随着机器人技术、数字化制造等高新技术在制造业中的广泛应用和蓬勃发展,质量保证体系和技术成为工业生产线中决定产品生命的最重要环节。在飞行器、车辆、轮船等制造业中,焊缝外观质量也成为决定产品竞争力的主要部分。而目前焊缝外观质量检验主要通过人工焊后完成,无法满足工业生产的自动化、高效化的需求,发展数字化的质量保证体系和技术成为焊接自动化生产技术的迫切需求。双目立体视觉技术结构简单,精度和效率较高,在目标跟踪、视觉测量等领域已得到很好的应用。以埋弧自动焊的焊缝外观形貌检测为研究对象,基于双目立体视觉图像为信息源,探索了实现焊缝成形宏观形貌的一种低成本、非接触、数字化的评判方法。主要开展的研究工作如下：(1)搭建了专用的焊缝外观质量计算机视觉检测系统。根据埋弧焊焊缝特点及视觉图像采集要求,搭建了以计算机为核心的焊缝图像采集和处理的软硬件系统。该系统可实现焊缝图像的自动采集、显示、存储、打印、调用、预处理及数据提取等功能。(2)完成了系统的标定和焊缝图像的提取。通过得到的摄像机内外参数建立了由图像视差计算客观景物深度信息的数学模型。采用极线校正法对焊缝图像进行了校正。基于对比度增强、灰度归一化、高斯滤波、二次动态阈值分割和数学形态学处理等图像处理方法实现了焊缝的分割,提取的焊缝视觉图像可以准确反映焊缝的边缘轮廓特征。(3)建立了焊缝成形视觉图像的立体匹配算法。通过对焊缝图像特点以及立体匹配算法各影响因素的分析,建立了基于区域和基于特征的两种焊缝形貌立体匹配算法。两种匹配算法的误匹配率对比结果表明,基于区域的立体匹配算法更加适用于焊缝形貌的立体匹配。然后,根据基于区域的立体匹配结果计算得到了焊缝表面形貌的三维信息,并完成了焊缝形貌的三维重构。重构结果表明,获取的三维信息能够准确反映焊缝表面的形貌变化。(4)建立了焊缝形貌的视觉评价指标。对常见焊缝表面缺陷的形貌几何特征、灰度分布及位置进行了分析,建立了焊缝边缘偏离度λe、焊宽变化率KW中心线平直度Kc、余高偏离度δh、余高变化率Kt、填充度Kδ和峰度n等7种焊缝成形评价指标。验证结果表明,建立的评价指标可以有效的进行焊缝形貌评价。(5)探索了一种焊宽和堆高方向焊缝形貌的人工智能评判算法。以焊宽和堆高方向上焊缝宏观形貌是否有奇异性变化为评判目标,建立了以焊缝边缘偏离度λe、焊宽变化率KW、中心线平直度Kc作为输入、焊宽方向的成形形貌有无异常作为输出的GABP评判算法。同时,建立了以余高偏离度δh、余高变化率Kt、填充度Kδ和峰度n作为输入、堆高方向的成形形貌有无异常作为输出的GABP评判算法。实际验证结果表明,两模型的评判结果与实测结果的线性相关系数可达0.95和1.00,建立的GABP评判算法可以实现焊缝宏观形貌奇异性变化的有效评判。