随着计算机视觉技术的发展，视觉传感在焊接领域得到日益广泛的应用，以实现焊接过程的监控和自动控制，而计算机视觉在实际应用中很大程度依赖于图像处理、模式识别技术。 本文依据弧光光谱理论和经典辐射理论设计了CO2 焊熔池直接视觉传感系统的，采用滤光片来消除弧光的干扰，选取合适的CCD 摄像机的光学参数，进行了焊接和图像采集试验，从而获得了比较清晰的CO2 熔池图像，并定义了熔池正面熔宽作为熔池特征参数。从灰度特征角度分析研究了熔池图像特征，并以此为依据进行了相应的图像处理，通过各种图像处理方法的对比测试，如图像滤波、图像增强、边缘检测等。离线提取出CO2 熔池形状的参数，并对其图像特征进行了分析研究。 文中通过实测数据来验证熔池图像处理结果的准确性，并采用图像处理的方法获取的熔池参数做为输入量，通过建立基于BP神经网络的模型，利用神经网络自身的容错性和自适应性来预测熔深，并将结果与实测数据对比验证，在焊接神经网络建模上进行了有益的探索。多组实验表明熔池图像处理方法可行。