焊缝跟踪在焊接领域是一项重要的研究方向,是实现用焊接机器人代替传统手工焊接的一个重要途径。然而,目前国内所使用的焊接机器人对焊缝进行跟踪大多采用“示教再现”的方式,导致焊接效率低,焊接机器人适应性差,越来越不能满足工业生产需求。研究在视觉信息引导下的自适应焊缝跟踪对于焊接机器人的智能化发展具有重要意义。本文针对基于视觉伺服的角焊缝跟踪控制的关键技术展开研究,主要涉及角焊缝的图像处理和视觉模型建立、角焊缝初始焊接点自动定位以及角焊缝跟踪控制系统设计等问题。本文研究的内容与成果如下:(1)针对角焊缝视觉识别的问题,设计了有效可靠的图像处理算法,包括图像预处理、图像二值化、激光条纹骨架细化和焊缝特征点提取。并在此基础上建立了基于角焊缝图像的视觉模型,选择激光条纹直线在图像坐标中截距作为角焊缝初始焊接点自动定位以及跟踪控制的图像特征。(2)提出了一种角焊缝初始焊接点自动定位的方法。首先,在基于图像的视觉伺服控制系统中,提出了一种快速手眼标定和视觉模型简化方法,确定了焊枪焊尖在图像空间中的参考图像坐标,同时选择焊缝特征点图像坐标作为图像特征,简化了计算。最后,通过先导距离初始化和初始焊接点自动定位,实现了角焊缝初始焊接点自动定位。(3)设计了基于位置的视觉伺服角焊缝跟踪控制系统。在Eye-to-Hand的视觉传感器安装方式下,提出了一种基于笛卡尔空间的角焊缝图像标定方法,完成了角焊缝图像坐标与笛卡尔空间下物理坐标的转换。并在此基础上,设计了增量式PID控制器,通过实验,实现了基于位置的角焊缝视觉跟踪控制。(4)设计了基于图像的视觉伺服角焊缝跟踪控制方法和系统。在Eye-in-Hand的视觉传感器安装方式下,分别设计了基于图像的积分分离PID控制器和分数阶PID控制器,并在三自由度焊接机器人视觉伺服实验平台上进行实验。验证了两种控制器的可行性,并且后者在控制性能上要优于前者。