圖像技術廣泛應用于機器人焊接領域，而且由于機器人對于適應能力具有很高的要求，采用三維視覺傳感系統和計算機圖像處理技術作為輔助手段，可以實現對焊接環境進行實時監測。通過對采集到的圖像進行分析，控制機器人進行焊縫的實時對中，并將特征信息提供給機器人，實現對焊接過程進行智能控制。

與其他在自然光下得到的圖像相比，受焊接過程中產生的聲、光、電、熱、磁及煙塵雜物等因素的影響，焊接過程中的焊縫圖像具有特殊性。基于視覺傳感器的焊縫跟蹤系統獲取的焊縫圖像，在進行空間采樣和模數轉換之后變為灰度矩陣存入計算機存儲器，從而獲得數字圖像。但是由于得到的圖像大量噪聲的存在以及傳輸過程產生的畸變，所以需要將數字圖像進行一系列的圖像處理以獲取所需的焊縫位置信息。圖像處理方法一般包括圖像預處理、圖像分割、邊緣檢測、特征提取等。

1、圖像預處理

在進行實際焊接過程中，由于受到產生的大量弧和飛濺等因素的干擾，導致采集的原始圖像中存在大量的噪聲，為了盡可能的減小因為此種因素導致的圖像失真，在特征提取之前需要對焊縫圖像進行預處理，如濾除圖像中存在的噪聲，修正灰度和校正產生的畸變等。焊縫圖像的預處理主要包括兩個步驟: 濾波去噪和圖像增強。焊縫圖像的濾波去噪是根據噪聲特征設計合適的濾波器，主要分為線性和非線性濾波器。線性濾波器是平滑處理，雖然利于濾波去噪，但是會使圖像邊緣模糊化，不利于特征提取。最常用的非線性濾波是中值濾波器，中值濾波器能在濾波去噪的同時保持圖像邊緣不被模糊化。對于圖像中的一些特定噪聲，需要根據噪聲特征設計合適的濾波去噪方法。但是濾波去噪在除去了大量的噪聲的同時，圖像也變得模糊，因此通常需要對焊縫圖像進行圖像增強處理，以便于圖像目標分割。常用圖像增強方法有灰度值線性變換、直方圖均衡化、直方圖匹配等。

2、圖像分割

圖像分割是將目標從圖像背景中分割出來。圖像分割需要根據幅度、邊緣、形狀、灰度值和位置等因素將圖像劃分成若干區域。焊縫跟蹤中常采用閾值分割的方法進行圖像分割，并利用提取目標與背景在灰度特性上的差異，將圖像分為灰度級不同的兩類區域: 目標區域和背景區域。只需選取合適的閾值，就可以確定圖像中的每一個像素點的歸屬區域，得到相應的二值分割圖像。閾值分割分為全局閾值分割、局部閾值分割和自適應閾值分割三種，其中自適應閾值分割應用比較廣泛，是根據圖像中灰度值的變化自適應地選擇閾值，它適合圖像灰度值經常發生變化的場合。最常用的自適應閾值分割方法是 Otsu 方法，該方法采用統計學方法確定最優的閾值，能最大程度區分圖像中的灰度層級。盡管目前已有大量的圖像分割算法，但是圖像分割算法的研究仍然是當今圖像處理領域的一個研究熱點。如何克服焊接過程中環境的干擾，有效地濾除噪聲，準確可靠地提取目標邊緣仍是未來需要努力的方向。

3、邊緣檢測

在圖像處理技術的應用中，邊緣檢測的地位顯得尤為重要，檢測焊縫位置的關鍵是提取圖像邊緣。圖像邊緣是目標位置與背景的分界線。由于焊縫邊緣有多種類型，所以焊縫軌跡有其復雜性。傳統的邊緣提取方法首先針對原始圖像按照像素的某鄰域來構造邊緣檢測算子，并考察圖像的每個像素在某個鄰域內灰度發生的變化，然后利用邊緣鄰近的一階或二階方向導數的變化規律進行邊緣檢測。將灰度值相差不大與位置相靠近的像素劃成一個區域，提取圖像灰度、紋理、顏色等特征。由于采用的被動視覺技術直接獲取的焊縫圖像，邊緣檢測是影響圖像分析的一個關鍵步驟。目前經常采用的邊緣檢測算法包括梯度算子( Roberts 算子、Prewitt 算子、Sobel 算子、Krisch 算子等) 檢測法、算子檢測法、高斯 － 拉普拉斯( LOG) 算子檢測法、Hough 變換法等。

4、特征提取

焊縫圖像經過處理之后，下一步要進行焊縫的特征提取，即焊縫中心的提取。提取焊縫中心一般是通過對垂直于焊縫的方向進行掃描，將獲取焊縫邊緣點作為特征點以計算得到焊縫中心坐標。由于實際的焊縫在小范圍內可近似為直線，因此可以采用最小二乘法等數學方法擬合出焊縫軌跡坐標。如果圖像分割采用的是閾值分割的方法，那么分割出來的焊縫具有一定寬度，首先需要對焊縫進行細化得到單像素的線，然后再進行焊縫直線提取。由于焊接過程中多數為直線焊縫，因此從圖像中提取直線是進行焊縫目標識別和特征分析的一個重要任務。目前有很多對焊縫中心進行提取的算法，主要包括 Hough 變換法、啟發式連接、層次編組法等，并且基于數學形態學的細化算法和逐行搜索求平均值連線的方法是比較常用的方法。