针对现代工业迅速多变和日益增长的复杂性需求,在面向未来工业使用的生产单位中,机器人被要求“不知疲倦”地进行简单复杂工作。在焊接行业,将视觉传感器与机器人相结合形成智能机器人,对于机器人能准确无误的跟踪焊缝具有十分重要的意义。为了将焊缝特征点由图像二维坐标转换为空间三维坐标,同时调节焊缝偏差同时得到焊缝的宽度和深度信息,就需要对视觉传感器进行光平面标定;为了得到焊缝的三维形状图,便于分析焊接质量,就需要对焊缝进行重建工作。故此本文的主要研究内容包括以下两大部分:光平面标定。提出了一种新的光平面标定方法—半主动式光平面标定法。首先利用张正友棋盘格标定法得到摄像机内部参数和摄像机光轴与竖直方向的夹角等信息,其次通过利用机械机构控制视觉传感器(主要是摄像机与激光器)在竖直方向移动两次(两次均向上或者均向下),从而提出了在摄像机与激光平面之间存在一个与激光平面平行的隐形平面,由此得到了隐形平面的法向量,即光平面的法向量。再利用隐形平面和法向量得到了激光平面在摄像机坐标系下的平面方程。同时还介绍了一种现有的光平面标定算法,此标定方法需要一个自由移动的平面靶标,靶标上有着共线且相互位置确定的3个特征点,基于三点透视模型,根据摄像机图像中的3个特征点的像素信息,得到了摄像机坐标系中的标定点坐标。之后多次改变靶标位姿,得到了多个标定点在摄像机坐标系下的坐标,通过拟合这些标定点得到了光平面的平面方程,完成了标定。并将此标定方法与本文提出的新的标定方法进行了比较。以对接V形坡口焊缝为主要研究对象,利用本文提出的半主动式光平面标定法对焊缝进行跟踪和信息测量,证明了该标定方法的准确性,满足工业的精度要求。三维重建。提出一种新的点云数据压缩处理算法——双偏差法,原理是,对于相邻的三个点:左侧点,中间点,右侧点。一是计算中间点到相邻左右两侧点所在直线的欧式距离,并与设定的阈值做比较;二是计算右侧点到左侧点与中间点所在的直线的欧式距离,并与设定的阈值比较。同时满足以上两个限制条件的数据点被保留了下来。首先通过对摄像机采集到的图像进行最小感兴趣区域(ROI)确定,自适应图像分割,中心线条纹提取,滤波等处理,得到离散的点云数据。其次利用双偏差法对经过图像处理得到的点云数据进行缩减处理,之后利用二维平行轮廓线处理获得相邻点间正确的拓扑连接关系,最后对利用matlab编写程序实现了焊缝三维重建。实验证明利用双偏差点云数据压缩处理算法和二维平行轮廓线算法等得到焊缝的三维模型,具有重要的科学和使用价值。