现代焊接自动化水平的日益发展和计算机视觉技术的进步,对自动化焊接的焊缝质量提出了高要求。而焊缝的准确识别是焊缝质量的重要保障,焊缝识别技术是自动化焊接得以实现的核心,对其展开研究具有重要意义。因此,本文基于线结构光传感器设计搭建了焊缝识别测量系统,赋予焊接机器人视觉能力,使其能够准确的识别出焊缝所在位置,完成焊缝识别任务。本文主要围绕测量系统的标定、线结构光条纹的中心线提取、焊缝图像的特征点提取等关键技术展开研究。本论文的主要研究内容包括:首先,针对线结构光测量系统标定方法进行了研究。在相机内参数和线结构光平面标定方面,提出了一种基于消隐点的标定方法,一次标定就可以同时获得相机内参数和光平面参数;在相机外参数标定方面,提出了一种分步标定方法,利用空间中的两个固定点,控制机器人做两次线性无关平移运动,标定出旋转矩阵,四次任意位姿运动,标定出平移矩阵。标定实验验证了该方法标定精度较高,简化了标定过程。其次,针对线结构光条纹中心线提取算法进行了研究。为了解决现有算法对于单一焊缝类型中心线提取精度低的问题,提出了一种改进的灰度重心中心线提取算法。先用几何中心法初步提取结构光条纹中心线,再基于方向模板法对初提取的中心线进行法线方向判断,在此基础上利用灰度重心法对法线方向上的像素进行二次提取,最终获取线结构光条纹中心线。实验结果验证了该算法可以对四种类型焊缝的中心线准确提取。然后,针对焊缝图像特征提取和焊缝起始点识别方法进行了研究。在焊缝图像特征提取方面,分别采用最小二乘直线拟合法和Shi-Tomasi角点检测方法完成连续型和间断型焊缝的特征提取,在焊缝图像起始点识别方面,采用连通域数量突变识别方法,完成起始点提取。实验结果验证了所研究方法能准确地提取连续型和间断型焊缝的特征和起始点。最后,构建了基于主动视觉的焊缝识别系统,实现了图像采集、处理、系统标定和焊缝特征识别等功能。并使用该系统对型和对接焊缝进行了识别测量实验,焊缝间隙识别的平均误差小于0.15mm,特征点提取精度的平均误差小于0.11mm。实验结果表明了此种焊缝识别方法能够快速、准确地识别焊缝。