为了实现焊前引导，必须首先通过视觉传感系统识别工件和焊缝，确定焊接的关键点位置，建立关键点的二维或三维坐标，发送给机器人，将机器人的末端执行器运动到焊接起始点，自动完成焊前导引，焊缝识别的准确率与识别精度直接影响焊缝跟踪的精度。
因此，焊缝识别技术的研究是焊接自动化的重要研究方向。基于图像的焊缝识别系统主要由照明、图像的聚焦成像、图像处理形成输出信号３部分组成。
研究人员提出一种纹理特征的焊缝识别方法。此方法利用焊缝位置与钢板之间纹理特征差别来实现焊缝区域的识别。该方法先对焊缝的图像进行纹理分析，提取出纹理特征后，再利用母材区和待焊区的纹理特征差异，采用图像分割的方法确定焊缝区域位置及焊缝中心。首先分析焊接过程中影响焊缝识别的因素，主要有传感器的配置参数，电弧焊接机器人的精确度和图像识别的准确性，并根据这些影响因素设计一个闭环的视觉检测焊接系统，通过反馈环节的信息来提高焊接的精确度。这种系统的设计能有效提高焊头的运行精度。
另外有研究人员提出基于改进的暗通道先验焊缝图像预处理算法。该算法能够获得清晰、连续、居中的焊缝中心线，具有更好的处理效果。通过研究手眼系统的标定方法和图像处理技术，在传统模板匹配技术基础上融合基于几何形状的金字塔分层匹配算法，提取图像几何特征，并对几何特征进行分层。计算灰度区域的图像质心，对焊接工件进行定位。以像素点的平移矩阵和旋转矩阵为基础，根据模板匹配检测到的偏移量和旋转角度，计算出实际轨迹，从而校正焊接轨迹。
