焊接过程的自动化与智能化已成为未来焊接技术领域的发展趋势,将机器人引入焊接领域是实现焊接自动化关键步骤。然而目前市面上大部分机器人还是示教再现型,智能化程度和自适应能力都较低。焊缝跟踪技术是智能化焊接技术领域中的一项重要研究内容,其主要思想是利用多传感器技术,使机器人可以适应未知、复杂以及多变的环境。本文主要针对存在高度变化的三维焊缝的信息获取和轨迹规划问题进行研究,本文利用被动视觉和主动视觉分别完成焊缝初始点的识别和其三维信息的获取以及跟踪时焊缝目标点的识别和其三维信息的获取。首先,本文搭建了机器人主动视觉和被动视觉手眼系统的硬件平台,主要包括机器人模型及控制器,上位机,摄像机以及主动视觉使用的激光器。在系统标定时,利用Matlab标定工具箱和棋盘格标定板完成了对摄像机内参矩阵,畸变因子以及外参矩阵的标定。对于被动视觉手眼系统,探索了一种基于马达代数的手眼标定算法,该算法精度比传统算法略高,且更为快速。在焊缝初始点识别过程中,研究了利用图像形态学进行边缘检测的方法,较传统的边缘检测方法有更好的自适应能力,再结合hough变换识别出焊缝初始点。在焊缝目标点识别时,根据采集到的图像特征利用阈值法分离出焊缝条纹和激光条纹,并利用基于最大圆盘的图像骨架提取方法对分离出来的焊缝条纹和激光条纹进行细化,同样利用hough变换完成了焊缝目标点的识别。接下来,利用机器人移动到不同的位置模拟出双目模型,即“单目双工位”测量算法,获取焊缝初始点三维信息。对于跟踪过程中焊缝目标点的获取,则利用线结构光三维测量模型,完成目标点三维信息的计算。最后结合焊接姿态要求以及获取到的焊缝三维信息,研究了基于短线段的跟踪轨迹插补及姿态变换的方法,完成了视觉伺服控制系统的设计。经实验验证,整体算法精度能够达到要求,跟踪效果较好,具有实用价值。