随着焊接过程自动化和智能化的发展，焊接质量信息的提取越来越受到国内外学者们的关注。伴随着对视觉监控领域多年的研究与计算机视觉技术的发展，视觉传感技术现如今已成为焊接传感器方面的热点，被广泛地应用到焊接过程的质量控制当中。然而，因为焊接过程中受烟尘、飞溅、弧光等噪声干扰的影响，使得焊接过程中使用CCD拍摄的原始图像包含大量噪声，所以，研究一种准确、有效、快速的图像处理方法一直以来都是焊接质量控制领域的热点难点。本文首先对国内外GMAW(Gas metal arc welding，熔化极气体保护焊)管道打底焊焊接过程中质量控制的现状进行介绍和分析，讨论了图像处理方法在熔池图像处理中应用的现状。在分析现有图像边缘检测技术优缺点的基础上，对熔池图像进行预处理，最大限度地保留了有用的信息，去除噪声，获取关注的熔池区域；提出了一种基于组件树模型的MAG焊图像熔池边缘提取方法以及基于拐点的MAG焊图像焊缝与焊丝定位的算法，提高了熔池边缘和焊缝提取的精度。本文的研究工作目前已经完成了GMAW管道打底焊视觉信息处理的关键技术。试验结果表明，本文提出的算法能够在具有很大噪声、有干扰的熔池图像中，准确地提取出熔池边缘、焊丝以及上下焊缝的位置，从而实现GMAW焊焊接过程中的质量控制。