焊接在工业生产中有着广泛的应用,因为生产效率低、焊接质量难以保证等原因,传统的手工焊接逐渐被自动化焊接技术所取代。因此,本文对基于激光视觉的焊缝识别与跟踪系统进行研究,基于主动视觉识别焊缝特征,完成焊缝跟踪焊接任务。首先,研究了激光视觉模型、手眼模型并完成了标定。研究了相机成像原理,得到相机的数学模型,通过标定实验,获得了相机的参数矩阵。针对实验平台的Eye-in-Hand手眼模型,使用了一种实用的手眼标定方法,求得了相机与机器人末端的相对位置关系,得到了视觉系统的手眼关系矩阵,确定了相机坐标与空间坐标的转换关系。其次,为了提取焊缝图像特征信息,通过研究分析不同的图像处理方法,建立了焊缝图像预处理流程。基于幂次变换对图像进行灰度处理,使用合适的算法完成图像滤波,并提出了基于最大类间方差法的图像分割方法,完成了焊缝图像分割处理,提取出清晰的激光条纹图像。然后,针对焊缝图像特征点提取方法进行了研究。通过分析比较不同的图像细化算法,确定合适的方法提取激光条纹中心线;根据相邻焊缝图像激光条纹的相似性,通过限制参数搜索范围,使用改进的霍夫变换拟合特征点两侧直线,求得焊缝特征点,提高了图像处理效率。最后,根据本文研究的内容完成实验系统设计,并通过多组焊缝识别与跟踪实验验证系统的性能。最终实验结果表明,Y轴的平均跟踪误差为0.47mm,Z轴的平均跟踪误差为0.75mm,能够满足角接焊缝的实际焊接需要。