在激光焊接過程中，使用線結構光傳感器進行焊縫采樣時容易受到投影失真的影響，這是由于金屬板材工件復雜的3D幾何形狀所致。這種投影失真會導致采樣得到的焊縫輪廓隨觀察角度的不同而發(fā)生變化，進而影響激光入射方向的規(guī)劃。此外，當3D焊縫軌跡包含較小的曲率半徑或直角轉彎時，穩(wěn)定的目標跟蹤控制也會變得極具挑戰(zhàn)性。為了解決這些問題，本文提出了一種新方法：該方法通過基于深度學習的局部法線估計來補償投影失真，并利用焊縫軌跡的先驗幾何近似信息，在復雜的3D焊縫軌跡上實現(xiàn)魯棒的視角控制。在法線估計方面，焊縫特征被編碼為“點-向量對”超像素，并通過單階段深度卷積網(wǎng)絡進行提取，從而在焊接產(chǎn)生的眩光、飛濺物、煙霧和反射光等環(huán)境下實現(xiàn)高效、穩(wěn)定的檢測，同時保持邊界清晰度。利用“點-向量對”表示方法，激光入射方向會根據(jù)估計的法線進行自適應調整，以減少由投影失真引起的姿態(tài)不確定性。對于視角控制，采用了一種基于預定義軌跡的幾何-數(shù)值分析前饋導向控制算法，確保在緊密曲線和直角轉彎處實現(xiàn)穩(wěn)定的感知和高精度的連續(xù)跟蹤。在涉及不同工件幾何形狀的兩次實驗中，該方法分別實現(xiàn)了平均絕對激光焦點位置誤差為0.16毫米和0.20毫米，以及平均絕對3D激光入射方向誤差為0.99°和1.58°，驗證了其在金屬板材激光焊縫跟蹤方面的效率、穩(wěn)定性和準確性。