针对工业装配生产线的削刀架自动装配问题，基于机器视觉技术，构建了一套在线机器视觉系统。采用特征值方法识别零件，并通过质心法结合特征点及最小二阶矩进行定位。利用带有透镜径向一阶畸变的小孔摄像机模型，采用径向排列约束（RAC）2步标定法对摄像机进行了标定，并在线验证。实验结果表明，该方法可获得很好的识别效果，识别零件正确率100%，系统工作时间约300ms，满足装配作业的实时性和精度要求。
### 基于机器视觉的零件自动装配系统
#### 关键知识点概述
本文介绍了一种应用于工业装配生产线上的削刀架自动装配系统，该系统基于机器视觉技术实现零件的识别和定位，进而完成自动化装配任务。该研究由天津大学精密仪器与光电子工程学院以及天津中德职业技术学院的研究人员共同完成。
#### 机器视觉技术及其应用
**机器视觉**是一种综合性的技术，主要涉及图像处理、模式识别、人工智能等多个领域，用于模拟人类视觉的功能，使机器能够“看到”并理解其周围的环境或物体。在制造业中，机器视觉技术被广泛应用于质量检测、产品分类、零件定位等场景，极大地提高了生产效率和产品质量。
#### 零件识别与定位方法
1. **特征值方法**：通过对零件图像进行处理，提取出零件的关键特征（如边缘、纹理等），并计算这些特征的特征值。这种方法可以有效地表征零件的形状和结构特点，是零件识别的基础。
2. **质心法**：利用图像处理技术确定零件图像中的质心位置，结合特征点及最小二阶矩进行定位。质心位置能准确反映零件的实际位置信息，便于后续的精确装配操作。
3. **最小二阶矩**：这是一种用于图像分析的方法，通过计算图像中像素分布的二阶矩来描述图像的几何特性，可用于提高定位的准确性。
#### 摄像机模型与标定技术
1. **小孔摄像机模型**：这是一种常见的摄像机成像模型，假设光线通过一个小孔进入相机，简化了实际光学系统的复杂性，便于数学建模和算法设计。
2. **透镜径向一阶畸变**：实际镜头在成像过程中会产生畸变，尤其是径向畸变较为常见。为提高图像处理精度，需要对这种畸变进行校正。
3. **径向排列约束(RADIAL ARRAY CONSTRAINT, RAC) 2步标定法**：该方法用于确定摄像机的内部参数（如焦距、主点位置等）和外部参数（如摄像机的位置和姿态）。通过特定的标定板和算法，可以精确估计这些参数，从而提高图像处理和零件识别的准确性。
#### 实验结果与性能评估
1. **识别正确率**：该系统在实验中达到了100%的零件识别正确率，这意味着所有经过该系统的零件都能被准确无误地识别出来。
2. **系统响应时间**：整个系统的处理时间约为300毫秒，这一速度足以满足现代高速生产线的要求，保证了系统的实时性和效率。
3. **精度要求**：通过上述技术和方法的应用，该系统能够满足装配作业所需的精度要求，确保了装配质量和生产效率。
#### 结论
基于机器视觉的零件自动装配系统为工业生产线提供了一种高效、准确的解决方案。通过采用特征值方法、质心法、最小二阶矩等技术手段，以及基于小孔摄像机模型的RAC 2步标定法，不仅实现了零件的有效识别与定位，还保证了系统的实时性和精度。这种技术的应用不仅能够显著提升生产效率和产品质量，也为未来智能制造的发展奠定了坚实的基础。
