朱歡歡　郝永平　劉　揚　賈　瑾

(①沈陽理工大學遼寧省先進制造與裝備重點實驗室 遼寧 沈陽110159；②淮海工業(yè)集團，山西 長治 046000)

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跨尺度微小型零件的識別定位與裝配*

朱歡歡①郝永平①劉揚①賈瑾②

(①沈陽理工大學遼寧省先進制造與裝備重點實驗室 遼寧 沈陽110159；②淮海工業(yè)集團，山西 長治 046000)

針對微小型零件裝配過程中基體件尺寸過大與顯微視覺視場較小相矛盾的問題，研究了顯微視場下的微小型零件識別定位技術。為提高微裝配精度，首先，通過圖像預處理去除噪聲干擾；然后，采用最小二乘法和形狀模板匹配方法檢測目標件參考基準點與偏角；最后，通過零件位姿信息的坐標轉換，實現(xiàn)了微小型零件的精確裝配。經(jīng)過實驗驗證，關鍵零件的裝配精度滿足工藝要求，配合偏差優(yōu)于5 μm，平行度優(yōu)于0.003°，該裝配方案可靠地完成了跨尺度微小型零件的高精度裝配。

微裝配；顯微視覺；跨尺度零件；識別定位

隨著MEMS的逐步發(fā)展，微小型結構件的樣式越來越多，意味著裝配對象不斷擴展。一個突出的特點是微裝配任務的尺度交叉，從而導致裝配對象涉及宏尺度、中間尺度和微尺度等[1]。裝配對象的尺度交叉越嚴重，意味著微小型零件的裝配難度越大，因此研究跨尺度微小型零件的自動裝配技術對微小型零件的制造技術有著深遠的意義。

跨尺度微小型零件的裝配的關鍵是解決不同尺寸的微小型零件在同一分辨率下相機的視覺定位技術，由于零件尺寸不均，工業(yè)相機無法實現(xiàn)對大尺寸零件全局特征的采集，只能采集其局部特征圖像。目前，針對超出視野的零件特征檢測方法有主動視覺方法、主動縮放方法等。主動視覺方法需要對目標零件特征邊緣進行連續(xù)跟蹤，通過拼接技術獲取零件的全局特征，效率較低，不適合高速度的裝配場合；主動縮放方法，該方法的視場具有一定的局限性，無法實現(xiàn)跨度較大的零件檢測[2]。

本文針對跨尺度微小型零件的裝配問題提出了基于顯微視覺的微小型零件精密檢測方法，研制了龍門式微裝配系統(tǒng)，可以實現(xiàn)特征尺寸從一毫米左右到十幾毫米零件的識別定位與精密裝配，并且裝配精度很好地滿足了精度指標要求。

1　裝配任務分析與系統(tǒng)設計

1.1微小型零件的裝配任務分析

微小型結構件是由LIGA加工工藝加工而成的，LIGA加工的零件精度高，可應用于大批量生產?？绯叨任⑿⌒土慵慕M成均為平板類微小型零件，具有中間尺度和大尺度的特征。裝配結構件主要由4種零件組成，包括1個基板件和3個待裝配小件，零件的尺寸不均，其最小平面特征尺寸為1.8 mm，最大外形尺寸為14 mm，零件厚度為300 μm，材質為硅鋼，按零件順序號依次將1、2、3號零件裝配到基體上。零件的裝配即為待裝配件與基板件上槽孔的配合，裝配方式主要屬于間隙配合，配合公差在0.005 mm以內，角度誤差≤0.003°。由于微小型零件的圖像采集設備選用的是顯微式工業(yè)相機，視野較小，因此，無法實現(xiàn)對基板件全局特征的檢測，只能采集基板件的局部特征圖像，相機采集獲取的零件圖像如圖1a所示,裝配完成后的組件如圖1b所示。

1.2微小型零件裝配系統(tǒng)設計

本系統(tǒng)采用模塊化的設計方式，主要由5大模塊組成組成：視覺模塊、運動控制模塊、運動執(zhí)行模塊、控制反饋模塊、真空吸附模塊。運動控制模塊、運動反饋模塊及運動執(zhí)行模塊負責微小型零件的搬運；視覺模塊，采用雙CCD實現(xiàn)零件的位姿識別；真空吸附模塊負責零件的夾持與釋放，系統(tǒng)實物圖如圖2所示。

