在全球提高制造业的自动化水平背景下,机器人通过传感器自动识别焊缝的位置完成焊接对提高焊接的自动化水平有着重要的意义。本文提出了一种基于立体视觉对焊缝进行三维重建并规划机器人焊接路径的方法。该方法适用于各种尺寸,各种角度放置的V型对接坡口焊接工件,对三维重建过程中噪声的抗干扰能力强,鲁棒性好。本文首先进行了硬件设备搭建和点云采集工作。采用了Kinect深度相机对工件进行三维建模,并以点云的方式输出,以便于后续处理。以立体相机为核心,搭建了一套硬件系统。对Kinect的彩色相机和深度相机进行了内参标定,并标定了两者之间的位置关系,建立了彩色图像像素和点云之间的对应关系。通过不同距离的测量,获得了Kinect的精度数据,在测量距离为800mm时,精度最高。随后通过点云处理的手段获取了焊缝轨迹参数。包括直通滤波,降采样,统计学滤波,RANSAC平面拟合过滤背景平面和工件表面平面,RANSAC直线拟合提取焊缝轨迹直线,并通过点云投影到直线,点云旋转提取最值的操作找到轨迹直线的两个端点,结合平面拟合得到的法向量输出相机坐标系下的焊缝轨迹线参数。接着标定了相机和机器人之间的手眼关系。通过图像处理操作提取了标定点的像素坐标,再将像素坐标转换为相机下的三维坐标。结合输入的机器人坐标系下的标定点坐标,计算出相机和机器人坐标系之间的三维刚性变换矩阵。利用该矩阵把相机坐标系下的焊缝轨迹线参数转换到机器人坐标系下。为了便于开展验证实验和后续使用,开发了一款具备三维重建和轨迹提取功能的软件。该款软件基于QT,PCL,Open CV等库,实现了上述获取彩色图像和点云,点云处理,手眼标定的功能,并实现了数据可视化,处理参数修改等功能。最后进行验证实验,分析了误差的具体组成。对不同角度放置,和不同尺寸的工件做验证实验,焊缝长度方向的误差为1.765mm左右,焊缝宽度方向的误差为3.230mm左右,深度方向的误差为1.665mm左右。对获取点云,点云处理,手眼标定这三大过程的误差进行了详细的分析,其中获取点云过程的误差占比最大,其次就是点云处理带来的误差。