水下焊接是水下工程建设中的主要制造工艺。由于水下恶劣的工作环境，传统的手工焊接越来越难以满足规模化生产和高质量的水下工程要求。采用机器人技术实现水下焊接自动化成为大规模水下工程研究的热点。　　 水下焊接机器人关键技术之一是水下焊缝识别与焊缝跟踪。论文主要针对水下工作环境的特点研制了水下激光图像焊缝识别传感器。着重研究了水下焊缝图像特点，提出了水下焊缝图像识别新方法。采用PID与Fuzzy相结合的方法实现了水下焊缝自动跟踪。　　 论文详细研究了各种水下干扰因素对激光图像的影响，其中包括折射、弧光、泥沙等，得出了这些干扰对传感性能影响的相关结论。在此基础上，研制了适合水下环境的激光焊缝传感器，主要讨论了传感器元器件选择依据，传感器光路、机构、密封设计等。　　 分析了水下激光焊缝传感图像的特点，采用了常用图像处理方法对水下图像进行识别，证明了其在水下图像中应用的局限性。　　 针对水下图像特点，论文提出了水下激光图像焊缝识别的新方法，即“二步信号提取法”。其核心内容是第一步先从去除弧光入手，提出了在图像灰度的空间频域上对信号和弧光进行分割的理论，结合小波分解与重构技术，实现了弧光与激光信号的图像分离；第二步为去除图像中的颗粒干扰，提出了图像对象的聚类识别方法。根据对象在空间的尺度的差异，对图像中不同的对象进行筛选，滤除了图像中剩余的干扰，获得了清晰的焊缝信号。为了提高计算的速度，论文对小波和聚类算法进行了改进，实现了焊缝图像的实时处理。　　 在获得清晰的焊缝图像后，针对水下焊缝存在的V型、U型以及多层多道等焊缝，提出了相应的识别方法，得到了焊缝的中心位置，以及焊枪与焊缝中心位置的偏差。　　 论文开发了焊接机构运动参数在线测量技术，并直接用于控制，实现了焊枪PID参数的自整定，结合Fuzzy控制算法，完成了激光视觉传感器水下焊缝的自动跟踪。