焊接是工业生产中必不可缺的环节。伴随着工业4.0概念的提出及人工智能的飞速发展,采用计算机视觉监控熔焊过程将会是未来发展的方向之一。然而,由于焊接过程中过强的电弧光干扰,使得焊接熔池的成像质量无法达到计算机的处理要求,传统单一传感器所获取的熔池图像,无法反映焊接熔池的全貌。基于这样的应用需求,本文进行了关于多源焊接熔池图像融合的研究,针对冷金属过渡复合脉冲焊接(Cold Metal Transferring Mixed With Pulses,CMT+P)和钨极氩弧焊(Tungsten Inert Gas Welding,TIG)两种不同工艺需求,研究并设计了两套不同的熔池成像系统,根据采集到图像的不同特征提出了两种多源熔池图像融合算法。(1)基于多波段视觉的CMT+P熔池图像融合算法。针对现有熔池成像波段单一的问题,设计多波段熔池成像方案,采集到了850nm高通、660nm窄带的两个波段灰度熔池图像与全彩色熔池图像。以此为基础,提出了一种细节增强的多波段熔池图像彩色融合算法。对双波段灰度熔池图像进行NSCT(Non-Subsampled Contourlet Transform)分解,低频分量在梯度域进行NMF非负矩阵分解,提取梯度域特征,自适应地确定低频融合系数矩阵;高频分量通过邻域空间频率确定融合系数。在得到灰度融合结果的基础上,提出了一种基于改进Reinhard算法的熔池彩色融合算法,融合彩色熔池图像的色彩信息。实验结果表明,与其他融合算法相比本文灰度融合结果细节完整、轮廓清晰度高,彩色融合结果对比突出,色彩自然。(2)基于多曝光TIG熔池图像增强融合的HDR生成算法。针对现有熔池图像采集难以兼顾弧光与熔池区域的问题,设计高低曝光熔池图像采集方案。并提出了一种基于高低曝光的熔池图像增强融合HDR生成算法。通过改进的域导向滤波构建图像增强的细节层,通过对比度、曝光度、饱和度因子构建图像的基本层并通过递归滤波实现光晕消除,对基本层和细节层进行增强融合,从而达到高低曝光融合的效果。实验结果表明,本文提出的HDR生成算法,有效的融合了高低曝光熔池图像间的互补信息,去除了弧光冗余,提升了熔池图像的细节对比度,符合人眼的观察习惯。