在造船工业中，焊接产生的高温会损坏船体表面的涂装，因此需要把损坏的涂装打磨掉并重新喷涂。目前为止船舶涂装修补作业仍由人工完成，效率低下，并且由于工作现场环境恶劣，危险性高，招聘工人的成本正在逐年增长。本文针对上述问题，设计了一种船舶涂装自动修补机器人，重点对机器人的视觉系统进行了研究，实现了视觉系统的核心算法—涂装轮廓检测，基于检测到的轮廓进行了喷涂路径规划，并推导出了图像坐标系中的路径规划点到世界坐标系的变换公式。　　首先，本文详细介绍了课题的研究背景和意义，阐述了其中存在的问题，简要介绍了国内外在相关领域的研究现状，并介绍了本文的研究内容和主要难点。　　接着，设计了系统的工作方案，从整体上介绍了机器人的机械系统和视觉系统，分析了现有轮廓检测算法的缺陷，并提出了一种基于图像分割的轮廓检测算法的思路。　　其次，针对多阈值图像分割问题进行了研究，通过实验确定了适用于船舶涂装图像的多阈值分割算法，针对多阈值分割计算效率低的问题，又提出了一种智能优化算法对其加速，最后又从软件的层面上进一步优化了算法的计算效率。　　再次，针对图像分割容易受到环境影响的问题，设计了一种图像预处理方案，在实现图像分割的基础上，设计了涂装轮廓检测算法，并通过实验验证了算法的效果。　　最后，从整体上介绍了机器人的控制系统，在实现轮廓检测的基础上，设计了两种喷涂路径规划方案，解出了图像坐标系中路径规划点到机器人工作的世界坐标系的变换公式，并编写了系统软件的图像处理部分。