李小刚，富 巍

（厦门理工学院，福建 厦门361000）

现今工业领域中，焊接随处可见，已经成为重要的工艺方法之一。机器人焊接已被广泛应用于航空工业、化工冶金、机械制造等领域。焊接质量的好坏直接关系到产品的使用寿命及外形美观。然焊接过程中，由于工件易受外界条件影响，如弧光、高温等，而焊接机器人又不能随时做出调整[1]，以致于焊缝出现偏差，焊接质量低劣甚至于失败。因此，对焊接的自动化技术就显得尤为迫切，而检测提取焊缝的特征状态又是关键。潘际銮等人[2]针对焊接过程中电弧飞溅等强光干扰，提出了一种结构光焊缝跟踪实时图像处理技术，提取焊缝图像特征模板，利用焊缝序列图像的相关性对焊缝的位置变化进行观测。陈海永等人[3]采用过度直线拟合和B样条直线拟合得到焊缝中心线，并采用距离搜索算法得到焊缝特征点，然而该算法仅仅适用于窄焊缝的特征提取。He等人[4]采用多项式拟合与极值点方法动态监测焊缝特征点，但其需要进行二阶导数运算，算法复杂度较高。

激光具有单色性强、亮度高等优点，相较于CCD摄像机抗干扰性更强[5]。本文将KEYENCE公司的LJ-G200具有2D功能的线性激光传感器固定在机器人手臂焊枪的末端轴上[6]，通过控制机器人运动，激光传感器跟着焊枪一起运动扫描待焊工件，采集焊接工件的焊缝轮廓数据，接着对采集到的轮廓数据通过斜率分析法提取到焊缝特征点，以特征点为界限采用最小二乘法求取拟合直线，获得直线交点。……