伴随着焊接技术的飞速发展,如何尽可能地确保产品的焊接质量成为了广大焊接工作者所关心的问题。目前大多数机器人在工作时处于示教再现模式,行走轨迹及工艺参数都是固定的,一旦工件状态发生改变,机器人无法做出相应调整,导致焊接质量下降甚至将产品焊废。本课题针对搭接接头平焊存在间隙时,机器人在示教再现模式下工作导致焊接质量下降的问题,设计搭建了与其配套使用的激光视觉传感系统,提高了机器人的智能水平,对于改善产品焊接质量具有重要的应用价值。为了提高搭接接头的检测精度,本课题采用张正友平面标定法对相机进行了标定,得到了相机的内部、外部参数及畸变系数,从而矫正了相机采集图像时产生的畸变现象。其中标定的重投影误差小于0.25pix,精度可达亚像素级。同时对机器人进行了手眼标定,得到了机器人手眼的转换关系。搭接接头的激光条纹特征点提取算法流程包括双边滤波、图像阈值化、边缘提取、中心曲线提取及特征点提取等。其中针对图像的阈值化处理,本课题提出了根据图像的不同位置确定不同权重的方法,能够可靠地将激光条纹从背景中提取出来,提高了图像处理的准确性。根据视觉检测的投影原理对不同间隙的搭接接头进行三维扫描重建,并通过设计的算法对其进行了检测试验。结果表明,检测的误差值可在0.2mm以内,其平均值为0.104mm,检测的方差值最大为0.0541,图像检测精度可以达到0.246mm。经过测试,系统的检测周期小于60ms,检测速度极快。对工控机与机器人系统进行了I/O通讯与实际连线设计,并将控制软件基于VC++6.0平台进行模块化编写。通过纠偏试验证明,系统在水平及竖直方向上的纠偏精度分别可在0.3mm及0.4mm以内,达到了国内先进水平。同时本课题在智能控制模式下设计了一种基于激光视觉“先扫后焊”的摆动电弧焊接方案,可根据接头间隙的变化来调整焊枪高度、摆焊的行进速度及摆动幅度,结果表明当接头间隙在0mm～2.0mm时,相比于传统的示教再现模式,智能控制模式下可有效地提升搭接上下板的连接效率,并且焊缝的表面及截面成形达到了良好的效果。