焊接是制造领域中一项重要的技术,以机器人为载体的自动焊接在生产环节中也得到了广泛应用。随着"工业4.0"的提出,制造业对焊接智能化的需求日益旺盛。目前主流的示教再现型焊接机器人由于缺少反馈特性,在焊件出现生产或装配误差时,会存在焊接轨迹偏差,影响产品质量。本文应用基于线结构光的双目视觉技术,采集焊接轨迹中对接、搭接和T形角接三种焊缝的空间信息,对比示教轨迹坐标点集与检测轨迹坐标点集,出现待焊轨迹偏离时进行警告,显著减小焊接产品报废率。因此研究和设计焊接轨迹检测系统具有重要意义。论文首先对实验系统组成部件进行了计算和选型,并着重介绍双目视觉系统中两相机的空间位姿分布。分别利用相机分辨率和像素综合测量误差得到两相机光心距离和光轴夹角,在此基础上设计并制造了视觉传感器。论文接着对相机标定环节进行了介绍,并探索性使用了基于Fast算子的角点提取法代替张氏标定中相应环节的改进张氏标定工具,有效降低像素误差,获取标定结果。最后编程得到手眼标定数据。之后论文对焊缝图像进行预处理并在此基础上,利用处理后的三种焊缝图像的Hu不变矩作为特征向量,利用BP神经网络对特征向量进行模式识别,准确的分辨出线结构光下的三种焊缝,为不同的焊缝计算提供认知功能。最后论文提出了三种焊缝图像的待焊点像素坐标的计算方法,在此基础上结合标定信息和焊炬位姿信息获取待焊点三维空间坐标。之后简述了焊缝检测和偏差警告的原理并编写焊缝轨迹检测程序。