焊接是制造业中实现材料连接的重要加工技术,随着焊接制造业呈现出的多批次小批量、环境恶劣和人员缺乏的问题日益突出,焊接的智能化成为了关键。因此,研发焊接机器人和焊缝视觉识别关键技术,实现焊接制造过程的自动化、柔性化与智能化已经成为当前多个行业的迫切需求。本文主要研究基于视觉的焊接机器人焊接智能路径识别方法和自主控制方法,并搭建实验平台,应用于焊接机器人焊道路径识别与机械臂控制,为焊接机器人向智能化发展提供关键技术。具体工作主要如下:针对旋转工件V形多层焊缝中的焊缝深度和形状不断变化等问题,提出一种新的焊缝序贯动态识别算法。首先对焊缝图像进行预处理,然后采用序贯方式识别焊缝特征角点,用前面多帧焊缝视频中的角点均值来校验当前帧中的角点位置。最后基于特征角点获取焊缝位置、宽度及斜率等信息。针对薄钢板焊缝焊接机器人,提出一类高精度、柔性的视觉跟踪控制方法,以实现窄焊缝的在线实时感知和视觉控制。首先提出了一种抗干扰能力强的焊缝图像处理方案,实现窄焊缝特征的可靠提取和通信传输。接着提出了一种基于图像的闭环视觉控制方法,开发了视觉控制器及其执行系统,实现了焊接机器人焊缝轨迹的实时高精度跟踪。提出了机械臂视觉预测控制方法。首先通过摄像机来提取二维图像的特征信息,然后求得图像特征变化率与机器人运动速度之间的映射关系,进而通过视觉预测控制方法获得控制信号,驱动机器人到达期望位姿,实现对期望目标的跟踪控制。提出了基于增强学习的焊接机械臂轨迹跟踪控制方法。首先介绍了增强学习的基本原理,然后提出了基于SARSA的机械臂焊接应用中轨迹跟踪控制策略,得到了期望的实验结果。