点坐标之间的对应关系。其次,针对Canny算法中高斯滤波易丢失边缘细节的缺陷,引入双边滤波算法,有效保留了图像边缘信息;针对处理后的图像不连续问题,采用边缘连接、边缘膨胀和边缘细化算法,最终得到一条连续的单像素边缘。对改进前后的Canny算法进行仿真,仿真结果表明,改进后的算法可保留更多的边缘细节,得到较为连续的焊接图像,利于后续焊接点的定位和控制。最后,根据焊缝识别的结果,实现了不锈钢箱体的定位控制与自动焊接。同时,对不同类型的焊缝缺陷进行分析和归类,对焊接质量进行了评估,归纳总结了典型焊缝缺陷在图像上的成像特征,实现了焊缝缺陷的实时标记,降低了人工检测的成本,提高了工作效率。