氩弧焊是锅炉焊接中常用的焊接工艺之一。目前锅炉焊接的检测方法主要有人工在线分析与检测和事后加压检测两种。但是采用这两种方法存在劳动强度大、主观标准不一致、成本高且生产速度慢等缺点。因此焊缝缺陷的无损在线检测一直受到广泛关注,其中利用机器视觉检测焊缝缺陷的方法是近年来国内外研究的热点。本文针对焊接过程中实际存在的问题,比较系统地研究了基于视觉信息的氩弧焊焊缝质量在线检测技术。本文主要研究内容如下:1.建立了氩弧焊焊缝质量在线检测系统,在该系统平台上可以获取比较清晰的焊接过程图像,并完成焊缝质量的在线检测。2.电弧及熔池的形状对焊接缺陷的反应非常明显,通过对电弧及熔池图像处理方法的研究,对电弧及熔池进行了识别及几何参数的量化提取。3.研究了不同焊接工艺参数对焊缝质量的影响,分析了不同焊接质量的电弧及熔池几何参数之间的差异,找到了判断焊接质量的特征参数,为焊缝质量的检测提供了理论依据。利用这些特征参数并结合支持向量机(Support Vector Machine,SVM)来解决不同焊接质量数据的分类问题,为了评价SVM算法的准确率,SVM算法与其他分类算法进行了比较,结果显示SVM算法的分类效果最好,并且所需时间短。本文的结果证明了SVM算法对焊缝质量进行分类的实用性和有效性,因此可以采用该方法对焊缝质量进行在线检测,降低人力成本,提高生产效率。