随着水利水电工程和海洋工程建设步伐的加快,与之对应的水下焊接技术也受到了越来越多的重视。传统人工潜水焊接存在效率低和焊接质量难以保障等问题。将视觉传感技术与水下机器人技术相结合,来实现水下自动化和智能化焊接,是解决上述问题的有效途径之一。由于水下成像环境不同于陆上,使得传统陆上的焊缝视觉检测方法不能较好的满足实际应用要求,因此研究基于视觉传感的水下焊缝检测技术具有十分重要的意义。本文以实现水下焊缝的自动检测与识别为研究目标,对相机水下成像和相机水下标定等问题展开讨论,并重点研究水下焊缝图像处理算法流程中各环节的处理方法。主要研究工作如下:根据水下焊缝检测的研究需求,构建了水下视觉检测系统,对系统组成元件进行选型,并设计了相机密封装置。依据相机小孔成像原理,建立各成像坐标系之间的转换关系,并对相机水下成像特点进行分析,建立了水下非线性相机成像模型。同时针对水下相机标定的问题,给出了一种焦距变化补偿法,对水和透镜介质的影响进行处理,并利用张正友标定算法对相机进行标定,结果表明,标定误差低于0.06个像素,精度高。针对水下焊缝图像对比度低及特征信息不明显的问题,提出了一种基于边缘信息融合的水下焊缝图像增强算法,算法分别从原始图像和图像高频分量两个方面进行增强处理。针对水下焊缝图像中含有大量混合噪声的问题,分析不同滤波算法的去噪效果,提出了一种先双边再中值的混合滤波方法,在保证去噪效果的同时最大程度的保留图像的边缘信息。采用Otsu算法,分离出图像的感兴趣区域,并针对算法的不足,提出了一种改进的Otsu算法,提高算法对直方图呈单峰分布图像的分割效果。对比分析各种边缘检测算法提取焊缝边缘特征的效果,发现传统Canny边缘检测算法提取效果最好,同时针对算法参数的设置问题,提出一种基于混合滤波与模糊聚类的改进Canny算法,提高了算法的自适应性。针对焊缝中心线的提取问题,分析了不同细化算法的提取效果,确定采用Z-S细化算法提取焊缝中心线。针对提取的焊缝中心线存在局部间断的问题,应用最小二乘法进行中心线拟合,并利用相交法获取焊缝特征点。在完成以上关键技术研究的基础上,应用VS2015、QT和OpenCV开发了焊缝检测可视化软件,并编程实现了论文所涉及的各种算法。实现结果表明,所提出的方法不仅能准确的提取出焊缝特征信息,而且处理时长较短,满足设计要求。