随着“工业4.0”、“智能船厂”等计划提出,国内大型船舶制造企业开始向造船智能化、数字化方向发展。焊接技术作为现代船舶制造最重要的连接技术之一,它的发展直接影响到造船建造的效率、成本、质量。针对目前复杂背景下船用焊接机器人自动化程度不高、对焊缝识别效率低、分割精度差等问题,本文通过搭建船用焊接机器人的双目视觉系统,提出了基于形态学重构的改进分水岭焊缝分割算法与支持向量机的焊缝识别算法,实现船用焊接机器人对平角焊缝的有效识别与分割。本课题的主要研究内容如下:首先,采用校准点阵完成左右相机的标定,根据极线约束理论与半全局匹配算法完成双目视觉校正与图像调整。深入了解双目视觉成像的数学模型与视觉系统成像过程中涉及的4种坐标系之间的关系。其次,提出了基于形态学重构的改进分水岭的焊缝分割算法。首先用改进的自适应中值滤波算法处理灰度图像:当达到限定的结构元素尺寸时仍不满足条件,用均值代替原来的中值输出。其次用基于背景纠正法的OSTU法对焊缝图像进行阈值化分割,消除了因光照不均而难以准确进行阈值分割的问题,得到噪声少、无粘连的二值焊缝图像。接着用基于形态学重构的改进分水岭的焊缝分割算法实现对焊缝的分割。最后对改进后的算法进行分析测试,实验结果表明,改进后的算法可以自动分割、提取焊缝,而无需通过手动划分感兴趣区域或复杂形态学处理来实现焊缝提取,提高了焊缝分割的精准度与自动化程度。最后,提出了改进的灰度模板匹配算法与支持向量机的焊缝识别算法。通过模式识别的方式完成对图像中是否存在焊缝的判别,首先建立二值焊缝图像的样本库,然后采用支持向量机对改进分割算法处理后的图像进行识别。当图像中存在焊缝时,即可用改进算法的后处理操作提取出焊缝,并利用立体视觉测量焊缝的相关信息。