在工业生产加工中焊接可以起到连接工件的作用,因此是加工制造领域不可缺少的环节。随着科学技术的快速发展,人们对焊接产品性能的可靠性和稳定性期待越来越高,焊接智能化不仅能够改善工人劳动环境、提高加工效率,而且在焊接过程中焊接质量精度越来越高,所以智能化焊接是将来发展的必然趋势。针对CO₂焊熔滴短路过渡过程熔池附近区域金属飞溅剧烈,严重影响焊缝特征提取的实时性和可靠性等问题,本文以短路过渡CO₂焊为研究对象,研究二氧化碳焊接过程中熔池附近区域的光照强度变化规律和特点。首先研究了CO₂焊熔池附近区域图像照度与焊接工艺参数的关系。采用正交试验法和改进的BP神经网络建立了焊接工艺参数与CO₂焊熔池附近区域图像灰度值的映射关系,对建立模型进行精度分析,满足精度要求。实验结果表明:试验值与BP神经网络训练预测值非常接近,建立的BP神经网络模型能很好地反映熔池附近区域图像灰度值与焊接工艺参数的关系。其次研究了熔池附近区域图像灰度值与焊接瞬时电流的变化关系。比较拉格朗日插值法和最小二乘曲线拟合法优缺点,当采用拉格朗日插值法时,插值多项式的次数过高,拟合曲线两边会发生震荡,出现龙格现象。因此,采用最小二乘法建立了焊接过程熔池附近区域图像平均灰度值与焊接瞬时电流的数学模型,该数学模型满足精度要求,并且揭示了焊接过程中弧光变化规律。最后研究了熔池附近区域图像灰度值与距离的变化关系。利用系统抽样法对不同距离点的数据进行采集,采用Matlab提供的cftool工具箱对图像灰度值与距离关系进行拟合,建立了图像灰度值与距离的变化的数学模型,揭示了焊接过程中不同位置光照强度的变化规律。本文研究了CO₂焊接工艺参数对熔池附近区域光照强度的影响,为焊接智能化发展奠定基础。