在激光焊接过程中，熔池几何特征参数直接反映了焊接的质量。而激光焊接视觉系统可以实时获取熔池几何特征参数，从而对于焊接质量的监控和实现焊接自动化有着十分重要的作用。在实际焊接过程中，产生的干扰会叠加在熔池图片上，对熔池几何特征的测量有很大影响，所以寻找能够有效去除干扰的算法，对于几何参数的准确在线测量至关重要。本文建立了一套基于CO2激光深熔焊过程监测的视觉系统，着重研究了几种图像处理算法，能够有效的对熔池图片进行边缘提取和干扰去除，实现对熔池几何特征参数的准确在线测量。论文首先介绍了整个系统的硬件和软件架构，给出了软件的主要操作界面，以及几种温度场的获取方法。然后通过对彩色熔池图像三基色的分析，提出来了基于红色通道的边缘提取方法，它与传统的方法相比，效果更好。接着针对干扰去除和测量速度的要求，提出了基于特殊结构元素的方法。该算法设计了一个类似于熔池形态的结构元素，通过对熔池图片进行一次开操作即可有效地去除干扰。并且该算法很容易用硬件快速实现，然而它对熔池图片的旋转较为敏感。进一步针对上述方法的不足，论文提出了闭凸活动轮廓模型的方法。这种方法将熔池的几何形状为闭凸这一先验信息融入到活动轮廓模型之中，不仅能去除干扰，而且灵活性高、适用范围广。实验表明，使用本文方法进行熔池几何参数测量的结果与人工去除干扰后得到结果相吻合，表明这些方法有着很好的边缘提取和干扰去除的效果；同时算法速度较快，可以实现熔池几何特征参数的准确在线监测。