현미경 기계 비전을 기반으로 한 특징 위치 지정은 정밀 조립에서 중요한 부분입니다. 대량 정밀 조립에서 조립 상태가 다르면 특징 위치 지정 오류가 발생하여 공정이 중단되고 조립 효율에 영향을 미치기 때문에 강인성이 높은 특징 위치 지정 알고리즘을 구축할 필요가 있습니다. 방향성 그래디언트 히스토그램 특징과 지역 이진 패턴 특징을 융합한 서포트 벡터 머신 모델을 제안하고, 피라미드 검색 전략을 사용하여 인식 효율을 높여 현미경 특징 위치 지정을 구현했습니다. 자체 개발한 정밀 자동 조립 장비에서 성능 테스트를 수행하고, 다양한 특징을 수집하여 서포트 벡터 머신을 학습했으며, 텍스처 및 조명 등 간섭 요인이 위치 지정 안정성과 정확도에 미치는 영향을 연구하고, 위치 지정 정확도 실험과 일부 부품의 대량 조립을 진행했습니다. 실험 결과 본 방법은 다양한 조건에서 목표 특징 위치를 추출하는 데 단봉성과 반복 정확도가 우수하며, 인식 정확도는 98%, 위치 지정 정확도는 4 μm 이내, 조립 정확도는 7 μm 이내로 나타났습니다. 본 방법은 실제 대량 생산에서 다양한 조립 조건 하에서의 위치 지정 요구를 충족하며, 자동화된 정밀 조립 위치 지정에 효과적인 해결책을 제공합니다.

정밀 조립;특징 위치 지정;현미경 비전;서포트 벡터 머신