焊接过程智能传感与控制是近年来焊接领域一个重要的研究方向。铝合金材料熔点低、导热系数大、液态熔池粘度小导致其焊接过程中热积累效应明显,很容易出现焊塌、焊穿、变形、夹渣、气孔和熔透不均匀情况。本文在铝合金双丝PMIG焊接工艺与焊缝成形试验研究的基础上,利用熔池视觉传感方法对焊接过程进行智能感知,通过图像处理和视觉特征提取,研究铝合金双丝焊熔池二维视觉特征规律,并利用双目立体视觉方法对铝合金双丝PMIG焊熔池表面形态进行三维重构。首先开展了厚度为6-60mm5A06铝合金双丝PMIG焊接工艺试验,获得了典型厚度下的铝合金最佳焊接工艺参数范围,并对接头进行了显微组织和力学性能测试。在分析坡口类型、坡口间隙、热输入量对焊缝成形影响的基础上提出了利用视觉传感方法控制焊接质量的思路。提出了一种双丝PMIG焊双摄像机双向熔池同步视觉传感方法,开发了基于Lab VIEW平台的双向图像实时采集软件,利用外部触发电路实现两个摄像机同步采集,同步精度可达1μs。设计了双向采集专用夹具,结构小巧,方便调节。通过电弧光谱分析和曝光量控制,选用中心波长为980nm的近红外波段,在摄像机曝光时间为2ms以内时能够有效滤除电弧光的干扰,获得景深大、图像细节丰富的双向清晰熔池图像。强烈电弧光、电磁和机械干扰、液固态没有明显色泽区分等因素会造成铝合金双丝PMIG焊熔池图像中存在孔洞、边缘灰度不连续、横纹等干扰,给边缘提取带来困难。针对边缘灰度不连续和内部孔洞的熔池图像,提出了两种图像轮廓提取方法,一种是基于空域滤波、数学形态学、边缘梯度算子的轮廓提取方法,另一种是基于Snake主动轮廓模型的边缘提取方法。针对存在横纹干扰的熔池图像,提出了频域滤波方法,构造了巴特沃斯低通滤波器,去除了横纹干扰,并利用Canny边缘梯度算子提取轮廓的图像处理方法。熔池轮廓提取结果证实了三种方法的有效性。定义了熔宽、半长、面积、周长、抛物线系数、分散度等熔池几何特征参数和基于图像灰度共生矩阵的能量均值、熵均值、对比度均值、逆差矩均值等熔池纹理特征参数,形成了铝合金熔池视觉特征参数体系,并设计了尾部和侧面铝合金熔池图像视觉特征参数提取算法。通过对双丝PMIG铝合金焊接过程中存在缺陷和不同成形状态下双向熔池图像进行视觉特征参数分析,获得了铝合金双丝PMIG焊熔池视觉特征规律,并基于此建立了BP和RBF神经网络熔透识别模型,通过网络训练和测试,利用BP神经网络熔透识别正确率为90%,而利用RBF神经网络熔透识别正确率可以达到94%。针对铝合金双丝PMIG焊熔池表面形态开展三维重构研究,建立了双目平行非线性立体视觉三维重构模型。通过摄像机立体标定获得了内部矩阵和外部矩阵,通过已知标记点的三维斜面板验证了模型的精度,Yw方向上的误差最大,平均误差为0.16mm,标准差为0.26mm。利用该模型实现了静态弧坑和焊道的三维表面重构,验证了该模型在双丝PMIG焊系统下的有效性,通过归一化互相关匹配算法获得了铝合金双丝PMIG熔池表面形态的视差图,结合摄像机内外部矩阵,最终实现了铝合金PMIG焊熔池表面形态的三维重构。