大量精密組立における組立状態の違いによる特徴位置誤差が原因でプロセスが中断し、組立効率に影響を与える問題に対して、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採用して認識効率を向上させ、顕微鏡特徴位置決めを実現した。自社開発の精密自動組立装置で性能検証および応用テストを行い、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安定性および精度に与える影響を調査し、位置精度実験およびある部品の大量組立実験を実施した。結果は、本手法が対象特徴位置を抽出し、正確な位置決めを実現でき、多様な条件下で良好な単峰性および再現精度を有し、認識精度は98％、位置精度は4μm以内、組立精度は7μm以内であることを示した。本手法は、実際の大量生産における様々な組立条件下での位置決め要求を満たし、自動化された精密組立位置決めに有効なソリューションを提供する。

精密組立;特徴位置決め;顕微鏡ビジョン;サポートベクターマシン