Para resolver o problema da interrupção do processo causada por erros de localização de características devido a diferentes estados de montagem na montagem precisa em massa, afetando a eficiência da montagem, é proposto um modelo de máquina de vetores de suporte que integra características do histograma de gradiente direcional e características de padrão binário local, adotando uma estratégia de busca piramidal para melhorar a eficiência do reconhecimento e realizar a localização microscópica das características. A verificação de desempenho e os testes de aplicação foram realizados em equipamentos automáticos de montagem precisa desenvolvidos internamente, coletando diferentes características para treinar a máquina de vetores de suporte, estudando o impacto de fatores de interferência como textura e iluminação na estabilidade e precisão da localização, além de realizar experimentos de precisão de localização e montagem em lote de determinados componentes. Os resultados mostram que o método pode extrair a posição das características-alvo e realizar a localização precisa, apresentando boa unimodalidade e repetibilidade sob diversas condições, com taxa de reconhecimento de 98%, precisão de localização melhor que 4 μm e precisão de montagem melhor que 7 μm. O método atende às necessidades de localização sob diferentes condições de montagem na produção em massa real, fornecendo uma solução eficaz para a localização automatizada de montagem precisa.

montagem precisa;localização de características;visão microscópica;máquina de vetores de suporte