中厚板焊接工件通常选用多层多道的焊接方式进行填充。在焊接前一般通过人工示教的方式进行焊缝初始点定位,然后通过人工布道的方式进行多层多道焊接填充。为进一步降低机器人在工作过程中人为干预的工作量,提升焊接机器人的焊接质量,本文基于机器视觉方法,针对中厚板焊接的焊缝初始定位及多层多道焊动态排道规划两个方面展开研究工作。全文主要成果如下:（1）搭建了一套机器人焊缝初始点定位及多层多道动态排道焊接实验系统。以遨博机器人、视觉传感器、奥太焊机等相关设备组成移动焊接机器人系统,并设计了校核界面和各设备之间的通讯程序,方便进行焊缝初始点定位及多层多道动态排道焊接实验。（2）基于图像卷积神经网络及机器视觉的视觉处理方法,实现焊缝初始点的自动精确定位。使用卷积神经网络算法,训练出用于识别焊缝区域的深度学习模型,然后通过分析V形坡口的结构光成像,给出了结构光焊缝坡口成像特征点的图像处理算法,实现了焊缝坡口初始点定位目的。（3）编写了焊道检测视觉处理算法,实现多层多道焊接动态排道。通过焊接实验获得焊道截面积与焊接电流等焊接参数的关系式,并给出了多层多道焊接过程中填充层的焊缝轮廓特征点识别算法,在焊接过程中在线计算焊缝坡口剩余宽度及高度信息,实现中厚板工件多层多道动态排道焊接。（4）为了验证动态排道和初始点定位算法的有效性,依据搭建好的实验平台,进行了中厚板焊接多层多道动态排道和焊缝初始点定位试验。试验结果表明动态排道试验获得的中厚板焊道填充合理,未出现气孔、未焊透、夹渣、咬边等焊接缺陷;焊缝初始点定位精度达到0.2mm,满足机器人焊接初始点定位要求。