近年来,船体爬壁清洗机器人因为比人工喷砂除锈更环保、高效和安全的特点,逐渐成为船舶行业研究关注的焦点。目前国内外的爬壁机器人多采用远程操控,工作过程中的清洗轨迹难以控制、清洗效率低下、工人容易疲劳。本文研究的履带式爬壁清洗机器人视觉识别系统是基于广东省省级科技计划项目的“船舶除锈机器人成套装备开发与应用”的子课题,旨在研制出更加智能和自动的爬壁清洗机器人,并在船舶行业中推广使用。本文提出了一种履带式爬壁清洗机器人视觉识别系统来进行表面锈蚀检测和路径规划。履带式爬壁清洗机器人视觉识别系统基于计算机视觉库Open CV设计视觉识别算法,并利用跨平台C++界面开发框架QT进行模块化系统设计。本文对机器人视觉识别系统各功能模块包括硬件选型、图像预处理、数据后处理、系统的组成和工作原理给出了具体的说明。根据爬壁清洗机器人工作时的偏移、旋转和到达边界的问题,对爬壁机器人位姿进行分析。根据系统运行流程进行总体设计,将整机划分为三大功能模块。软件采用多线程、信号槽响应的运行方式,使各功能模块形成一个有机整体,最终设计出履带式爬壁清洗机器人视觉识别系统,其预处理图像的检测精度为左右水平静态精度2.7mm,姿态倾斜的测量精度0.9°。通过搭建的实验平台和在船厂的实际试验,验证了视觉识别系统的精度和可靠性。最终实验结果表明,该视觉识别系统可以完成船体采集图像的锈斑识别和路径检测,符合实际工业要求,达到了本课题的研究目的。视觉识别系统解决了清洗机器人的清洗效率低下等问题,使船用清洗机器人更加自动化。