焊接是一种传统的材料连接技术,在工业领域发挥着不可替代的作用。近年来,随着工业水平的发展,对焊接技术提出了智能化、高效化的要求,因此自动焊接技术成为了研究的热点。自动化焊接技术的核心内容是焊缝跟踪及焊接控制,焊缝跟踪是实现高效的自动焊接的基础。在众多的焊缝跟踪传感技术中,线结构光视觉传感技术有着通用性好、信息量丰富、稳定性强和精度高等优势,被广泛应用于实际的焊缝识别和跟踪中。在焊缝跟踪过程中,焊缝类型的种类的多样性以及焊接过程中存在的干扰因素（光干扰、机械振动等）都会影响焊缝特征点的识别,所以焊缝位置信息的准确提取和处理是需要解决的关键问题。为此,论文针对线结构光视觉传感的焊缝特征点识别和焊缝跟踪方法进行了研究。首先建立了一套基于线结构光视觉传感法的焊缝跟踪试验平台,主要内容包括线结构光视觉传感器的设计、纠偏模块选型、控制与运动模块选型设计以及焊缝跟踪系统软件设计。为降低镜头畸变对成像的影响,介绍了传感器中相机的成像原理,并利用棋盘图对图像进行畸变矫正。对线结构光视觉传感器进行标定,获得传感图像中单位像素所对应的实际物理距离。然后,对焊缝结构光图像的特征点识别技术进行研究。针对V型焊缝,研究一种基于最远点搜索算法的特征点识别方法,内容包括:图像中值滤波、基于边界约束的灰度平方加权灰度重心法的中心线提取以及基于最远点搜索算法的特征点识别。针对I型焊缝和搭接焊缝,研究一种基于改进均值漂移算法的特征点识别方法,确定漂移初始点后直接通过数据重心漂移来识别焊缝特征点。然后,研究了基于线性核相关滤波器跟踪算法的焊缝特征跟踪。确定焊缝结构光图像中的跟踪目标,并将跟踪目标作为正样本,通过循环移位的方式产生大量的负样本,将正负样本通过岭回归训练出一个分类器,引入核函数提升分类器的性能,再利用分类器对新一帧焊缝结构光图像中的目标和背景进行分类识别,确定跟踪目标的位置。最后,针对V型焊缝、I型焊缝和搭接焊缝,采用粒子滤波算法对焊缝中心位置进行滤波,以降低焊缝跟踪过程中的各种因素对焊缝跟踪精度的影响。确定焊缝中心位置为系统变量,建立跟踪过程的动态系统方程,将有色测量噪声虚拟为近似高斯白噪声,构建基于粒子滤波算法的焊缝跟踪方法。试验结果表明,粒子滤波算法能够有效降低焊缝跟踪误差,提高焊缝跟踪的精度。