近海油田、水下建筑、水下管道等海洋工程日益增多，迫切需要更进一步发展水下焊接技术。在先进科学技术的推动下，特别是多信息融合技术、机器人技术和人工智能技术的发展，开发低成本、简单、高质量的水下焊接技术，实现焊接自动化、智能化是水下焊接技术乃至焊接技术革新的根本出路。 本课题是“水下焊接熔池的智能控制”课题的阶段性研究。 本文分析了深水焊接存在的主要问题，在回顾水下药芯焊丝焊接的国内外现状及其工艺特点的基础上，分析了随着水下机器人技术、多信息融合技术及焊接过程智能控制的发展必定会推动深水焊接的发展。 为获取水下熔池图像，设计了基于CCD视觉传感的复合滤光系统并进行基于本实验室自行设计的水下脉动送丝焊接电源的水下药芯焊丝湿法焊接的熔池图像采集试验，获得较清晰的熔池图像。 从灰度特征角度分析研究了水下熔池图像特点，并针对水下焊接熔池图像特点，分析比较了各类图像处理算法，设计了一套完整的图像处理及反映熔池尺寸特征的视觉参量的特征提取方法。考虑到视觉检测的实时性，本实验选用VC++作开发工具，熔池图像处理算法耗时小于200ms。详细分析了熔宽与焊接参数之间的关系，总结出不同的焊接参数对熔宽的影响。为建立基于人工神经网络的焊接熔池正面形状参数与熔深的关系模型奠定基础。