随着激光焊接技术的飞速发展和广泛应用,其焊接质量检测方法相关研究得到了越来越多的关注和重视。为了解决不锈钢薄板激光焊缝缺陷的检测效率、检测精度和检出率等相关问题,本文对线结构光视觉检测技术进行了研究,并以实现激光焊缝缺陷自动提取与识别为目标开展了以下的研究工作:（1）基于线结构光视觉检测原理和不锈钢薄板激光焊缝特点研究设计了一套线结构光视觉检测系统,包括机器视觉系统和软件系统。其中机器视觉系统由一对3D激光相机和一对线性机器人组成,3D激光相机布置于线性机器人的平动台上,以实现不锈钢板件正反面焊缝高精度采集;软件系统主要集成了机械运动与控制、图像采集、缺陷自动提取、缺陷自动识别、检测结果保存等功能模块。（2）研究分析了初始激光焊缝深度图像的问题,明确了图像相关预处理的必要性。首先,采用Canny边缘检测方法提取到板件上下两端边缘,并剔除初始图像上空采区域,实现不锈钢板材区域的分割;再对板材区域图像采用CLAHE图像增强方法,以提高图像的对比度,便于检测人员观察激光焊缝整体形貌和质量状况;最后,利用基于积分图的快速均值滤波改进算法和基于Hough变化的直线拟合算法实现对焊缝区域的提取。（3）研究设计了激光焊缝表面缺陷的自动分割方法和缺陷相关特征的计算描述方法。首先,利用基于积分图的快速均值滤波改进算法实现理想焊缝的构造;再与原图减影,提取超过灰度差阈值的可疑缺陷区域;然后,分析了滤波器尺寸和灰度差阈值对于缺陷分割的影响,确定了最佳检测参数;最后,对缺陷的12种特征进行了提取和分析。（4）设计研发了激光焊缝表面缺陷的自动识别算法。首先,对焊穿、焊瘤、错边、未焊透、断焊和咬边六种缺陷进行了定性分析;然后,设计了决策二叉树—逻辑回归识别模型,并利用353个缺陷样本完成对识别模型的训练;最后,在155个缺陷预测样本中有143个样本被正确预测,因此该模型的缺陷识别准确率达到了92.3%。（5）实现了高效、高精度和自动化的线结构光视觉检测系统的搭建和集成。系统在X、Y、Z方向上的精度分别测得为0.0182mm、0.0234mm、0.0028mm,并通过与DR数字射线检测技术的缺陷尺寸测量对比试验,发现了两种技术的检测结果较为一致,并且线结构光视觉检测技术对于未焊透、咬边、断焊、错边等缺陷的检测更具有优势,缺陷尺寸测量误差在X与Y方向上均小于0.1mm。最后对该系统的总体检测技术能力进行了总结与归纳,系统的检测速度为150mm/s,图像预处理、缺陷自动提取和识别所花费的总时间小于10s。