焊接是大型复杂结构件制造过程中必不可少的一道工序,而在焊接过程中形成的焊缝的内应力会影响构件性能,因此对焊缝的打磨加工是不可或缺的。目前,机器人技术已经大量应用在焊缝打磨领域中,主要通过人工示教和机器人离线编程进行打磨轨迹的规划。人工示教方式费时耗力,而机器人编程技术能够利用工件的三维空间信息生成较为复杂的加工路径,在保证较高加工精度的同时提高生产效率。然而,现有的焊缝检测系统难以同时满足测量精度高、实时性强、测量范围大的要求。因此,本文提出了一种基于双目视觉与面结构光的焊缝检测方法,通过对测量对象的焊缝数据进行特征提取,以在空间中拟合出一条连续曲线来描述焊缝的空间位置,为后续机器人进行焊缝打磨的路径规划提供参考依据。本文主要研究内容如下:首先,设计基于结构光双目视觉的视觉测量系统,并介绍双目相机标定原理。然后,对比分析不同结构光编码方法,对结构光编码技术进行比较,选择基于PMP的连续型编码方式,并根据标准4步相移法求取相对相位值,同时比较分析了两种常用的相位展开算法,并最终采用多频层级展开算法对包裹相位进行展开。接着,通过引导滤波算法对焊缝图像进行滤波处理,并采用Canny算子求取焊缝边缘信息,在确定焊缝边缘的基础上使用Open CV的最小外接矩形算法确定焊缝区域。为提高被测物体三维重建的效率,使用Bouguet算子进行极线校正,同时利用基于极限斜率-绝对相位的方法实现对焊缝轮廓区域的快速相位匹配,通过三角测量法重建焊缝区域的点云。最后,基于PCA原理找到焊缝的主方向,沿主方向对焊缝区域的点云进行切片找到焊缝脊线上的特征点,并将焊缝脊线上的点通过三次B样条拟合方法进行空间曲线拟合。在硬件系统与算法及软件的基础上,建立基于结构光双目视觉的焊缝脊线检测系统,进行测量实验,验证系统的测量精度高、效率高。进行打磨实验,将系统测量结果作为机器人轨迹规划的参考,验证测量方案的可行性。