摘  要 

I 

摘    要 

近些年，工业制造技术不断发展，焊接作为金属加工的重要环节，对其的要求也越

来越高，为了减少人为因素对焊接质量的影响、简化生产程序、提高生产效率就需要使

焊接过程更加自动化和智能化，这也正是焊接行业发展的必然趋势。 

焊接智能化、自动化的关键问题是焊缝的自动跟踪，激光视觉引导的智能焊接机器

人将焊缝图像识别与机器人运动控制技术结合，能够有效解决焊缝自动跟踪难题。 

为了实现激光视觉引导焊缝跟踪的目的，以六轴 DENSO 工业机械臂为主体，组建

视觉引导焊缝跟踪平台，构建结构光引导机器人的数学模型，主要包括相机线性模型，

相机非线性模型，相机外参模型，线结构光测量模型以及机器人视觉手眼模型。 

激光视觉引导焊缝跟踪系统中的图像处理部分，主要包括靶标的识别与匹配，焊缝

特征的提取。靶标方面针对相机标定采用的棋盘格靶标，采用 harris 角点提取，并基于

霍夫变化和最小类间方差和进行图像坐标与世界坐标的匹配。设计一种简易靶标，简化

圆心点提取和特征点匹配算法，提高匹配算法的鲁棒性，减少运算时间；介绍焊缝图像

硬件和软件 2 方面的图像预处理方法，分析和对比了焊缝图像二值化算法的效果,并分析

焊缝的各种分类，并对不同的焊缝采用不同识别方法并进行实验测试。 

系统整体标定方法，首先分析整体模型，采用张正友标定法标定得到相机内外参数，

并对得到的参数进行 LM 非线性优化。然后改进利用对偶关系求取线激光光平面方程的

算法，降低错误数据对标定结果的影响；在利用四元数求解

AX

XB



方程，并采用四元

数错误数据剔除算法；最后针对焊接工件的不确定性，通过简单的点触方法，修正在基

坐标下的工件偏移。实际测试表明：该方法鲁棒性好，能得到稳定的匹配结果，标定得

到的相机内参，手眼矩阵和线激光光平面方程稳定，平面精度±0.3mm，三维精度±1.2mm，

满足工业现场应用要求。 

完成标定实验，对跟踪系统中的关键技术：模型内各个坐标系的定义以及坐标系间

的转换进行详细的说明，并针对实际焊接中的强干扰采用延时跟踪的策略，从而提高该

焊缝跟踪系统的稳定性。并在 VS2010 环境下编写实验程序，通过测试，系统可以做到

稳定，精确的焊缝自动跟踪，跟踪精度可达±1.4mm。 

关键词：焊缝提取，激光视觉传感器，手眼标定，焊缝跟踪，