기계 비전에 기반한 미세 특징 위치 지정은 정밀 자동화 조립의 핵심 단계입니다. 외부 간섭과 부품 자체의 차이로 인해 시각적 안내 오류가 발생하기 쉽고, 이는 조립 성공률에 영향을 미칩니다. 따라서 거친 위치 지정과 정밀 위치 지정 두 단계로 구성된 복합 위치 지정 방법을 제안합니다. 먼저, 컨볼루션 신경망 기반의 객체 박스 검출 알고리즘을 통해 관심 영역을 추출하여 거친 위치 지정을 수행합니다. 이를 기반으로 윤곽선 기하학적 특징 정합 방식을 통해 부품의 정밀 위치 지정을 구현합니다. 또한 알고리즘에서는 자동 라벨링 보조 동적 학습 메커니즘을 도입하여 서로 다른 배치 부품 간 차이로 인한 위치 지정 실패율이 높은 문제를 해결합니다. 자체 개발한 조립 장비에서 이 방법을 테스트하였으며, 밝기, 초점 흐림, 자세 변화가 시각 위치 지정 알고리즘의 강인성에 미치는 영향을 분석하고 위치 정확도 및 소량 조립 실험 테스트를 수행했습니다. 결과는 본 방법이 다양한 간섭 하에서도 조립 성공률이 97%에 달하며, 시각 위치 지정의 절대 및 반복 정밀도가 모두 2 μm 이내이고, 조립 정밀도가 10 μm 이하로 정밀 미조립의 위치 지정 알고리즘의 정확도와 안정성 요구를 충족함을 보여줍니다.

정밀 미조립;기계 비전;특징 위치 지정;목표 검출