通過對基板局部特征的相應基準進行視覺定位，得到參考基準的位姿信息，機械手根據(jù)待裝配零件與裝配基準相對位姿的偏差進行誤差補償，從而執(zhí)行裝配動作。

2　識別定位

不同于傳統(tǒng)貼片機的工作原理是將電子元件貼裝于電路板上，平板類微小型零件的裝配是將微小型零件裝配于基板件上，基板最初存放于零件存儲區(qū)，由夾持器搬運至零件裝配區(qū)，采用真空吸附的方式將基板固定在吸附臺上，利用示教相機進行基板位姿檢測。在微小型零件裝配過程中，以基板上相應基準的位姿為參考基準，利用位姿調整模塊進行待裝配零件位姿調整，從而完成裝配。

在微裝配系統(tǒng)中，微小型零件按類別與尺寸依次擺放在零件存放區(qū)的槽中。由于零件槽是固定不動的，放置于槽中的零件在機器坐標系中的位置坐標大致確定，并且，采用了分辨率為0.1 μm的光柵尺測取了裝配臺上每一關鍵位置點的機器坐標。各個零件的模板參數(shù)以坐標數(shù)據(jù)的形式保存于相應的text文檔中，單位均是毫米，其中，微小型結構件基板的模板參數(shù)包括原點、各裝配件的裝配點；各個待裝配件的模板信息包括原點、吸附點和裝配傾角，理論上，裝配完成后，待裝配件的吸附點和基板相應位置的裝配點重合，各模板的裝配角度都以零度為基準。根據(jù)微小型零件是否為彼此嵌套裝配，經(jīng)裝配件分為內嵌式和非內嵌式零件，一號件和二號件為非內嵌式零件，三號件為內嵌式零件。對于非內嵌式零件，將零件最小外接矩形的左上角角點定義為原點，并定義零件上一點為裝配點和吸附點，其中吸附點和裝配點位于裝配件上同一位置；對于內嵌式零件，選取與非內嵌式零件的配合點為裝配點，并定義形心位置為零件吸附點，模板參數(shù)定義示意圖如圖3所示。

2.1圖像預處理

圖像預處理，其作用是在減少噪聲影響的同時，又能很好地保護邊緣輪廓信息，突出目標零件的特征，有利于微小型零件的定位。采集的目標零件圖像，經(jīng)由高斯濾波、迭代法二值化圖像分割以及面積法去除噪聲點，獲取只含目標零件的二值圖像。高斯濾波可以實現(xiàn)算法獨立運算，處理速度快、效果好，適合于顯微視覺下的圖像平滑。為了實現(xiàn)對高斯濾波圖像進行高精度的二值化圖像分割，通過創(chuàng)建隨環(huán)機制進行灰度值判斷，從而選取最優(yōu)閾值，迭代法閾值選取如圖4所示。由于背景反光或雜質等原因，雖然進行了高斯平滑處理，但并不能去除一些小面積的噪聲，為了得到只含目標零件的單連通區(qū)域，采用面積法，去除一些小面積區(qū)域的噪點。經(jīng)過圖像預處理，得到只含目標零件的單連通區(qū)域圖像。

2.2微小型零件局部特征定位策略

零件的裝配不僅包括零件與基板槽孔之間的裝配，而且包括不同零件之間的配合裝配，前一零件的裝配精度會對后續(xù)待裝配零件的裝配精度產生很大的影響，裝配柔性要求高。根據(jù)微小型零件的裝配特點以及配合要求，針對非內嵌式零件的裝配，采用了最小二乘擬合方法進行零件的位姿識別；針對內嵌式零件的裝配，采用了局部形狀模板匹配方法，實現(xiàn)了零件的識別定位。

2.2.1非內嵌式待裝配件的位姿識別

(1)零件邊緣最小二乘直線擬合分析

微小型結構件外圍邊緣主要由直線構成，由于零件采用LIGA工藝加工而成，直線相對平直，兩相鄰邊緣點之間的像素間距在5個像素之內，采用最小二乘直線擬合方法是實現(xiàn)零件偏角的最優(yōu)選擇，最小二乘直線擬合原理如下：

給定函數(shù)y=f(x),在點x1，…，xn處的函數(shù)值y1,…，yn，設x與y的關系y=a+bx，兩個待定參數(shù)a和b，a代表直線的截距，b代表直線的斜率，根據(jù)最小二乘法的原理，需求取與函數(shù)關系的誤差平方和，使得結果值最小，如式(1)所示。

(1)

定義函數(shù)s(a,b)，得到公式(2)。

(2)

為了得到a和b，分別對a、b求偏導，由微積分基本知識，得到式(3)。

(3)

(4)

