本文提出了一种新的基于阈值分割法的熔池图像分割方法,采用该方法成功地提取了单线宽连续的熔池区轮廓及浮渣区轮廓。该方法包含改进的阈值分割法、中值滤波和轮廓提取。文中选用熔池区轮廓上所有点的Prewitt算子卷积和作为选取阈值分割的阈值的评判函数,Prewitt算子卷积和最大值对应的阈值即为熔池图像分割的全局最佳阈值。采用基于滑动直方图的高效中值滤波算法,大大提高了整个熔池图像处理算法的效率。在Intel I Core i5-2450M CPU2.5GHZ,4G内存的硬件环境以及VC6.0的编程环境下,利用该算法提取一幅400×400的熔池图像的熔池区轮廓的最短时间为0.046s。本文研究了采用经典的CV模型实现熔池区轮廓提取的方法。对于一幅预处理的熔池图像,采用高斯滤波去除图像噪声,给定熔池图像一条圆形的初始轮廓线,利用CV模型可实现不同焊缝成形质量的MAG焊熔池区轮廓的自动提取。本文重点研究了用于熔池图像轮廓提取的CV模型的参数设置及参数大小对检测效率的影响。试验结果表明：增大参数ε和△t,模型检测到远离初始轮廓线的边缘点的效率会提高。本文用水平集函数的梯度范数替换CV模型里的正则化的Dirac函数。改进后的CV模型对模型参数大小的敏感性下降,对熔池图像分割具有良好的适应性,同时,检测到远离初始轮廓线的边缘点的能力大大提高,模型迭代时间显著减少。在MFC环境下,本文开发了一套基于改进的CV模型的熔池图像处理程序,实现了不同焊缝成形质量的MAG焊熔池图像的熔池区轮廓提取。试验结果表明：该算法提取熔池图像轮廓使用时间短,提取精度高。