当前,焊接结构件在各行各业均有着广泛的应用。但是,由于人工焊接劳动强度大、工作环境恶劣、效率低下、焊接热变形所引起的焊缝位置不可控以及操作者人为因素等问题,焊接加工质量往往难以保证。近年来,随着人工智能技术的发展,实时、自适应焊接智能化生产成为了可能。而焊缝跟踪技术作为焊接路径控制中最有效的解决方案之一,是国内外焊接界瞩目的研究热点。然而要实现焊缝自动跟踪,首先应解决焊缝自动跟踪的传感方式和焊缝特征提取问题,而这正是本文的主要研究内容。本文研究获得了苏州市产业前瞻性应用研究(工业)指导性计划项目“基于视觉的弧焊机器人智能焊接关键技术研究”项目的资助。在基于机器视觉的焊缝跟踪系统中,视觉传感系统是整个系统的核心部分。本文对视觉传感系统硬件,即光源、视觉传感器、光路系统等进行了综合分析研究,针对焊接工作状态下电弧光的特征、结构光的光谱特征与工业相机的成像特点,确定了工业相机、光源和工件在光路系统中相对位置,在保证视觉传感器能够清楚采集到焊缝位置并尽可能减少电弧光对图像采集干扰的前提下,设计了基于以太网的数字型CMOS工业相机和结构光法进行图像采集分析的视觉传感硬件系统方案。结合系统特点,整合了视觉系统标定与机器人—摄像头系统标定技术,得到了焊缝实际坐标、焊缝图像坐标和机器人坐标三者关系关联矩阵;分析图像特征,采用中值滤波平滑去噪、灰度拉伸增强对图像进行预处理;然后采用Canny算子提取图像边缘,骨骼化方法获得图像单像素骨骼线,最小二乘法对骨骼线上的点进行拟合,并通过直线求交点的方法得到表征实际焊缝特点的5个特征点。构建基于机器视觉的机器人焊缝自动跟踪系统试验平台。视觉传感器、工控机、焊接机器人三大硬件通过以太网进行连接,采用TCP/IP协议通讯;在集成了摄像头、机器人通讯软件二次开发包基础之上,设计了焊缝图像处理、焊缝PID纠偏控制以及机器人通讯检测等功能模块;最后,分别在短路过渡、射滴过渡和射流过渡工艺条件下,根据偏差“由小到大”,示教点“先疏后密”对该系统进行测试。试验结果表明,该系统能够克服常规焊接工艺过程中不同强度电弧光的干扰,并能对0.5mm-3mm之间的偏差进行纠偏处理。