随着工业自动化的不断发展,在自行车制造业,焊接机器人已经逐渐代替人工手动焊接,得到广泛应用。目前,大多数焊接机器人仍为示教再现模式,该种方式无法实时对焊接工件的偏差进行修正,更换工件还需花费较多的时间及精力。因此,传统焊接机器人已经很难满足企业对焊接质量、效率及成本的要求,焊接机器人需要向着智能化的方向发展。激光视觉传感技术可实时获取待焊接工件焊缝位置,实现焊接智能化。目前,国内外在基于激光传感器实现焊缝定位方面已经进行了大量的研究,也取得了较多的研究成果。但是,这些算法都是基于特定形状的焊缝以及特定的应用需求,较少考虑到焊接应用中对算法通用性、稳定性、实时性以及提取的焊缝精度、焊接过程中的焊接姿态等的较高要求。本文以自行车生产中最常见的待焊接自行车架为目标,在总结国内外已有的研究成果的基础上,提出了一种融合二维深度图像与三维点云数据处理方法的焊缝定位算法。同时,在工业现场搭建了三维激光引导的机器人焊接系统,对本文设计的算法进行实验验证。首先,在充分研究二三维数据处理优缺点的基础上,提出一种二维三维数据处理方法融合的焊缝定位算法,即先利用二维图像快速提取焊缝信息,再根据空间转换关系获取三维焊缝并通过三维数据计算焊接姿态。二维图像处理主要分为三部分内容:一是通过遍历法寻找最大内接矩形,提取包含焊缝特征的图像区域,完成数据预处理;二是基于图像灰度直方图选取合适边缘算子,完成焊缝信息初步获取;三是采用最近邻边缘连接方法以及移动最小二乘平滑方法,完成二维焊缝的精确定位。三维数据处理主要分为两部分内容:一是利用坐标转换关系,实现二维焊缝的映射;二是基于局部表面拟合方法,完成相应焊缝点的焊接姿态计算。接着,本课题设计了一个三维激光引导的机器人焊接系统,规划该系统实现焊接的工作流程并将其分为焊缝定位系统及机器人控制系统两个子系统,明确本课题即焊缝定位系统需完成的工作。其次,建立机器人焊接系统各部分间的数据通信,实现数据采集,主要分为三部分:一是通过基于TCP的Socket通讯实现两子系统的数据交互;二是利用SmartRay API实现三维激光传感器的控制;三是在实现各部分通讯后,完成待焊接工件的数据采集。然后,论文对该焊缝定位算法进行通用性、稳定性和实时性的验证。通过对不同类型焊缝信息提取结果的分析,验证算法通用性;通过不同外界条件下的同类型焊缝信息提取结果的分析,验证算法稳定性;通过对每种焊缝类型焊缝信息提取需消耗时长的分析,验证算法实时性。最后,与机器人控制系统进行联合调试,对自行车架进行了焊接实验。先规划了完成一个工件上三种类型焊缝的工作流程;再对不同型号工件进行焊接实验,验证了在工业现场,利用三维激光引导机器人实现自行车三脚架焊接的可行性,也进一步说明了本文提出的焊缝定位算法的有效性。