焊接技术是一种重要的金属热加工技术,已经逐渐成为制造业中不可或缺的一部分。近年来科技的进步也为我国焊接技术的快速发展提供了可能。焊接过程复杂多变,焊缝易受到多种因素的影响而产生偏差。为了有效的提升焊接质量,本文设计了一套控制系统,运用相关算法对焊缝图像做出处理,提高识别效率和速度,并改进了控制算法。本文基于FPGA技术,设计了一套焊缝跟踪控制系统。首先对控制系统需要满足的需求给出了总体方案,根据该方案配置了焊缝图像采集模块、存储模块、通信模块、接口模块以及电机控制模块,对硬件设计包括芯片的选型、电路的设计及布局等做出阐述,描述了系统各部分的工作流程。其次针对焊缝图片在采集过程中产生的噪声干扰,运用了灰度处理、最大类间方差法的二值化处理、倾斜校正、边缘检测、形态学处理等一系列图像处理算法,对采集到的图像进行调整和优化,改善图像质量,增强有关信息的可检测性和提高焊缝检测效率。并运用最小二乘法拟合焊缝,为之后的焊接定位和运动控制打下基础。文章最后针对传统PID控制算法的不足,根据神经网络相关基础理论设计了一种添加了BP网络的PID控制算法,该算法利用神经网络的学习功能实现了PID算法的参数自整定。经过测试,本系统能够满足自动化场景下的焊接过程的自主控制,图像处理算法针对焊缝的检测效率高,优化的控制算法与传统的算法相比可靠性更强,抗干扰性有所提高,达到了焊缝的精确跟踪的目标,在焊接领域有一定的的应用前景和实用价值。