随着焊接机器人在制造领域的普遍应用,自动化与智能化焊接成为了焊接机器人的发展方向。目前,焊接机器人主要通过示教再现的方式进行焊接,对于工件的尺寸和安装误差、间隙变化以及热变形等因素影响,可能会导致焊接示教轨迹和实际焊缝轨迹存在一定的偏差,从而影响工件的焊接质量。为了提升焊接机器人的智能化和自动化,本文对线结构光视觉引导的焊接机器人焊缝纠偏实现方案中涉及的关键技术展开研究。针对工件的尺寸和安装误差以及热变形等问题,利用离线纠偏和在线纠偏对焊接示教轨迹进行修正,从而改善工件的焊接质量。首先,针对线结构光视觉传感器测量过程中受弧光、烟尘以及飞溅等影响造成采集的焊缝图像存在一定干扰与噪声的问题,研究了焊缝图像处理与特征点提取方法。先确定了焊缝图像的感兴趣区域,采用中值滤波法、最大类间方差法和形态学闭开运算处理得到清晰的激光条纹图像,再采用灰度重心法提取焊缝图像中激光条纹的中心线,结合四种典型坡口的焊缝特点,分别设计了斜率分析法和直线拟合交点法提取得到相应坡口的焊缝特征点信息。其次,针对传统ICP焊缝轨迹离线纠偏配准效率低和准确性差的问题,提出了一种改进ICP的离线纠偏配准方法。先对焊缝检测轨迹和示教轨迹采用单位四元数法进行粗配准,再采用改进的ICP方法进行精配准,解决了寻找对应点对时间较长所导致的收敛速度慢、搜索效率低等问题。通过对直线焊缝和圆弧焊缝进行对比仿真实验,验证了改进之后的方法不仅提高了配准精度,同时提高了配准效率。然后,针对焊缝轨迹在线纠偏过程中易发生热变形的问题,提出了一种基于GA-ADRC的在线纠偏方法。根据在线纠偏原理,设计了合适的前瞻数据存储策略和纠偏量计算方法,利用GA对ADRC的相关参数进行优化实现焊枪轨迹的在线修正,保证焊枪可以快速靠近焊缝同时不发生超调。通过对直线焊缝和圆弧焊缝进行对比仿真实验,验证了GA-ADRC在线纠偏方法的有效性和稳定性。最后,构建了基于视觉引导的机器人焊缝纠偏系统。实现了图像采集,数据处理与分析,焊缝轨迹离线纠偏和在线纠偏等功能。通过对直线对接焊缝完成了视觉引导纠偏系统的可行性试验,纠偏的绝对误差小于0.35mm,焊缝成型均匀,实验结果验证了本文相关方法的有效性。