在工程机械、轨道交通、汽车制造、航空航天等领域均涉及复杂焊接结构的应用,为了实现制造过程中焊接变形的有效控制或避免服役条件下因载荷作用而引起变形失效破坏,可靠监测制造或服役过程中的焊接变形是评估焊接结构质量和安全性的重要手段。因此,本文以焊接结构变形(焊接过程中的变形和焊后外部载荷作用下的变形)作为研究对象,采用数字图像相关方法对其变形进行测量研究,并基于焊接结构变形测量数据进一步开展了焊接结构件应力状态预警模型研究;并据应力分布状态数据提出合理评价焊缝安全状态的判据,为避免焊缝安全应力状态误预警和危险状态未预警等情况发生提供理论和方法支撑。本文主要研究内容及结果如下:(1)分别建立TIG平板对接焊接、高温散斑制作、拉伸变形测量及焊接变形测量的试验系统,实现了传统散斑和激光预制散斑图像的高质量可靠获取,为基于数字图像相关法的焊接变形测量提供了原始数据支撑。(2)提出改进型Harris角点检测算法,研究了摄像机的可靠标定,分析了其测量误差精度。在双目视觉参数求解理论基础上,采用改进的Harris角点检测算法,得到准确的角点提取结果;通过对角点的整像素坐标进行修正,得到了更精确的亚像素坐标和左右相机的内外标定参数;对比传统标定方法结果表明,采用改进的标定方法所计算出的相机焦距误差均小于0.2%,重投影平均误差分布在[-1,1]之间,误差更小,标定精度更高。(3)针对传统散斑易脱落、不耐高温进而变形测量出现失效问题,设计了一种永久存在且耐高温的激光预制散斑,并开展了基于传统散斑点和激光预制散斑点图像的变形测量算法研究。改进了传统DIC算法流程,提高了算法计算速度;并设计了激光预制散斑图像特征提取算法和建立了散斑点阵解析模型,实现了对散斑图像变形矩阵的计算;对比分析传统散斑点图像和激光预制散斑点图像测量算法精度,结果表明,传统散斑点图像测量算法平均精度为99.43%;激光预制散斑点图像测量算法平均精度为99.27%;传统散斑算法平均处理时间为9.283s,激光预制散斑点阵算法平均处理时间为6.975s,最后采取不同散斑算法处理时间和平均精度为综合评价系数,对两种散斑测量算法进行了综合评价,激光预制散斑算法综合评价系数为0.9697,小于传统散斑算法综合评价系数为1.0303,因此,激光预制散斑算法效率更高,计算速度更快,选用激光预制散斑测量算法进行后续焊接结构变形测量实验更优。(4)采用规格为150mm×70mm×2mm的不锈钢试板进行焊接电流60A、弧压12V的TIG对接焊实验,并对其焊接变形进行了测量,结果表明,焊接试件在X方向和Y方向变形趋势与理论分析结果相吻合。在整个焊接过程中X和Y方向最大变形量分别为1.66mm、1.62mm,同时,进行了多件焊接结构拉伸变形的测量实验研究,获得了多组焊缝的应力-应变曲线,通过中值拟合得到焊缝的平均应力-应变曲线。基于此建立了焊缝应力状态预警模型,并给出了焊缝的安全应力变化范围、及焊缝一级、二级、三级应力状态预警范围。基于建立的预警模型,在应变达到塑性变形前,焊缝发生断裂的概率约为12%,此时焊接结构能承受的最大载荷为240MPa;当焊接结构应变大于0.04,小于等于0.18时,焊缝发生断裂的概率约为36%,焊接结构此时能承受的最大载荷为480MPa,发出焊缝危险区三级预警预报;当焊接结构应变大于0.18,小于等于0.35时,焊接结构发生断裂的概率为32%,发出焊缝危险区二级预警预报;当焊接结构应变大于0.35时,焊缝发生断裂的概率约为80%,此时焊接结构能承受的最大载荷为700MPa,发出焊缝危险区一级预警。