智能机器人焊接需要自动寻找到焊缝几何特征，以便进行有效的智能控制。因此，系统的性能在很大程度上取决于焊缝发现阶段的成功。基于视觉的智能机器人焊接研究是其中机器人应用增长最快的领域之一。但是，在很大程度上，机器人的示教策略焊接任务仍然是“示教和回放”。因此，完全自动化机器人焊接系统尚未有效实现。这是由于焊接环境条件恶劣以及焊接飞溅和电弧光干扰、焊接材料类型、焊接发热引起的变形以及焊缝结构变化等各种因素造成的。

智能机器人焊接系统包括三个基本组件：1）跟踪和分析焊缝；2）机器人轨迹规划和控制；3）焊接过程的参数控制。机器人轨迹规划和控制涉及机器人的示教以遵循焊缝路径，在特定的焊炬方向，并且有效地执行所需的焊接任务。

在各种焊缝寻位技术中，主动激光视觉是最有效的方法。它通常需要高质量的激光器、相机和光学滤波器。该算法的成功取决于对图像处理和特征提取算法非常敏感。

主动激光视觉方法采用了顺序图像处理和特征提取算法，以便从没有传统窄带滤波器捕获的低质量激光图像中有效地提取焊缝几何特性。

主动激光视觉方法采用了一种新的激光分割和检测方法。分割方法涉及平均，颜色处理和斑点分析等技术。该检测方法基于新颖的中值滤波技术，中值滤波技术涉及基于图像中的基础结构和方向来增强图像对象，增强了图像中垂直取向的激光条纹，改善了激光峰值检测。执行图像处理步骤以确保在焊接区域（ROI）内准确地提取激光轮廓。采用了基于像素强度分布和邻域搜索的特征提取算法，可以有效地提取焊缝特征点。