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基于两台显微相机主动运动的微球孔姿态高精度测量方法.docx
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基于两台显微相机主动运动的微球孔姿态高精度测量方法.docx
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自 20 世纪 80 年代至今, 微机电系统得到了飞速的发展, 微装配与微操作技术也取得
了较大的进步. 目前, 微装配仍然是一个热点领域, 如何将不同形状不同材质的微小型零件
进行高精密装配, 仍然存在很多需要解决的问题
[1]
. 其中, 微器件姿态的测量在微装配中是
一个非常重要的方面, 是后续的运动控制、姿态调整的基础, 受到研究人员的普遍重视. 目
前, 已有大量关于姿态测量的文献. 例如, 文献[2]利用立体视觉测量了超音速风洞中滚动目
标的位姿, 通过删除不匹配点, 提高了测量精度. 文献[3]提出了一种利用两台机器人的机载
相机估计目标位置的方法, 利用两台相机图像中目标的匹配特征点计算目标的 3D 位置, 相
当于立体视觉. 针对非基准复杂零件的位姿测量问题, 文献[4]中提出了一种基于迭代优化
的视觉测量方法, 不需要特征提取, 具有较高的测量精度, 但每次测量耗时近 20 s. 文献[5]
提出了一种基于卷积神经网络的端到端的位姿测量方法, 实现了棋盘格目标的位姿测量. 文
献[6]设计了基于三轴陀螺仪、三轴加速度计和三轴磁强计的姿态测量系统, 通过多传感器
数据融合求取无人机姿态, 并将加速度计信任度引入基于四元数的互补滤波算法, 增加了无
人机姿态测量的精度. 文献[7]提出了一种融合 RGB 和深度传感器信息的姿态估计方法, 提
高了姿态估计对尺寸、光照和噪声的鲁棒性, 提高了复杂场景中方形基准标记的姿态估计
精度. 文献[8]中提出了一种基于单位四元数的立体视觉初始姿态估计方法, 并对姿态估计
精度进行了预测和分析. 通过对机器人姿态的旋转和平移的相关分析, 分离出旋转协方差和
平移协方差, 有效地实现协方差估计, 实现了姿态的精确估计. 文献[9]提出了一种基于 3D
激光雷达和立体视觉信息融合的非合作目标姿态测量及运动估计方法, 实现了对空间非合
作目标姿态的高精度测量.
上述姿态估计皆可实现对目标姿态的准确测量, 但皆属于宏观测量, 且其中有些测量
方法需要多种传感器, 通过信息融合提高姿态测量的精度. 在微装配中, 由于显微视觉视野
小景深小, 操作空间小, 不同的显微相机几乎没有公共视野, 故上述姿态测量方法不适用于
微装配. 为此, 研究人员提出了一些基于显微视觉的目标姿态测量的方法. 文献[10]提出了
一种基于 Hough 变换和模板匹配的目标定位和姿态检测方法. 该方法能精确定位目标并获
得其倾斜角度. 文献[11]提出了一种基于单目显微视觉系统的平面位姿估计算法, 用于基于
视觉引导下的微零件加工. 利用基于 PnP (Perspective-n-point)算法的线性方法估计姿态的初
始值, 然后利用正交迭代算法对姿态进行优化, 可保证姿态矩阵的单位正交性. 文献[12]提
出了基于双目视觉检测针状目标姿态的方法, 提取针状目标特征点, 标定空间三维坐标系与
二维图像之间的转换矩阵, 得到目标中轴线上一系列点的三维坐标, 采用最小二乘法拟合直
线, 得出针状目标的姿态向量, 测量误差为±±0.3°. 文献[13]提出了一种基于三路显微视觉
系统的微小零件在线检测与装配策略, 提出了基于图像特征的微零件相对位姿测量算法, 实
现了复杂的微小零件装配. 文献[14]提出了一种利用单台显微相机测量凸台零件姿态的方
法, 利用凸台的阴影估计零件的姿态, 方向向量均方根误差约 0.2°. 文献[15]提出了一种基
于显微视觉的微胶接自动装配方法, 利用点特征测量两个器件之间的相对位置偏差, 采用视
觉伺服完成微装配任务. 文献[16]提出了一种基于支持向量机的微器件识别方法, 利用
Broyden 方法在线估计表征位置偏差的图像雅可比矩阵, 实现了基于显微视觉的微器件识
别、定位和抓取. 文献[17]提出了一种基于轮廓基元的微器件体征提取方法, 基于模板匹配
实现轮廓基元与微器件图像的对准, 从而准确提取出图像特征. 对于 3 台显微相机构成的视
觉测量系统, 基于上述提取的点和线特征, 实现了微器件的高精度姿态测量, 其中位置均方
根误差为 3 μm, 方向均方根误差为 0.05°.
