随着工业界对焊接质量和效率要求的不断提高,机器人焊接技术在制造业中的应用变得越来越广泛,实现焊接过程智能化是机器人焊接技术发展的必然趋势。而目前应用最广泛的示教型机器人操作过程繁琐、效率不高且精度取决于示教者的经验。此外离线编程型机器人则是进行虚拟仿真,缺乏对真实环境的感知,其焊接精度也不理想。基于上述,本文借助于机械臂,将双目视觉技术应用到焊缝检测领域中,以达到优质、高效、柔性化的焊接目的。首先对相机的成型模型以及畸变模型进行了分析,建立各个坐标系之间的关系,并系统的分析了相机标定的方法,对相机进行了标定,得到双目相机的内外参数矩阵,以及建立双目相机与世界坐标系之间的关系。其次对相机获取的图像进行处理,设计在不同环境下检测角接型焊缝的算法,通过进行阈值分割、去噪、边缘检测、形态学处理与变换、矩形拟合等处理,使其能够在复杂环境中较为精确的识别到焊缝的位置。再次进行匹配性实验,并对匹配结果进行了可行性分析,通过平行光轴下的相机模型推算出待测件的三维坐标计算式,并应用最小二乘法更加精确地计算出深度方向的值,在此理想模型的基础上,进一步研究了非平行光轴状态下的情况,并将世界坐标系下的工件坐标转换为机械臂自身坐标系下的坐标。最后,进行角接型焊缝检测系统的搭建,根据所要达到的目的进行硬件的选型,设计用于角接型焊缝识别的软件系统,并通过实验验证该系统的可行性,分析该系统产生误差的原因。本文基于Python2.7和OpenCV3.0开发一套焊缝检测系统,能够实现对角接型焊缝位置进行检测的功能,并通过焊接模拟实验验证了该系统基本达到预期的要求,满足实际的应用需求。