在现代工业生产中,自动焊接和切割技术的运用场合逐渐变多,相对于传统的手工焊接切割来说,它具有较高的工作效率和加工精度,另外,在一些不适宜人工作业的地方,比如某些矿井以及有辐射的地方等,自动化焊接切割机器人更是得到了广泛的应用,而基于视觉的钢板轨线跟踪系统为自动化焊接切割提供了一个新的发展方向。轨线跟踪系统首先设计了视觉传感器硬件部分,并对各个硬件部分(包括工业CCD摄像机,镜头,运动控制卡,图像采集卡,直角坐标机器人等)进行了说明,为下一步的研究做了准备。同时对摄像机的线性和非线性模型也进行了阐述,说明了摄像机产生畸变的种类和原因并确立了镜头畸变模型,对内外参数也进行了求解,根据论文的实际需要,本文设计了适合实际工业应用的二维平面线条轨线跟踪的标定方案。在搭建完硬件系统后,接下来就是对图像的处理部分,这一部分也是本文中最重要的一部分,主要是针对各种图像提出了首先对图像进行预处理操作(线性和非线性滤波),接着根据实际情况,对图像进行相应的灰度变换以及直方图的均衡化操作,接下来要对图像进行边缘检测,文章重点介绍了 Canny算子边缘检测,同时也阐述了其他的一些边缘检测算子,并且分别对图像做了相应的边缘检测处理,得到了不同的处理效果图。对于铁锈等干扰情况,提出了利用形态学方法(膨胀,腐蚀以及开闭运算)进行处理,并把各种模板对特定图像的处理效果做了说明。针对实际工业生产情况中,外界光线不定,不能用固定阈值选点的情况,提出了几种自动确定阈值的方案;针对实际情况中要求对图像进行实时处理和控制调节的要求,提出了一种基于活动小窗口(感兴趣区域)的算法,我们处理图像时只需要对小窗口内的区域进行处理就可以了,这样大大的减少了计算量,提高了图像处理的速度。同时,由于只对小窗口内的区域进行处理,窗口外的干扰,比如飞溅,油污,铁锈等都可以不必进行处理,大大简化了算法。最后提出了利用最小二乘和霍夫变换等算法拟合线条,并对直线和曲线分别进行了线条拟合效果实验验证。最后对直线轨迹线条和曲线轨迹线条分别设计了相应的跟踪算法和控制策略,并对跟踪系统的整体处理流程做了说明,阐述了下位机中的运动控制卡的动态链接,然后文章给出了在300mm/min的跟踪速度下直线和曲线的跟踪效果图和跟踪精度,实验表明,本文提出的图像处理的相应算法和跟踪控制策略可以达到工业生产上对切割焊接的精度和速度要求。