传统的焊缝打磨多是利用打磨工具人工完成,这种方式效率低下,稳定性和精度都难以达到要求。视觉技术和传感器技术的快速发展,为焊缝检测以及机器人打磨自动化提供了新的思路与方法,激光具有单色性强、亮度高等特点,相较于CCD摄像机抗干扰性更强,因此本文开展了利用线激光传感器进行焊缝检测的研究,通过搭载在机器人末端的传感器采集焊缝轮廓数据,接着对其进行数据处理,为机器人打磨奠定基础。本文首先介绍了整个系统的组成及其工作原理,提出了基于标准球球心的手眼标定方法,获得了较为准确的手眼关系矩阵;其次,研究了数据的分析处理方法,包括数据去噪、数据平滑和数据精简,分别基于距离统计分析法、双边滤波法和点间法向量精简法,在保持数据特征的前提下较大程度地减少数据中噪声干扰以及数据处理量;然后,提出了基于最大距离分析法的焊缝特征点检测算法,根据特征点计算焊缝余高与熔宽;最后,比较了最小二乘法、三次样条插值法和三次B样条拟合法拟合曲线的优劣势,选择基于三次B样条的空间焊缝路径拟合方法,并由此得出机器人的打磨位姿。为了实现数据可视化和硬件交互通讯,开发了基于开源算法库PCL和Qt的焊缝检测软件,并进行焊缝检测和对比实验,证明了系统的可行性和准确性;进行了引导机器人打磨加工实验,验证了基于焊缝路径点拟合曲线的加工情况。