传统的焊接机器人编程方式分为人工示教和离线编程两种方式。人工示教方式需要占用机器人进行长期的停产示教、效率低下、效果较大程度上取决于操作人员的经验和水平、无法适应柔性化生产的需求;离线编程方式无需占用机器人进行停产示教、可以进行多台机器人和外围辅助设备的协调控制,但这种方式需要预知工件的精确3D模型,当工件3D模型偏差较大时无法解决编制的程序对实际作业的适应性问题,尤其难以应用于小批量、多品种、非标准工件的焊接作业。本文以线结构光传感器为主要感知工具,构建了一套面向3D空间曲线焊缝的焊接机器人智能导引编程系统,实现了对焊件的感知、焊缝的提取,以及焊缝轨迹的优化生成。本文具体的研究内容如下:针对焊接机器人智能导引编程系统的设计问题,以模块化的思想为指导,通过模块间的信息交互进行各模块的协调控制从而实现焊接作业需求。首先广泛调研并结合实际进行了编程系统的需求分析,在此基础上进行了系统的功能分类和总体架构设计;其次确定系统的模块划分,通过前端感知模块感知焊件并进行焊缝的提取,在此基础上通过焊接工艺包模块解决焊缝轨迹优化生成的问题,由通用编程平台模块解决模型读入、单元布局、作业仿真、扫描路径提取等问题;然后设计了机器人Eye-in-hand手眼系统以进行焊件的扫描;最后进行了传感器选型和机器人Eye-in-hand手眼系统标定。针对常见类型3D空间曲线焊缝的提取问题,提出了一种基于线结构光传感器的焊缝提取方法。首先根据人工示教或从焊件3维模型中提取出扫描路径进行焊件感知从而实现工件表面有序点云数据的获取;然后通过直通滤波、高斯滤波等预处理技术分别提取出ROI并去除离群点;最后根据不同类型焊件的几何形状特点,通过RANSAC拟合、点云投影、两直线求交、法向量间交角等方法从有序点云的每行中提取得到焊缝点,再组合这些焊缝点形成焊缝点序列。与常规的基于图像处理的焊缝提取方式不同,本文通过直接对高精度、高分辨率点云数据处理的方法提取出焊缝,该方法的提取结果受焊接环境影响小,可解决复杂3D空间曲线焊缝的感知精度不高的问题。针对焊缝轨迹的优化生成问题,提出了一种基于NURNS曲线的焊缝轨迹优化生成方法。首先对焊缝点序列进行采样得到NURBS曲线的控制点;然后基于NURBS曲线的方法实现了对焊缝轨迹的优化生成;最后重点研究了基于Newton迭代法的NURBS曲线参数密化。本文所采用的方法可形成具有良好的运动稳定性和平滑性的焊缝轨迹,从而提高焊接质量和精度,保证焊接作业过程的适应性和柔顺性。最后本文在本课题组现有通用机器人离线编程与仿真平台ROBOLP的工作基础上,完成了焊接机器人智能导引编程系统的相关软件开发工作。本文软件开发工作主要包括开发了机器人控制模块、传感器控制模块;针对不同的焊缝类型,进行了焊缝提取算法的编程实现;实现了基于NURBS曲线的焊缝轨迹优化生成;实现了相关流程的“一键操作”;设计并开发了用户界面来增强系统的交互性;以此系统软件为实验平台,对本文提出的方法和技术进行了大量实验以验证其可行性与有效性。