대량 정밀 조립에서 조립 상태 차이로 인한 특징 위치 오차로 프로세스 중단 및 조립 효율 저하 문제를 해결하기 위해 방향 기울기 히스토그램 특징과 지역 이진 패턴 특징을 융합한 서포트 벡터 머신 모델을 제안하고, 피라미드 탐색 전략을 채택하여 인식 효율을 향상시키고 현미경 특징 위치를 구현하였다. 자체 개발한 정밀 자동 조립 장비에서 성능 검증 및 응용 테스트를 수행하였으며, 다양한 특징을 수집하여 서포트 벡터 머신을 학습시키고, 질감 및 조명 등의 간섭 요인이 위치 안정성과 정밀도에 미치는 영향을 연구하였으며, 위치 정밀도 실험 및 특정 부품의 대량 조립 실험을 진행하였다. 결과는 본 방법이 목표 특징 위치를 추출하여 정확한 위치 결정을 가능하게 하며, 다양한 조건에서 단봉성 및 반복 정밀도가 우수하고 인식 정확도가 98%, 위치 정밀도는 4 μm 이하, 조립 정밀도는 7 μm 이하임을 보여주었다. 본 방법은 실제 대량 생산에서 다양한 조립 조건 하 위치 요구를 충족하며 자동화된 정밀 조립 위치 결정을 위한 효과적인 솔루션을 제공한다.

정밀 조립;특징 위치 결정;현미경 비전;서포트 벡터 머신