改革开放以来,钢铁产业在全世界范围内取得了重大突破,随着轧钢手段以及制造业的不断进步,钢材生产仍然由轧制方式完成。轧辊作为钢材生产过程中最主要的构件之一,它的表面精度高低直接决定了钢材成型的好坏,但是由于自身的材料强度以及工作条件,轧辊极易发生裂纹、剥落、断裂等失效表现,对失效轧辊修复后进行再利用符合当前可持续发展的制造业秉承。同时在调研过程中发现,当前轧辊修复设备存在智能化程度不够的情况,修复一根轧辊往往需要耗费高人工、高成本。本文研制出一种基于机器视觉技术的轧辊修复焊接实验台,把视觉技术与传统机械设备相结合,使机械设备存在感知空间,实现智能焊接的能力。首先对当前国内外轧辊修复技术以及机器视觉技术进行调研,结合现场工况条件,选取合适的修复手段,提出实验台的主要实现功能,根据实验台的功能要求对各个子系统进行设计,为后续工作提供理论支撑。结合设计参数对主要部件进行选型设计,在Inventor软件中完成部件的三维模型绘制,从而完成轧辊修复焊接实验台整体的搭建;采用ANSYS软件结合前期的设计计算结果分别对轧辊修复焊接实验台中的V型液压圆柱转动支撑滑块、联轴器、剪式液压抬升装置这些主要零件进行静力学计算和模态分析,根据结论说明实验台搭建的准确性。在轧辊修复焊接实验台搭建的基础上,结合VS2017、MATLAB和开源视觉算法库Open CV4.5.4对机器视觉检测系统以及图像预处理技术进行说明。机器视觉检测系统主要包括CCD相机的选型设计、视觉系统理论基础以及基于张正友标定法的双目相机标定。视觉系统理论基础涉及到相机成像坐标系转化关系、相机成像原理、成像畸变原因、双目相机视觉计算等,这些是构成机器视觉检测系统的基础;而相机标定可以求解左右相机的内外参数,为图像预处理环节提供技术基础。图像预处理技术包括图像拼接、直方均衡化、平滑降噪、边缘检测以及形态学闭运算,对相机采集到的图像进行处理能得到更加精确的轧辊表面缺陷轮廓。最后结合得到的相机参数对图像进行矫正,实现左右相机图像特征对应,在矫正后的图像中选取特征点,求取特征点的空间坐标,从而达到了轮廓定位的需求,实现对废旧轧辊的智能焊接修复。本文所设计搭建的轧辊修复焊接实验台,目前在本溪钢铁厂进行搭建调试,对未来的轧辊修复方式提供了一定的理论参考。该论文有图92幅,表10个,参考文献85篇。