焊接在工业生产中有广泛的应用，尤其是在汽车、建筑和航空航天领域。然而，当前焊接机器人一般以编程、示教再现的工作方式为主，这种方式缺乏柔性和适应性，对焊接环境及作业条件的稳定性要求很高。
在实际的焊接生产中，由于加工和装配误差、焊接过程中工件受热变形、外力的干扰影响，焊缝的示教路径和实际路径之间往往会存在一定的偏差。所以焊接过程中让焊接机器人自主感知焊接环境并实时调整焊枪位置进行焊缝跟踪是焊接机器人的发展方向.
1 、传感技术
传感技术是焊缝跟踪的前提，根据传感器的不同焊缝跟踪系统可分为超声传感、感应传感、电弧传感和视觉传感。
超声传感主要基于声学反射的原理，通过接收端采集的反射声波判断焊缝的位置和深度信息。
感应传感器主要基于电磁感应原理，通过电磁感应电动势的大小来检测焊枪与焊缝偏差关系，从而进行偏差纠正。
视觉传感技术获取焊缝特征信息，具有信息量大、灵敏度高、测量精度高、与工件非接触的优点，适合各种坡口形状，是最有发展前途的传感技术。
2 、视觉传感焊缝跟踪图像处理技术
在基于视觉的焊缝跟踪系统中，视觉检测到的焊缝位置信息作为整个系统的反馈.所以图像处理的准确性和可靠性直接影响到系统焊缝跟踪的性能。焊缝跟踪中的图像处理一般包括图像预处理和图像识别等内容。
3 、焊缝跟踪控制技术
通过视觉传感器得到焊枪与焊缝之间的偏差关系之后，需要设计稳定可靠的控制算法来控制执行机构从而消除二者之间的偏差，所以焊缝跟踪控制技术是焊缝跟踪系统的一项关键技术。
4 、基于视觉的焊缝跟踪发展趋势
由于基于视觉焊缝跟踪过程主要包括准确、可靠获取焊缝与焊枪的偏差关系和设计合适的控制算法纠正焊缝和焊枪的偏差关系这两个方面，所以未来的研究方向主要围绕这两个方而展开。具体的发展趋势为:
(1)整理和完善现有的图像处理算法，根据不同的目标任务情况，如基于激光结构光的焊缝跟踪，基于被动光视觉的焊缝跟踪等，归纳出适合特定应用的焊缝特征提取算法，最终得到基于视觉焊缝跟踪图像处理的专家系统。
(2)在现有的针对特定任务的图像处理算法的基础上，根据任务的特点，可以将已有的基本图像处理算法融合起来解决比较复杂的图像处理问题，也可以采用一些人工智能的方法，比如神经网络、模糊控制等来解决较复杂的图像处理问题。总之，就是进一步提高算法的准确性、可靠性和实时性。
(3)在目前的研究中，利用视觉传感进行焊缝跟踪和焊接质量控制是相对独立的焊接研究方向。由于视觉传感器拍摄的图像中含有焊接熔池、焊枪等大量的信息，所以未来发展一定是将焊缝跟踪和焊接质量控制作为一个整体去控制，通过视觉传感器获取的信息，不仅要完成焊缝跟踪，还要完成焊接质量控制。
(4)进一步完善和提高焊缝跟踪控制算法的性能，可以引入一些最新的智能控制技术，也可以把焊接专家的经验充分融入到控制算法中，还可以把专家处理故障的能力融入到算法中，提高系统的可靠性。
