近年来,随着焊接机器人技术的不断发展,越来越多的焊接机器运用于特种焊接领域。在石油、冶金、轻工、核电等特种制造领域存在着大量的管板焊接。虽然现在管板焊接已开始采用焊接操作架、自动化焊接小车等半自动化、专用化的焊接装备,但这些装置的使用和安装过程复杂,自动化程度不高,焊接工人劳动强度大,工作环境恶劣,同时焊接质量也难以保证。基于以上的工作需求,在针对现有管板焊接设备局限性的情况下,同时结合国内外管板焊接机器人研究成果,设计研发出一种管板焊接机器。结合实验条件,此次我们将选择CMOS工业相机镜头、构建视觉检测系,以便于满足后面要求对待焊样品尺寸位置信息的测量工作提供硬件基础。也利用了BP神经网络标定方法,利用BP神经网络对视觉传感器进行标定结果比传统方法精度更高的方式,为后期待焊板尺寸位置信息的提取提供了基础,也为将视觉传感器所采集的数据转化为机器人所能使用的数据做好准备工作。我们将会对神经网络进一步优化和改进,通过人工智能算法进一步减少误差所带来的影响,不断优化算法,提高运算速率,达到速度快,误差小,操作方便的,且具有更大商业价值的管板自动焊接机器人。