最終可以求取直線參數(shù)a和b的最佳估計值，如式(5)和(6)所示。

(5)

(6)

通過最小二乘直線擬合，將相關掃描得到的離散點擬合成為直線，有效地消除了由于加工問題造成的零件邊緣像素點的小范圍波動，可以實現(xiàn)零件位姿的精度檢測。

(2)最小二乘直線擬合定位策略

一號件和二號件屬于非內嵌式零件，采用基于最小二乘擬合的方法進行零件的定位。對于獲取的二值圖像，首先，采用最小外接矩形算法定位零件幾何特征的4個角點圖像坐標位置；其次，創(chuàng)建兩個二維數(shù)組，分別存儲靠近最小外接矩形左邊與上邊所有點5個像素之內的邊緣點，并采用最小二乘直線擬合算法分別擬合兩個數(shù)組內的點[3]，得到兩直線方程。兩直線的交點即為目標零件的原點，上邊緣所擬合直線的斜率即為目標零件的偏角,擬合效果圖如圖5所示。

2.2.2內嵌式待裝配件的位姿識別

(1)形狀模板匹配方法分析

基于形狀模板匹配方法，也稱為基于像素的模板匹配方法，其優(yōu)勢在于可以表示任意形狀的模板，有效地減少了混亂、遮擋的影響[4]。采用形狀模板匹配，需要考慮3個方面：

①加快匹配速度。通過定義合適的相似度量，可以加快搜素速度，提高匹配速率。進行形狀模板匹配時，將模板中所有點的方向向量與目標圖像相應點處的方向向量的點積之和進行歸一化處理來定義相似度量[5]，消除混亂和遮擋的影響，得到歸一化相似度量如式(7)所示。

(7)

②像素級位姿定位。為了得到目標物體精確的位姿，采用構建金字塔的方式，自上而下逐層搜索模板，在金字塔的最底層找到目標物體，確定像素級的潛在的匹配位置。

③亞像素級位姿定位。為了得到零件在空間更精確的位姿，采用最小二乘法調整位姿參數(shù)，可以使匹配定位精度達到亞像素級。

(2)形狀模板匹配策略

三號件屬于內嵌式零件，該零件一端與基體件配合，另一端與一號件的相應槽孔配合，從而完成零件的裝配。一號件的裝配精度將直接影響三號件的裝配精度，由此，本文選取一號件與三號件的配合處創(chuàng)建局部模板，通過形狀模板匹配方法完成零件的識別定位。

采用基于像素的模板匹配，在搜索對應的像素點過程中，通過外推法的方式得到了目標零件亞像素級精度的位姿識別。零件及零件配合處形狀匹配效果如圖6所示。

3　零件位姿信息轉換與裝配

3.1系統(tǒng)坐標系相互關系

微裝配系統(tǒng)坐標系由圖像坐標系、相機坐標系、基板坐標系和機器坐標系組成。各坐標系關系如圖7所示。

圖像坐標系以圖像左上角為原點，相機坐標系以圖像的中心為原點，X軸與Y軸方向分別與裝配機X軸、Y軸平行且方向一致，吸附頭坐標系以吸附尖中心為原點，方向分別與裝配機X軸、Y軸平行且方向一致。圖像坐標系中計算單位為像素，其他坐標系計算單位均為毫米。在微小型零件的裝配過程中，所有坐標系均以機器坐標系為基準，目標零件經(jīng)由圖像采集與處理，獲取其位姿信息，最終將位姿信息轉換至裝配機坐標系中。由于安裝誤差，相機坐標系與裝配機坐標系不一定滿足相互平行關系，存在一定偏角，如圖8a所示，需要將相機模塊進行調整，從而使相機坐標系與裝配機坐標系平行。事先在微裝配平臺上貼裝一黑色實心標定點，首先,控制裝配機運行，調整示教相機位置，使實心標定點位于工業(yè)相機視野的最左側，提取此時標定點質心的圖像坐標(x1,y1)；其次，沿微裝配平臺X軸方向移動L，使碳墨點位于相機視野的最右側，使碳墨點處于相機視野最右端，采用質心法提取質心像素坐標(x2,y2)。裝配機坐標系與相機坐標系之間的夾角即為兩次獲取標定點質心之間的連線與相機X軸之間的夾角，示意圖如圖9所示。

定義兩點之間的夾角為?[6]，由此，得到相機坐標系與裝配機坐標系夾角如公式(8)所示：

(8)

