顕微鏡機械視覚に基づく特徴位置決めは、精密組み立てにおいて重要な役割を担っています。大量精密組み立てにおいて、組み立て状態の違いが特徴位置決めの誤差を引き起こし、工程が中断し組み立て効率に影響を与えるため、強いロバスト性を持つ特徴位置決めアルゴリズムの構築が必要です。方向勾配ヒストグラム特徴と局所二値パターン特徴を融合したサポートベクターマシンモデルを提案し、ピラミッド探索戦略を用いて識別効率を向上させ、顕微鏡特徴位置決めを実現しました。自社開発の精密自動組み立て装置で性能試験を行い、異なる特徴を収集してサポートベクターマシンの学習を行い、テクスチャや照明などの干渉要因が位置決めの安定性と精度に与える影響を研究し、位置決め精度実験およびある部品の大量組み立てを実施しました。実験結果から、本手法で目標特徴位置を抽出すると、多様な条件下でも良好な単峰性と再現精度を持ち、識別率は98%、位置決め精度は4μm以内、組み立て精度は7μm以内でした。本手法は実際の大量生産における異なる組み立て条件下での位置決めニーズを満たし、自動化精密組み立て位置決めに有効な解決策を提供します。

精密組み立て;特徴位置決め;顕微鏡視覚;サポートベクターマシン