但上述方法无法实现带孔球类目标的姿态测量. 在一些球形零件的微装配中, 对微零
件三维姿态的精确测量是完成装配任务的关键. 文献[18]提出了一种基于单目显微视觉测量
微球孔姿态的方法, 通过相机的主动运动完成对微球球心与微孔孔心的聚焦, 获得球心与孔
心的图像坐标并转换到微管操作手所在的运动坐标系中, 计算出微球孔姿态向量. 此方法并
未对聚焦轴方向的运动进行标定, 相机沿聚焦轴运动后特征点的图像坐标存在误差, 导致姿
态测量不够精确. 针对显微视觉景深小的特点, 文献[19]中提出了一种基于双目显微视觉的
微球孔姿态测量方法, 通过显微相机主动运动测量出微球球心到微孔的向量所在平面的法
向量, 利用两台显微相机测量出的两个平面的法向量叉乘, 获得微球球心到微孔的姿态向
量, 测量误差为 0.7°, 精度有待进一步提高. 文献[20]中提出了一种基于单目显微视觉的微
球孔姿态测量方法, 通过对微球与微孔的精确定位, 计算出微球心与微孔心的空间相对位置
关系, 并由此计算出微球孔姿态, 测量精度为 0.3°. 此方法中显微相机竖直安装, 位于微球
调整平台的正上方, 由于显微视觉景深小视野小的特点, 相机距离微球较近, 限制了操作空
间的高度, 且微球零件与其他零件配合安装时, 很容易遮挡视野, 不利于装配操作.
在惯性约束核聚变的微靶制靶过程中, 需要对微球和微管进行高精度对接. 其中, 微球
孔的高精度姿态测量是影响装配质量的核心问题, 如何进一步提高微球孔姿态的测量精度
是亟待解决的难题. 针对上述微球孔姿态测量方法的不足, 本文在倾斜双目显微视觉引导
下, 通过相机的主动运动, 实现了微球孔姿态的高精度测量. 本文的主要贡献包括: 1) 通过
相机的主动运动, 分别将微球中心和微孔中心的图像调整到光轴中心点的位置, 利用高精度
的主动运动量计算微球孔的姿态. 2) 对相机运动轴进行了标定, 考虑了相机运动轴与相机
光轴不平行引起的运动量, 并对用于姿态计算的相机运动量进行了修正.
本文内容安排如下: 第 1 节介绍系统构成以及系统标定方法, 包括相机运动与图像特
征变化之间的图像雅可比矩阵标定、相机光轴与聚焦运动轴的标定、相机运动坐标系与微
球调整平台坐标系间的角度转换矩阵的标定、相机光轴中心点的标定. 第 2 节给出了微球
微孔的精确定位方法, 在图像空间聚焦以及定位微球和微孔, 得到其图像坐标. 第 3 节为微
球孔的姿态测量方法, 介绍了测量的原理与步骤. 第 4 节为实验与结果, 进行了微球孔测量
实验, 并与已有的方法进行了对比. 第 5 节为结论, 对全文进行了总结.
1. 系统构成及标定
1.1 带孔微球零件
目标零件为直径 500 μm 的微球, 球上微孔直径为 8 μm. 微球示意图如图 1 所示. 球心
孔心连线与微孔平面法向量一致, 微球微孔尺寸过小, 常规视觉因分辨率不足无法对其进行
有效成像并测量. 此外, 微球微孔尺寸相差数十倍, 微孔与微球边缘无法处于同一视野之内,
需使用变倍显微相机对其进行跨尺度观测并测量.
图 3 平台坐标系示意图
Fig. 3 Coordinates of experiment platform
下载: 全尺寸图片 幻灯片
图 3 中, {C1}{C1}表示显微相机 1 的相机坐标系, Xc1Xc1 对应于其图像坐标水平轴方
向, Yc1Yc1 对应于其图像坐标竖直轴方向, Zc1Zc1 为其光轴方向. {C2}{C2}表示显微相机 2
的相机坐标系, Xc2Xc2 对应于其图像坐标水平轴方向, Yc2Yc2 对应于其图像坐标竖直轴方
向, Zc2Zc2 为其光轴方向. {M1}{M1}表示显微相机 1 运动机构坐标系, {M2}{M2}表示显微
相机 2 运动机构坐标系, {W}{W}表示微球调整平台坐标系. 三个坐标系{M1}{M1}、
{M2}{M2}和{W}{W}的 X 轴、Y 轴、Z 轴分别相互平行.
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