针对埋弧焊焊缝激光视觉跟踪系统，提出采用s7—200PLC作为主控制器的控制方法。介绍了跟踪系统结构及其原理，分析了系统的工作过程；阐述了PLC的选型、各种信号的确定及I／O分配；针对前置式传感器的特点，提出在水平方向一种新颖的焊缝轨迹跟踪方法，并采用PD算法进行纠偏控制；针对高度方向跟踪，采用模糊控制方法进行高度方向的调整；给出了PLC软件设计的流程图。试验证明，该系统运行稳定，水平跟踪精度达到0．5mm，高度跟踪精度达到1mm，完全满足焊接质量的要求。

应用多个激光线结构光传感器对无缝钢管进行光切，求出各个光切面中心点的空间三维坐标，通过空间直线拟合和误差评定算法，由此确定钢管轴线的直线度。本文提出了无缝钢管直线度激光视觉在线测量方法，推导出数学模型，并进行实验研究，给出了实验结果。

应用多只激光点结构光传感器对大型回转体工件横断面扫描，形成多个光切平面。拟合各个光切面上离散点为空间椭圆曲线，求出光切面中心的空间三维坐标，由此确定大型回转体工件轴线的直线度，并计算出横截面几何形状。提出了大型回转体工件直线度激光视觉测量方法，推导了数学模型，进行了实验研究，并给出了实验结果。

在机器人视觉引导中,激光线投射位置往往与焊枪头位置存在一定的偏差值,导致在焊缝形状多变的情况下实时纠偏精度较低。因此,提出一种基于Smith预估控制模型的纠偏方法。首先,以形态学中的skeleton和矩形开运算为核心算法提取出焊缝中心点。然后,根据焊缝中心点计算出纠偏量,将纠偏量按顺序存入容器中,采用Smith原理构建的数学模型对存储的数据进行处理。最后,使用处理后的数据逐点进行滞后纠偏。数据仿真和实际测试结果表明:实际纠偏精度在0. 35 mm以内,满足工程焊接对纠偏精度的要求,具有很强的实用性。

由于示教型焊接机器人在进行汽车薄板件连续焊工艺时存在装夹误差和热变形等问题,导致焊缝实际轨迹与示教轨迹存在较大误差。为提高焊接质量,基于焊接机器人构建激光视觉焊缝检测跟踪系统,提出基于目标估计准则的焊缝跟踪算法,实时跟踪焊缝中心点三维位置变化。以传统图像处理法提取初始帧焊缝特征点,通过改进的孪生神经网络对强干扰下的焊缝特征点进行跟踪提取。通过坐标转换得到机器人基坐标系下的焊缝中心特征点三维坐标。结果表明:该算法能精确提取跟踪焊缝特征点,平均误差为0.48 mm,平均帧率为90帧/s,优于传统图像处理方法和基于相关滤波的方法,能够实现快速准确的跟踪。

液压缸是液压传动系统中重要的执行元件,液压缸活塞杆的加工质量对液压缸的产品质量和设备安全具有重要意义。在活塞杆生产过程中,需要对活塞杆表面质量和尺寸参数进行实时、准确的测量,从而保证活塞杆的加工精度。针对活塞杆加工过程中的实际需求,开发了一种激光视觉轮廓检测系统,并对杆件轮廓进行了测量研究,同时提出一种基于Savitzky-Golay算法的异常值识别法来提高测量精度,从而实现活塞杆的加工过程中轮廓尺寸的快速、准确测量。