目前国内的TIG钢管焊接流水线中,大多采用人工观察和调整的办法,本论文针对此问题,提出了一种基于计算机视觉处理的TIG(Tungsten Inert Gas Welding)焊接监控解决办法,通过对焊接熔池和焊缝偏差的检测,进一步控制焊枪的位置,从而实现对焊缝的精确定位,实现钢管流水线式自动焊接。如何实现熔池图像的获取,以及熔池图像的边缘处理是该系统能否有效实现的核心价值。因此在该系统实验过程中,首先必须得完成熔池焊接图像的获取,熔池图像的获取涉及到图像边缘的处理;其次是焊缝以及熔池中心的判断;然后是焊接检测以及显示的处理;最后根据焊接检测实现对焊枪的控制。系统对图的处理包括图像预处理,图像分析,图像识别等,最终获取焊缝位置和熔池位置的信息。图像预处理包括图像变换,图像增强和图像复原,尽可能减少图像获取过程中图像失真以及减少图像采集过程中因噪声干扰而产生的失真因素;图像分析包括图像分割,图像复原,图像边缘提取;图像识别主要包含图像分析,理解,特征提取和模式识别。其中边缘检测在本系统的图像处理技术中有重要的地位。在本系统实现过程中,图像边缘提取即为熔池图像边缘的提取和图像中心位的定位。也是本系统图像边缘检测中的重点和难点,到目前为止已经有多种边缘检测方法,其中Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子及轮廓提取或轮廓跟踪、利用小波分析技术提取图像边缘、利用差分技术提取图像边缘、利用平滑技术提取图像边缘等方法是常用的方法,各种算法结果差异很大。本系统通过多次试验,确定Canny算子边缘检测算既能滤去噪声又保持边缘特性的一阶微分方法适合TIG焊接的图像处理需求,因此本项目基于图像处理的TIG小口径钢管焊接系统采用改良型的Canny算子作为图像边缘检测思想,很好的解决了本项目的核心问题。在本项目包含图像获取系统、图像处理分析系统以及焊枪调整控制系统,同时把相关数据实现实时保存,以便查询。在整个项目研究过程中图像分析处理是难点核心,也是本论文中需要重点解决的问题。