多层多道焊接方式常用于航空航天和船舶制造等工业领域里中厚板工件的焊接,是一种非常重要的连接工艺方法。而基于激光视觉传感器的机器人智能化焊缝跟踪方式以其价格低廉、抗干扰能力强和精度高等巨大优势成为应用最广的方法。然而,在进行实际焊缝跟踪时,利用视觉传感器获取的焊接图像不可避免地会受到强反射、飞溅和电弧噪声的污染导致无法保证焊接的稳定性和精确性。因此,对基于激光视觉的多层多道焊缝跟踪进行研究具有重要意义。本文主要研究内容如下:首先,搭建了用于实验研究的焊接机器人多层多道焊缝跟踪平台。为了尽可能避免焊接过程中弧光飞溅对图像质量产生较大影响,对激光视觉系统的相关组成配件及安装方式进行了选择与设计。对激光视觉系统中的相机、手眼和激光平面标定原理进行分析,并通过提出的系统标定方法求解出用于实现图像二维坐标到实际三维坐标转换所需的参数。其次,提出了一种基于激光条纹边缘引导网络的多层多道焊缝自主识别方法。该方法通过改进的VGG主网络提取焊缝图像的全局特征,再利用网络中的导向模块将多尺度提取模块和激光条纹边缘提取模块得到的激光条纹信息进行融合,从而在多特征融合输出模块获得边界更加清晰准确的焊缝激光条纹图像用于后续处理。然后,对焊缝初始特征点的自动提取和焊缝特征点连续跟踪算法进行研究。针对V型坡口单道焊缝和多层多道焊缝形状的不同特点,分别提出随机抽样一致性和非均匀有理B样条拟合的方法,对焊缝的初始特征点进行提取。同时,提出基于深度回归网络的焊缝连续跟踪算法,用于连续的检测焊缝特征点的位置。最后,进行多层多道焊缝跟踪实验验证。为了实现中厚板V型坡口工件的多层多道自动化焊接,对焊道的横截面和焊枪姿态进行规划。并对整个焊缝跟踪的通讯系统进行设计,以保证自动化焊缝跟踪的顺利进行。最终,对平面V型坡口工件进行了多层多道焊缝跟踪实验并对采集的数据进行了误差分析,从而证明本文所提算法及焊缝跟踪系统的准确性和稳定性。