測得偏角后，經(jīng)過逐步調整便可以使圖像坐標系與機器坐標系平行，即?=0，如圖8b所示為調整坐標系后，微裝配系統(tǒng)各坐標系之間的相互關系。

3.2裝配實驗

微小型零件裝配誤差判定示意圖如圖10所示，由于吸附點和裝配點是我們在軟件中自行定義的，即O1和O2的距離是無法直接測量出來的。為了測量裝配誤差，我們采用了與需要裝配的零件同樣的材料和加工工藝加工了測試測試件，進行了10組裝配實驗。該測試件只有一個矩形小零件和矩形基體件，通過在工業(yè)相機上安裝了一個兩倍高倍鏡頭，進行零件裝配完成后基體件和小零件的配合間距和夾角的測量，其中裝配精度定義為(Δx,Δy,α)，測量數(shù)據(jù)如表1所示。

從裝配實驗數(shù)據(jù)可得，橫向和縱向裝配間距配合誤差均在0.005mm以內，其中橫向為0.013 11mm，縱向為0.012 10mm，裝配件與基體件的裝配平行度為0.002 03°，由此橫向裝配誤差為0.003 11mm，縱向裝配誤差為0.002 10mm，滿足裝配精度需求，10組裝配均成功，橫向和縱向裝配間距配合誤差均在0.005mm以內。

表1裝配誤差測量數(shù)據(jù)

裝配次數(shù)Δx/mmΔy/mmα/°10.01660.01330.002220.00680.00730.002730.00910.01780.001140.01740.01590.001550.00810.00940.002860.01780.00800.001670.00900.01650.002480.01090.00690.001390.00980.01770.0025100.01550.01830.0022平均值0.012100.013110.00203

4　結語

針對跨尺度微小型零件的特點，以及裝配精度高、速度快的要求，研制了基于顯微視覺的自動化微裝配系統(tǒng)。根據(jù)裝配配合對象不同，將微小型零件劃分為了內嵌式和非內嵌式零件，并研究了相應的識別定位算法。針對非內嵌式零件的裝配，采用了最小二乘擬合方法進行零件的位姿識別；針對內嵌式零件的裝配，采用了局部形狀模板匹配方法，實現(xiàn)了零件的識別定位。最終，通過在示教相機上安裝高倍鏡頭，實現(xiàn)了零件裝配精度的檢測，實驗結果表明各項裝配精度均滿足裝配工藝要求。

[1]宗光華，孫明磊，畢樹生，等. 宏-微操作結合的自動微裝配系統(tǒng)[J].中國機械工程，2005(23): 2125-2130.

[2]張習文，王曉東，羅怡，等.跨尺度微小型零件的測量與裝配[J].納米技術與精密工程，2012,10(4):342-347.

[3]曾接賢，張桂梅，儲珺，等. 霍夫變換與最小二乘法相結合的直線擬合[J]. 南昌航空工業(yè)學院學報：自然科學版，2003(4): 9-13.

[4]張建華.基于灰度的模板匹配算法研究[D].呼和浩特:內蒙古農業(yè)大學，2013.

[5]王敏.基于圖像處理的目標特征識別算法研究[D].哈爾濱：哈爾濱工程大學，2011.

[6]方志斌.貼片機視覺自動標定技術研究[D].上海：上海交通大學，2003.

(編輯孫德茂)

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Identification and assembly of trans-scale microminiature parts

ZHU Huanhuan①,HAO Yongping①,LIU Yang①,JIA Jin②

(①Key Laboratory of Advanced Manufacture and Equipment of Liaoning Province , Shenyang Ligong University, Liaoning 110159,CHN;②Huaihai Industrial Group,Changzhi 046000,CHN)

In view of the contradiction of parts dimension and microscopic visual field in the process of microminiature parts assembly, identification technology of the microminiature parts in microscopic view has been studied. In order to improve the micro- assembly accuracy, first of all, removing noises by image preprocessing; secondly, using the least square method and shape template matching method to detect the reference fiducial point and angle of target; finally, by, precise assembly of the microminiature parts has been realized by coordinate transformation of pose information parts. By proving experimentation, the assembly precision of the key parts can meet the technological requirements,and fit tolerance is better than 5 microns, and parallelism is superior to 0.003°. Precisely assembling of the trans-scale microminiature parts has been realized by the method mentioned in the paper.

micro-assembly;microscopic vision;trans-scale microminiature parts;identification

TH166

B

10.19287/j.cnki.1005-2402.2016.06.018

朱歡歡，女，1991年生，碩士研究生，研究方向為智能檢測與信息處理。

2016-04-11)

160634

* 國家863 計劃資助項目(2009AA04Z167)