钨极气体保护焊(Gas Tungsten Arc Welding,GTAW)作为一种重要的机械制造热加工工艺,在工业中应用十分广泛。焊接实时控制是焊接生产自动化和提高焊接质量的首要任务。焊接过程建模是焊接过程控制的主要环节,是保证焊接质量的关键。视觉传感法能获得大量的熔池信息,如何对获得的熔池图像信息进行有效的检测,提取出表征焊接过程的特征参数,建立一个焊接过程的准确辨识模型是焊接自动控制首先要解决的问题。本文研究基于视觉传感的熔池辨识模型,并以熔宽和熔透作为模型辨识参数。试验系统主要包括CCD(Charge Coupled Device)传感器、焊接工作台、电动机驱动与控制系统等。首先采用CCD和其他辅助滤光设备,在工艺试验的基础上,从焊缝正面获取清晰的熔池图像;先用传统滤波算法对熔池图像进行滤波,然后采用灰度形态学中的高-低帽算法进行熔池边缘增强,在此基础上对处理结果二值化,用二值形态学的腐蚀、膨胀、开运算、闭运算以及他们的组合运算对熔池图像进行处理,有效地提取出表征熔池特征的形状信息,最后根据这些信息计算出熔宽等特征参数。工艺试验研究是实现GTAW熔池参数检测和建立熔池动态模型的基础,本文通过改变焊接规范参数进行了多组工艺试验,并就它们的变化对GTAW熔宽和熔透的变化关系进行了研究,根据焊接试验参数和测得的熔宽和熔透数据,利用多元回归分析和析因试验设计方法,设计了焊接过程熔池辨识模型,并对模型精度进行了验证,对两种建模方法进行了对比,试验结果表明,所建模型能够反映焊接规范参数对熔宽和熔透的影响。