电弧增材制造(Wire and Arc Additive Manufacturing,WAAM)是一种典型的金属增材制造工艺,由于其具有生产效率高,制造成本低,成形件力学性能优异等优点,在大型金属零部件的一体化成形中具有广泛的应用前景。然而由于电弧成形过程易受到工艺参数,热积累等多方面因素的影响而使得电弧增材制造的成形精度较低,其成形精度控制一直是研究的重点和难点。本文基于激光视觉传感技术搭建了一套电弧增材制造成形信息检测系统,对电弧增材制造成形过程熔敷道形貌尺寸的检测和预测进行了研究。首先,本文基于激光视觉传感器搭建了一套机器人电弧增材制造与成形信息检测系统,该系统能实现对电弧增材成形过程中熔敷道的形貌特征信息进行检测,并能根据成形参数信息对熔敷道形貌进行预测。通过利用视觉传感系统采集获得的反映熔敷道形貌的点云数据,研究了一套点云数据处理算法,包括基于邻域平均的统计滤波算法实现了点云数据降噪,基于贪心搜索算法实现了点云坐标矩阵旋转校正,基于八叉树的点云切片搜索算法获得了成形件截面轮廓等,该算法对点云数据处理效果较好,且具有较高的鲁棒性。设计了基于一阶高度差分与二阶高度差分结合的熔敷道特征点选取算法。对比选取了二次多项式函数进行熔敷道表面轮廓曲线拟合。针对系统存在的检测误差,结合熔敷道金属熔敷截面积进行了误差修正。利用XGBoost算法构建了由层间温度,熔敷电流,熔敷电压,熔敷速度到熔敷道形貌的预测模型,解决了预测模型中训练样本少,模型易过拟合的问题,结果表明预测算法的平均相对误差1.25%,具有较高的预测精度。针对多层单道与多层多道电弧增材制造,进行了视觉检测系统的精度验证实验。实验结果表明,视觉检测系统的平均检测误差为0.25mm。