集装箱、大型船舶等设备的生产中需要巨量的焊接构件拼接,其焊接质量直接影响着整个设备的质量和使用安全。现有的焊接方式多采用手工焊接和机器人示教焊接。针对手工焊接方式劳动强度大、焊接效率低和机器人示教焊接方式适应性不强,工件位置改变需重新示教,人工耗费成本高的缺点,提出一种基于机器视觉的焊缝自动提取和焊缝轨迹自动生成方法。本文主要从以下几个方面进行了研究:(1)视觉系统标定。从成像原理出发,分析了机器人坐标系、图像坐标系及世界坐标系;对相机进行单目标定,为焊缝图像采集做了准备;对相机进行畸变矫正,减小了图像径向和切向畸变误差,提高了焊缝提取精度;采用机器人手眼标定,提高了机器人焊接末端响应速度,为机器人焊接末端运动轨迹精度的提高创造了条件。(2)焊缝图像识别。为了减少构件内外冗余噪声对边缘检测造成的影响,提出一种基于自适应Canny边缘检测和最大轮廓点数的构件边缘提取算法。采用自适应中值滤波进行保边、去噪;通过添加45和135梯度模板来计算梯度幅值,进一步增强了Canny算子提取边缘细节信息和抗噪能力;采用最小误差法,实现了阈值自适应设定;针对构件轮廓内外噪点不易去除,提出一种最大轮廓点去噪方法;并用霍夫变换对构件的焊接段进行提取,为焊缝轨迹规划做了准备。(3)六轴焊接机器人运动学分析。采用D-H法,建立了机器人运动学模型,讨论了机器人运动形式,推导出了一种机器人位姿分离的逆运动学求解方法;针对传统求取机器人运动空间方法耗时较长的缺点,将蒙特卡洛采样方法应用到机器人运动空间的求取中,为机器人运动控制和焊接段焊缝轨迹生成做了必要准备。(4)焊接段坐标转换与轨迹规划。将提取的特征点进行空间点重建,转换为机器人坐标;针对T型速度曲线速度过渡不平滑,存在冲击和标准S型速度曲线适应性不强,构建了一种高效平稳的通用S型速度规划器,并将得到的通用S型速度规划器应用到机器人插补中。最终,通过Matlab仿真提取到了较为清晰、准确的焊缝并求取了机器人焊接焊缝时平滑、高效的运动轨迹,对实际的工业焊接具有重要意义。