随着工业自动化技术的快速发展,自动化焊接已经成为现代焊接工艺中的重要组成部分。自动化焊接的主要优势包括提高生产效率、减少人工误差、降低劳动强度和提高焊接质量等方面。而准确识别焊缝是高质量焊接的重要前提,是实现自动化焊接的关键。本文基于结构光视觉搭建了焊缝识别系统,将机器视觉与焊接机器人结合,通过机器人带动视觉装置运动,采集工件在结构光照射下的图像,将图像进行一系列处理,最终完成对焊缝及其特征点的识别,主要研究内容如下:（1）对于结构光视觉系统硬件部分,本文介绍了结构光视觉系统的组成,完成了结构光视觉装置关键元器件的选型、夹具的结构和焊缝识别方案的设计,为焊缝识别任务提供了硬件支持。（2）对于结构光视觉装置标定问题,本文提出了一种基于非特制靶标的自动标定方法。该方法通过控制机器人带动结构光视觉装置进行两组运动对非特制靶标进行拍照,将拍摄的图片进行处理,包括图像增强、特征点提取、特征点匹配,最后利用特征点信息完成相机和光平面的标定,通过实验验证,该方法标定的结构光装置具有较高的精度。（3）对于焊缝及特征点识别问题,本文首先提出了一种基于邻域多边形质心拟合的中心线提取算法,将结构光条纹的中心线以多段直线组合的方式提取出来,在此基础上采用了基于直线组成的焊缝识别方法,完成了焊缝及特征点的识别,设计了焊缝起始特征点的识别方案,通过实验验证,该方法对四种焊缝的中心线和特征点均能准确提取。（4）对于焊缝识别系统软件部分,本文开发了基于结构光视觉的焊缝识别软件并使用该软件完成了结构光视觉装置标定、焊缝种类及特征点识别任务。对四种焊缝进行了起始特征点验证实验,通过实验验证,特征点提取的平均误差小于0.1mm,验证了本文提出方法的有效性。