1、目前焊縫圖像識別是焊接機器人智能跟蹤研究領域中的熱點問題之一。焊接過程的自動化關鍵在于對焊縫圖像中焊縫的準確識別和位置確定，由于焊接過程的干擾因素較多，尤其是在C02作為保護氣的條件下實施焊縫跟蹤更為困難。本文研究是在C02作為保護氣的條件下，對利用光反射獲得焊縫圖像中的焊縫進行識別和確定焊縫類型軌跡的方法。首先總結和分析了前人取得的相關成果，并在吸收前人先進技術的基礎上，針對借助反射體反射弧光照射焊件表面得到的焊縫圖片進行了深入地研究

2、，考慮到目前焊縫中心信息提取實時性較弱，可靠性較低的缺點，依據紋理思想，設計提取中心信息坐標的算子，得到坐標點后，分別構建BP神經網絡和回歸分析數學模型來判定焊縫圖形的類型以及確定焊縫的軌跡。完成的主要技術成果如下：
　　 (1)對焊縫圖像的可用性等問題進行了研究分析，并根據焊縫圖像的各種特征，運用紋理理論，提出一種新的提取焊縫中心信息的算子，利用該算子方法確定了小區(qū)域焊縫中心的坐標。
　　 (2)根據得到焊縫中心的坐標

3、，構建BP神經網絡，對焊縫圖像進行包括直線、圓弧、折線及圓弧-直線組合四種類別的焊縫進行識別分類和軌跡逼近，并進行了有效的仿真實驗和實驗分析。
　　 (3)深入分析焊縫中心坐標，利用斜率的概念，在識別坐標點對應的焊縫類型后，運用回歸分析方法，針對四種焊縫類型建立回歸模型，通過計算得到的反映焊縫軌跡的回歸方程。
　　 實驗結果表明，這兩種識別方法，在對焊縫圖片類型識別和確定軌跡方面，各有特點，雖然BP網絡對軌跡的逼近實時性