现在我国已经是国际上的第一大焊接国家，钢产量每年已经超过5亿多吨[1]，其中一半的钢材经过焊接加工零件和产品。由于传统的手工焊对工人操纵的技能和劳动强度要求非常的高，所以随着计算机技术、控制技术和机械技术的发展，对焊接的自动化提出了较高的要求。现在依靠相机为传感器的焊缝跟踪系统中，相机具有响应速度快、搭建系统的方便性、系统可以自动控制等优点。用于现代化的焊接，不但可以保证焊接的质量，还可以满足焊接的速度要求。故对激光视觉焊缝跟踪系统的基本组成和基本原理进行了研究分析。激光视觉焊缝跟踪系统首先要进行视觉标定，来确定世界坐标系和图像坐标系的几何关系。焊缝跟踪系统的精度和质量主要取决于对摄像机系统的标定精度。基于透视变换矩阵的摄像机标定技术，虽然能够满足摄像机的实时计算，但是却存在过分参数化的缺点。本文运用非线性方程参数估计法，对焊接模型进行了重新标定，克服了传统标定过程中的过参数化。电弧弧光的干扰对于在焊接过程中提取出来的焊缝图像质量影响非常大。本文提出了一套对实时图像进行处理的方法。该算法主要由两部分组成：第一部分为焊缝图像的前处理算法，主要包括焊缝图像的加窗处理、图像增强、平滑滤波、二值化。第二部分为焊缝图像的后处理算法，主要包括光带中心线的提取，特征点的提取。对征点进行了直线拟合，为控制部分进行焊缝跟踪作好了准备。用TI公司的TMS320DM642作为焊缝图像处理的核心处理器，建立了焊缝实时跟踪系统的基本结构。分析了焊缝图像处理基本过程中系统的工作过程，及其系统的硬件结构。在焊接过程中，焊接工件的坐标系与机器人基坐标系的齐次坐标变换矩阵，可以利用机器人内部的脉冲编码器记录脉冲的个数和焊接工件的坐标系来进行标定。利用工件坐标系的标定结果可以计算出机械手的坐标变换矩阵，通过机器人的逆运动学就可以计算出6个关节角度，从而可以计算出6个关节所需要的脉冲值。利用平面直线和圆弧的插补原理，根据图像处理算法拟合的中心线，就可以自动跟踪焊缝的轨迹了。