随着激烈的市场竞争和日益上升的以人为本的人性化管理制度,集装箱行业要求工人从恶劣的污染环境中解脱出来,同时保证焊接质量和焊接效率。集装箱焊接由于焊接类型、焊接工艺及焊接环境的不同,很难设计一种满足各种焊接任务的机器人。因此,专用集装箱加强板焊接机器人的设计具有重要的实际意义。本文针对集装箱顶板加强板焊接技术简单、工作范围小的特点,研究复杂环境下焊缝的识别算法,并将算法在DSP平台进行移植和优化。具体内容如下：一是焊缝识别算法在PC机上的实现。在集装箱加强板焊接定位系统中,准确获取焊缝的图像位置信息是提高焊接精度的关键步骤。本文比较了几种常见的角点检测算子的原理及其优缺点,并在VC环境下对真实焊接图像进行处理并提取“L”板的六个角点信息,最终确定选用Harris角点检测算法进行焊缝的角点提取,并在整个定位系统中验证该算法的可行性,实验结果表明误差范围维持在2mm以内,在集装箱加强板焊接定位中能达到较好的效果。二是焊缝识别算法在DSP平台上的移植和优化。由于DSP具有高速、小巧、便于携带的特点,利用DSP代替PC机是一个很好的选择,但由于程序运行的平台不同,两种编译器对C的要求不完全一致,因此,需要从数据类型、位图头结构、变量的声明、存取等方面进行修改,从而实现Harris角点检测算法在DSP集成开发环境中的成功编译。另外,为了实现机器人的实时处理功能,本文分别从编译选项、指令、存储空间等方面进行了优化。实验结果表明,移植优化后的算法对焊缝角点的检测时间大大缩短,能有效实现图像的实时处理。本文通过对复杂环境下焊缝识别算法的研究,在DSP平台上实现了实时、可靠的焊缝角点提取方法,为下一步开发基于DSP的集装箱加强板焊接机器人打下了良好基础。