我国目前的船舶T型材钢板焊接一般使用人工焊接或自动焊接的方法,施工周期比较长、生产效率低下,焊接质量也难以保证。在此背景下,本文在利用三维激光扫描技术对船舶T型材钢板进行点云数据采集的基础上,研究T型材焊接机器人系统关键测控技术。为了实现系统的设计目标,本文主要做了以下几项工作:(1)针对船舶T型材钢板焊接的应用需求,设计了系统的整体方案,包括硬件选型以及软件平台设计,并制定三维激光扫描仪采集数据的具体工作流程。(2)提出基于八叉树编码和曲面特征曲率阈值相结合的点云精简法对采集的原始点云数据进行精简。该方法通过八叉树编码划分原始点云数据,并利用K-邻域和曲率计算获得点云区域的特征曲率信息。通过曲率阈值划分点云区域,并分别采用随机采样法和区域重心精简法进行精简。(3)针对噪点影响和T型材焊缝区域可能存在不平滑的问题,设计了基于坐标增量法的焊缝识别算法;此外,也设计了一种基于特征值法和距离阈值的焊缝识别算法。为了验证上述两种算法的可行性,将精简后的点云数据输入专业逆向工程软件Geomagic Studio上进行曲面造型和焊缝识别结果分析。(4)通过D-H参数和齐次坐标变换建立机器人运动学模型,并完成三维激光扫描仪的标定。基于ABB机器人、三维激光扫描仪、PC机搭建系统以及完成上位机客户端的设计。采用双线程并发执行管理机制和以太网实时通信技术,实现焊缝识别算法的实时在线规划。通过实验验证,本文提出的点云精简算法在精简率为14.7%下焊缝区域特征点保存率达到30.3%。同时改进的焊缝识别算法与专业逆向工程软件Geomagic Studio所识别的焊缝轨迹曲线之间的误差值在0.764mm以内。最终规划获得的焊缝轨迹与实际示教焊缝轨迹之间误差值在1mm以内。