【摘要】：在微小器件裝配過(guò)程中,顯微視覺(jué)系統(tǒng)是裝配定位信息反饋的關(guān)鍵環(huán)節(jié),其中相機(jī)標(biāo)定作為測(cè)量的基礎(chǔ),其精度直接影響裝配精度。待裝配件清晰圖像是定位特征精確獲取的前提,通過(guò)變焦變倍顯微視覺(jué)系統(tǒng)完成實(shí)時(shí)調(diào)焦,能夠克服定倍與測(cè)量目標(biāo)尺度變化的矛盾、定焦與測(cè)量對(duì)象離焦的矛盾。此外,零件特征邊緣作為裝配測(cè)量信息,對(duì)整個(gè)裝配過(guò)程十分重要,精確的特征識(shí)別定位可以保證裝配精度。當(dāng)特征邊緣存在缺陷以及遮擋時(shí),此時(shí)裝配測(cè)量信息與裝配基準(zhǔn)無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)齊,通過(guò)研究一種零件邊緣與模型匹配方法,利用模型來(lái)實(shí)現(xiàn)與裝配基準(zhǔn)對(duì)齊,從而保證裝配過(guò)程順利進(jìn)行。綜上所述,研究顯微視覺(jué)中相機(jī)標(biāo)定、自動(dòng)聚焦、零件特征識(shí)別定位以及模型匹配技術(shù),有助于提升微裝配系統(tǒng)整體性能。本文主要研究工作如下:(1)研究了微裝配中變焦變倍顯微視覺(jué)系統(tǒng)標(biāo)定技術(shù),首先通過(guò)變倍率法完成圖像主點(diǎn)的標(biāo)定。基于傳統(tǒng)的張氏標(biāo)定法,采用單視圖單應(yīng)矩陣分解對(duì)固定倍率下相機(jī)內(nèi)外參數(shù)進(jìn)行線性標(biāo)定,并由量子行為粒子群優(yōu)化算法對(duì)標(biāo)定結(jié)果進(jìn)行非線性優(yōu)化,優(yōu)化后的最大、平均反投影誤差分別約為0.13像素和0.1像素。此外,通過(guò)高斯曲線擬合完成對(duì)任意工作狀態(tài)下視覺(jué)系統(tǒng)放大倍數(shù)的校準(zhǔn),實(shí)驗(yàn)表明不同放大倍數(shù)下外參數(shù)中旋轉(zhuǎn)參數(shù)基本不變。(2)針對(duì)傳統(tǒng)灰度梯度函數(shù)只考慮固定梯度方向且易受噪聲影響的問(wèn)題,采用八鄰域最大梯度閾值的自動(dòng)調(diào)焦算法,通過(guò)梯度閾值提高算法的抗噪性。將本文使用的自動(dòng)調(diào)焦算法與其他幾種灰度梯度調(diào)焦算法的計(jì)算效率以及抗噪性進(jìn)行對(duì)比,并完成不同倍率下的聚焦定位實(shí)驗(yàn)。(3)通過(guò)多種邊緣特征提取算法和迭代最小二乘法擬合完成零件特征識(shí)別定位。針對(duì)零件定位特征存在部分遮擋問(wèn)題,將預(yù)先拍攝的未遮擋的完整零件圖像與存在部分遮擋的該零件圖像進(jìn)行SURF特征描述與匹配,利用兩幅圖像中局部匹配的特征點(diǎn)實(shí)現(xiàn)對(duì)完整零件圖像平移、旋轉(zhuǎn)來(lái)替代遮擋零件圖像;針對(duì)零件定位特征存在加工缺陷問(wèn)題,研究一種零件邊緣與對(duì)應(yīng)CAD模型相匹配方法,綜合考慮最小外接矩形、主軸質(zhì)心法兩種方法,針對(duì)零件特征邊緣不同情況,合理選取一種方法實(shí)現(xiàn)粗匹配過(guò)程,通過(guò)ICP算法完成精匹配,最后利用相應(yīng)模型邊緣代替零件定位特征邊緣。
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TG95

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2777422