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面向精密微装配的视觉复合定位
1
作者
王晓东
崔世鹏
+1 位作者
徐征
卢世勤
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第19期2857-2866,共10页
基于机器视觉的微小特征定位是精密自动化装配的关键环节,外界干扰和零件本身差异等容易引起视觉引导错误,影响装配成功率,因此提出一种由粗定位与精定位两步组成的复合定位方法。首先通过基于卷积神经网络的目标框检测算法提取感兴趣...
基于机器视觉的微小特征定位是精密自动化装配的关键环节,外界干扰和零件本身差异等容易引起视觉引导错误,影响装配成功率,因此提出一种由粗定位与精定位两步组成的复合定位方法。首先通过基于卷积神经网络的目标框检测算法提取感兴趣区域实现粗定位,在此基础上通过轮廓几何特征配准的方式实现零件精定位,算法中还采用自动标注辅助的动态学习机制解决不同批次零件间差异导致定位失败率较高的问题。在自研的装配设备上对该方法进行测试,分析了亮度、离焦和位姿变化对视觉定位算法鲁棒性的影响,并进行了定位精度及小批量装配实验测试。结果表明:本文方法在多种干扰下的装配成功率达到97%,视觉定位的绝对精度与重复精度均优于2μm,装配精度优于10μm,能够满足精密微装配对定位算法精度与稳定性的要求。
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关键词
精密微装配
机器视觉
特征定位
目标检测
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职称材料
题名
面向精密微装配的视觉复合定位
1
作者
王晓东
崔世鹏
徐征
卢世勤
机构
大连理工大学机械工程学院
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第19期2857-2866,共10页
基金
国家自然科学基金面上项目(No.51975102)
辽宁省兴辽英才计划资助项目(No.XLYC2002020)
国防基础科研计划资助项目(No.JCKY2022203B006)。
文摘
基于机器视觉的微小特征定位是精密自动化装配的关键环节,外界干扰和零件本身差异等容易引起视觉引导错误,影响装配成功率,因此提出一种由粗定位与精定位两步组成的复合定位方法。首先通过基于卷积神经网络的目标框检测算法提取感兴趣区域实现粗定位,在此基础上通过轮廓几何特征配准的方式实现零件精定位,算法中还采用自动标注辅助的动态学习机制解决不同批次零件间差异导致定位失败率较高的问题。在自研的装配设备上对该方法进行测试,分析了亮度、离焦和位姿变化对视觉定位算法鲁棒性的影响,并进行了定位精度及小批量装配实验测试。结果表明:本文方法在多种干扰下的装配成功率达到97%,视觉定位的绝对精度与重复精度均优于2μm,装配精度优于10μm,能够满足精密微装配对定位算法精度与稳定性的要求。
关键词
精密微装配
机器视觉
特征定位
目标检测
Keywords
precision microassembly
machine vision
feature positioning
target detection
分类号
TH161.7 [机械工程—机械制造及自动化]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向精密微装配的视觉复合定位
王晓东
崔世鹏
徐征
卢世勤
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
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