焊接机器人是在工业机器人基础上发展起来的先进焊接设备，能够提高焊接质量和生产率，改善工人劳动条件。目前，以示教-再现工作方式为主的焊接机器人缺乏灵活性，也不适用于复杂工件，无法满足工业生产的需要。因此，研制基于视觉传感器并具有焊缝自动跟踪能力的焊接机器人具有广阔的应用前景和重要研究意义，本文针对焊接机器人视觉控制系统的设计和视觉伺服控制算法开展了研究工作。 第一，本文首先总结了机器人视觉伺服控制的结构和主要研究内容，比较了几种主要的视觉伺服方法，分析了视觉伺服控制所面临的主要问题，详细阐述了近期提出的一些解决方法。其次，回顾了焊接机器人的发展过程以及当前的研究热点并对今后的发展趋势进行了展望。 第二，设计了焊接机器人的视觉传感器系统，提出了有效的结构光参数标定算法。针对六自由度工业机器人，提出一种多层次结构的控制框架，并在此框架基础上设计并开发了弧焊机器人控制系统和多机器人视觉控制系统。 第三，提出了强噪声干扰环境下焊缝图像特征抽取算法和焊缝参数估计算法。图像特征抽取算法由目标区域确定算法、基于自适应阈值的去躁算法以及基于数据集分割的特征抽取算法组成。焊缝参数估计算法由直线焊缝方向的鲁棒拟合算法、基于RANSAC方法的焊件法线估计算法以及局部加权的曲线焊缝方向拟合算法组成。 第四，针对六自由度焊接机器人跟踪直线焊缝过程中存在的问题，本文提出了一种初始姿态自调整算法和混合的视觉伺服控制算法。初始姿态自调整算法通过建立目标坐标系和当前工具坐标系，计算需要调整的运动量。混合的视觉伺服控制算法采用基于位置的视觉伺服控制使焊枪沿焊缝方向运动，采用基于图像的视觉伺服控制来消除图像偏差。 第五，提出了曲线焊缝跟踪的视觉伺服协调控制方法，设计了一种控制量论域动态确定的双层模糊视觉伺服控制器，在保证焊枪运动准确的同时，保证视觉跟踪过程中图像特征处在视场有效范围内。为了准确确定控制量论域，建立了特征点的数学模型，并在此基础上设计了带模型动态补偿的Kalman滤波器以实现对特征坐标的准确预测。 第六，针对工业焊接小车执行折线焊缝视觉跟踪所面临的主要问题，本文提出了自适应视觉伺服控制结构，以提高跟踪精度和鲁棒性。这种自适应结构在线检测焊缝方向，并能够在焊缝方向发生变化时对控制参数进行相应的调整。为了实现该控制结构，建立了视觉特征的控制模型，设计了错误数据的检测算法、焊缝方向变化检测算法、参考像素坐标调整算法及混合结构的视觉伺服控制算法。 最后，本文对所取得的研究成果进行了总结，并指出需继续开展的工作。