焊接在工業生產中有廣泛的應用，尤其是在汽車、建筑和航空航天領域。然而，當前焊接機器人一般以編程、示教再現的工作方式為主，這種方式缺乏柔性和適應性，對焊接環境及作業條件的穩定性要求很高。
在實際的焊接生產中，由于加工和裝配誤差、焊接過程中工件受熱變形、外力的干擾影響，焊縫的示教路徑和實際路徑之間往往會存在一定的偏差。所以焊接過程中讓焊接機器人自主感知焊接環境并實時調整焊槍位置進行焊縫跟蹤是焊接機器人的發展方向.
1 、傳感技術
傳感技術是焊縫跟蹤的前提，根據傳感器的不同焊縫跟蹤系統可分為超聲傳感、感應傳感、電弧傳感和視覺傳感。
超聲傳感主要基于聲學反射的原理，通過接收端采集的反射聲波判斷焊縫的位置和深度信息。
感應傳感器主要基于電磁感應原理，通過電磁感應電動勢的大小來檢測焊槍與焊縫偏差關系，從而進行偏差糾正。
視覺傳感技術獲取焊縫特征信息，具有信息量大、靈敏度高、測量精度高、與工件非接觸的優點，適合各種坡口形狀，是最有發展前途的傳感技術。

2 、視覺傳感焊縫跟蹤圖像處理技術
在基于視覺的焊縫跟蹤系統中，視覺檢測到的焊縫位置信息作為整個系統的反饋.所以圖像處理的準確性和可靠性直接影響到系統焊縫跟蹤的性能。焊縫跟蹤中的圖像處理一般包括圖像預處理和圖像識別等內容。
3 、焊縫跟蹤控制技術
通過視覺傳感器得到焊槍與焊縫之間的偏差關系之后，需要設計穩定可靠的控制算法來控制執行機構從而消除二者之間的偏差，所以焊縫跟蹤控制技術是焊縫跟蹤系統的一項關鍵技術。
4 、基于視覺的焊縫跟蹤發展趨勢

由于基于視覺焊縫跟蹤過程主要包括準確、可靠獲取焊縫與焊槍的偏差關系和設計合適的控制算法糾正焊縫和焊槍的偏差關系這兩個方面，所以未來的研究方向主要圍繞這兩個方而展開。具體的發展趨勢為:
(1)整理和完善現有的圖像處理算法，根據不同的目標任務情況，如基于激光結構光的焊縫跟蹤，基于被動光視覺的焊縫跟蹤等，歸納出適合特定應用的焊縫特征提取算法，最終得到基于視覺焊縫跟蹤圖像處理的專家系統。
(2)在現有的針對特定任務的圖像處理算法的基礎上，根據任務的特點，可以將已有的基本圖像處理算法融合起來解決比較復雜的圖像處理問題，也可以采用一些人工智能的方法，比如神經網絡、模糊控制等來解決較復雜的圖像處理問題。總之，就是進一步提高算法的準確性、可靠性和實時性。
(3)在目前的研究中，利用視覺傳感進行焊縫跟蹤和焊接質量控制是相對獨立的焊接研究方向。由于視覺傳感器拍攝的圖像中含有焊接熔池、焊槍等大量的信息，所以未來發展一定是將焊縫跟蹤和焊接質量控制作為一個整體去控制，通過視覺傳感器獲取的信息，不僅要完成焊縫跟蹤，還要完成焊接質量控制。
(4)進一步完善和提高焊縫跟蹤控制算法的性能，可以引入一些最新的智能控制技術，也可以把焊接專家的經驗充分融入到控制算法中，還可以把專家處理故障的能力融入到算法中，提高系統的可靠性。