【摘要】：在微小器件裝配過程中,顯微視覺系統(tǒng)是裝配定位信息反饋的關鍵環(huán)節(jié),其中相機標定作為測量的基礎,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,通過變焦變倍顯微視覺系統(tǒng)完成實時調焦,能夠克服定倍與測量目標尺度變化的矛盾、定焦與測量對象離焦的矛盾。此外,零件特征邊緣作為裝配測量信息,對整個裝配過程十分重要,精確的特征識別定位可以保證裝配精度。當特征邊緣存在缺陷以及遮擋時,此時裝配測量信息與裝配基準無法實現(xiàn)對齊,通過研究一種零件邊緣與模型匹配方法,利用模型來實現(xiàn)與裝配基準對齊,從而保證裝配過程順利進行。綜上所述,研究顯微視覺中相機標定、自動聚焦、零件特征識別定位以及模型匹配技術,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系統(tǒng)標定技術,首先通過變倍率法完成圖像主點的標定�；趥鹘y(tǒng)的張氏標定法,采用單視圖單應矩陣分解對固定倍率下相機內外參數(shù)進行線性標定,并由量子行為粒子群優(yōu)化算法對標定結果進行非線性優(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,通過高斯曲線擬合完成對任意工作狀態(tài)下視覺系統(tǒng)放大倍數(shù)的校準,實驗表明不同放大倍數(shù)下外參數(shù)中旋轉參數(shù)基本不變。(2)針對傳統(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題,采用八鄰域最大梯度閾值的自動調焦算法,通過梯度閾值提高算法的抗噪性。將本文使用的自動調焦算法與其他幾種灰度梯度調焦算法的計算效率以及抗噪性進行對比,并完成不同倍率下的聚焦定位實驗。(3)通過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別定位。針對零件定位特征存在部分遮擋問題,將預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行SURF特征描述與匹配,利用兩幅圖像中局部匹配的特征點實現(xiàn)對完整零件圖像平移、旋轉來替代遮擋零件圖像;針對零件定位特征存在加工缺陷問題,研究一種零件邊緣與對應CAD模型相匹配方法,綜合考慮最小外接矩形、主軸質心法兩種方法,針對零件特征邊緣不同情況,合理選取一種方法實現(xiàn)粗匹配過程,通過ICP算法完成精匹配,最后利用相應模型邊緣代替零件定位特征邊緣。
【學位授予單位】：大連理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TG95

【參考文獻】

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本文編號：2777422