管道运输作为一种高效的运输手段，在石油天然气等运输领域发挥着越来越大的作用。国内大口径运输管线目前主要采用螺旋焊接钢管建造。为严格保证所使用的螺旋钢管的质量，特别是钢管中最容易发生泄漏的位置—焊缝，焊缝焊接过程中保证不焊偏是重要的前提，焊接后焊缝的无损探伤是提高质量的重要手段。不管是前者还是后者都需要对焊缝的位置进行精确定位。焊缝自动跟踪系统可以保证焊接和探伤系统对焊缝位置的精确定位。本课题研究的系统是用于无损探伤过程中焊缝的跟踪与定位。 根据企业用户的要求，大连海事大学信号与图像处理研究所开发了的一种“基于结构光的焊缝跟踪系统”，并已经应用于螺旋管焊缝检测跟踪。本文的主要工作如下： 首先对原系统易受光照强度影响的问题提出改进方案。通过设计颜色滤波器减弱光照强度影响。本文去掉原系统中的滤光片，通过CCD彩色摄像头获取结构光焊缝图像，利用彩色空间信息设计颜色滤波器对结构光和干扰光进行分离。采用颜色滤波代替滤光片提取结构光区域，提取出红色结构光区域。采用现有系统跟踪算法进行焊缝跟踪。通过实验结果验证该方法对光照不均和水反光等影响具有一定的鲁棒性。 其次为了提高系统的鲁棒性，本文提出了两种新的采用块匹配而不依赖于结构光的跟踪算法，即基于块匹配和卡尔曼滤波的跟踪算法，基于块匹配和神经网络的跟踪算法。两种算法分别采用卡尔曼滤波和三层BP神经网络预测块匹配位置，在预测位置处进行精确匹配，确定最佳匹配位置。实验结果表明两种算法都可以达到改进系统精度，满足用户需求。