再制造技术是具有优质、高效、节能、节材、环保等特点的先进制造技术，研究和发展再制造技术是推进建设资源节约型、环境友好型社会的重要途径。基于机器人弧焊的再制造技术具有生产效率高、材料结合强度大、机动性强、成形精度高等多方面优点，受到研究者的广泛关注，但是目前机器人弧焊的再制造系统的柔性化水平和适应能力还有待提高。本文在总结前人工作的基础上提出了基于人机交互策略的失效零件再制造新思路，建立了基于人机交互的机器人GMAW再制造系统，对其中的三维检测与建模、三维模型分层切片和机器人GMAW再制造路径规划等核心技术进行了研究。　　本文采用“建模-切片-堆积”的加法加工方式来实现失效零件的再制造堆敷成形。首先通过结构光三维检测的方法获取了失效零件破损表面三维形貌的散乱点云，进而建立了破损曲面的三维STL模型。采用人机交互方式与零件的原始模型进行比较，得到失效零件的再制造模型。然后根据用户选择的堆敷成形工艺参数预测出再制造模型的分层切片厚度，由程序自动实现分层切片处理过程，得到机器人GMAW再制造每一层所需堆敷的范围。最后在2.5 D的层片轮廓内采用人机交互分区规划的方式确定机器人GMAW再制造路径，生成并下载机器人执行程序，实施再制造。　　为此本文自主开发了基于OpenGL的人机交互式的机器人GMAW再制造软件系统，系统主要包括线结构光三维检测、点云的处理与建模、STL_维模型分层切片、机器人GMAW再制造路径规划以及再制造堆敷焊道尺寸预测等模块。在计算机虚拟视图环境下实现了从检测、建模、切片到路径规划的全过程，直观、可视、易操作。从而降低了再制造过程的难度，提高了再制造系统的柔性。　　设计了用于失效零件破损表面三维检测的单条纹线形结构光三维传感器，开发了基于结构光的三维恢复算法。该算法采用中值滤波抑制结构光条纹图像的随机噪声，利用结构光条纹图像与其实际空间位置之间的映射关系获得了失效零件破损区域的三维点云。在实际检测过程中结构光三维传感器作为机器人的视觉工具固定在机器人末端，根据程序设定速度对失效零件缺损区域表面进行扫描式三维检测，实验结果显示，系统的三维检测总体误差小于1mm。　　在对上述获得三维点云进行去噪、平滑和精简的基础上，基于OpenGL图形管线开发了三维散乱点云的投影剖分和三维重构算法，将三维检测获得的散乱点云数据以三维STL模型输出。采用人机交互的方式对失效零件破损区域的三维STL模型与其原始模型进行匹配和比较，建立了失效零件的再制造模型。　　分析了影响再制造堆敷成形尺寸的主要工艺参数，在此基础上，采用二次回归正交旋转组合设计的方法建立了再制造堆敷工艺参数与堆敷焊道横截面尺寸之间的关系模型。通过此模型，输入再制造工艺参数可以预测出再制造堆敷焊道的横截面成形尺寸，从而确定再制造模型的分层切片厚度、机器人GMAW再制造路径间距，为分层切片和路径规划提供依据。验证实验表明，在所用的实验条件下所建模型的预测误差小于3％。　　开发了三维模型任意方向不等厚度直接分层算法，采用向量法求解出了任意方向切片平面与构成STL维模型的三角形面片之间交点的通解，进而获得再制造零件每一层片轮廓的几何信息。该算法采用人机交互的方式，用户根据经验确定堆敷成形工艺参数、切片方向和切片区域，由程序根据前述关系模型预测出切片厚度，自动完成分层过程。此种分层方法适应性强，满足了多样性、随机性失效零件对分层的要求。　　针对再制造模型分层轮廓形状复杂的特点，提出了人机交互式机器人GMAW再制造分区路径规划策略，采用人机交互的方式将形状复杂的再制造层片轮廓分割为多个多边形区域，分别在各个区域内进行路径规划，提高了机器人GMAW再制造路径的合理性和准确性，有效避免了层片死角和重复、交叉路径的产生。该规划策略先根据关系模型确定再制造路径间距，然后采用快速区域填充算法计算出机器人GMAW再制造每条路径的起弧点和熄弧点位置。再由系统的输出模块将路径规划结果转换成机器人可执行程序。　　在上述研究的基础上，文中最后对S形六棱柱体零件、平板缺损零件和磨损失效的火车钩舌进行了再制造验证实验，结果表明本文提出的失效零件再制造方案是可行的，机器人GMAW再制造系统能够达到提高失效零件再制造效率和适应能力的要求。