在铝合金薄板焊接中，脉冲GTAW焊（钨极氩弧焊）因为其电弧的稳定性常被应用。实验室为了达到铝合金GTAW焊过程中电流电压、声音、图像等信息的融合设计了一套焊接信息采集系统。本文的目的就是研究熔池特征信息的提取方法。由于铝合金的热敏性非常强，在人工焊接时，需要有经验的焊工通过对熔池的观察，得到熔池尺寸、熔透、焊缝等情况。在焊接越来越向自动化与智能化发展的今天，焊接过程中需要用视觉传感系统代替人眼的作用对熔池进行观察。由于对铝合金脉冲GTAW焊自动控制需要大量的熔池焊缝信息参数，本文采用三光路视觉传感系统同时采集熔池斜后方、正前方、斜下方图像获得比较完整的焊接图像信息。焊接质量控制中需要提取的熔池特征参数有正面熔宽、正面熔池后半长、焊缝方向、背面熔宽等。在图像中提取这些特征并不需要对整幅图像进行处理，如果只对与特征提取相关的小窗口区域进行处理能够减少每幅图像处理时间提高处理效率。由于被动视觉传感本身就是在模拟人眼观测，本文采用同样基于人眼观察特点的视觉注意的方法对熔池图像进行处理。在正常焊接的情况下使用由顶向下视觉注意模型，根据任务建立模板找到感兴趣区域，进行处理得到焊接过程控制中最需要的焊接熔池参数。根据本文实验中图像的特点，建立视觉注意方法图像处理流程图。本文同样以一般方法对三光路图像进行处理，用于跟视觉注意方法的处理结果进行比较。视觉注意由于只处理感兴趣的小区域而具有明确性与高效性，这种检测方法比一般方法更适用于焊接过程中熔池参数的实时检测。在焊接过程中，难免会有各种焊接缺陷产生，气孔、夹渣、未熔透、焊漏和错边每种缺陷的熔池图像都有不同的特征。尤其是其中气孔和夹渣由于缺陷特征出现的位置以及形状的不确定性，需要另外添加基于图像显著度的由底向上视觉注意模型对其进行处理。根据不同缺陷的判定标准，在整体图像处理流程模型中添加不同的模块对这几种焊接工艺缺陷的图像特征分别进行提取。