焊接过程熔池动态特征信息获取与智能控制一直是焊接界研究的前沿课题，而将机器视觉技术融入焊接质量控制中是近年来国内外许多焊接研究者竞相采用的方法。本文主要以TIG焊和MAG焊的焊接过程为研究对象，采用机器视觉技术获取焊接熔池图像，利用数学形态学理论在对焊接图像处理方面的优势，结合模糊逻辑和PID闭环控制理论，对弧焊过程熔透质量控制进行了以下几个方面的研究： 将数学形态学理论成功地用于焊接动态过程熔池图像的处理。首先采用CCD图像传感的方法从焊缝正面获取清晰的熔池图像；针对TIG焊过程和MAG焊过程的不同特点，采用必要的数字图像处理方法对熔池图像进行预处理；并分别采用了二值形态学和灰度形态学两种不同的方法，对TIG焊和MAG焊图像进行处理和边缘检测，有效地提取出了不同焊接过程熔池表面的形状信息；最后根据这些信息，进一步建立焊接规范参数同熔池形状参数之间的非线性模型。 从软件开发到硬件组成，设计了一整套焊接过程图像处理及熔透控制系统。该系统软件上是基于数学形态学方法进行图像处理，获取熔池参数。针对焊接过程多变量、非线性、变参数的特征，采用具有参数自校正功能的模糊PID控制的方法进行动态智能控制。硬件上是在通过一块图像数据采集卡和CCD相连完成图像数据的采集，在软件上经过一系列的数据处理后，工控机一方面与数据采集卡进行通讯，控制焊机的焊接电流，保证焊接过程的稳定；另一方面与驱动控制器进行通讯，通过机械手控制焊接速度和方向。 通过对TIG焊过程进行熔透控制工业试验，表明上述质量控制系统可以很好的克服焊接过程中的外界干扰，从而保证焊缝成形的稳定。通过在不同形状的2mm厚的Q235钢试件上进行控制试验，将TIG焊过程中采集到的图像信息进行降噪处理、边缘检测，并提取出熔池形状和偏差信息；建立焊接规范参数同熔池形状参数之间的非线性模型：最后采用模糊PID控制器进行熔透控制。试验结果证明该系统能够很好地实现TIG焊质量控制的目标，具有较好的稳定性、控制自适应性和较高的控制精度。 针对复杂的熔化极焊接，选择MAG焊工艺，对其焊接过程的图像处理和熔透控制的思路进行初步的探讨，为本文所设计的熔透控制软硬件系统应用于熔化极的焊接工艺奠定了理论和实践基础。