机器视觉对位中的常见模型与技术原理

在工业自动化领域,机器视觉对位技术是实现精密制造的核心环节,其本质是通过光学成像与算法解析,精确计算目标物体的位置和姿态偏差,并引导执行机构完成校正。根据应用场景的精度需求、物体尺寸和环境约束,业界发展出多种对位模型,主要可分为自对位模型和映射对位模型两大类。

自对位模型:单相机高效定位

自对位模型通过机械定位确保目标物体位置固定,仅需在对象端(待调整物体)设置相机进行位置纠偏。其核心流程包括:示教模板位置→实时计算偏移量→机械纠偏→完成贴合。根据标记点(Mark点)数量与布局,主要分为以下类型:

  1. 单Mark点模型

通过识别单个Mark点(通常为产品中心)计算平移偏移量,适用于小尺寸刚性物体或低精度场景,如小家电组装。

  1. 双Mark点模型

识别物体长边或对角线上的两个Mark点,通过中点计算平移,连线计算旋转角度,精度提升至±0.08mm。适用于角度敏感的电路板贴合。

  1. 四Mark点模型

以矩形四角为Mark点,通过对角线交点和角度平均值计算位姿,精度达±0.05mm。常见于高精度要求的电子元件装配。

  1. 多相机扩展模型

针对大尺寸物体(如车载屏幕),采用双相机或四相机协同,通过虚拟拼接实现全域定位,保持±0.05mm精度。丝印领域专用的抓边模型(四/五相机)甚至可达±0.02mm,通过测量四条边距实现直角/弧角屏幕的精密对位。

表:常见自对位模型性能对比

映射对位模型:动态坐标转换

当目标端与对象端位置均不固定时,需采用映射对位模型。该模型通过多相机建立空间映射关系,将目标坐标转换至对象坐标系:

单目双Mark映射:目标端与对象端各设一个相机,通过Mark点角度差计算偏移,精度±0.05mm,适用于FPC与钢片贴合。

多Mark模型:如八Mark映射(四相机方案),通过四个角点建立映射关系,支持>200mm大尺寸产品(如汽车仪表盘),精度±0.05mm。

机器视觉对位技术已渗透至高端制造全链路:在半导体领域,双CCD与UVW平台组合实现微米级对准;在折叠屏产线,多相机抓边模型确保转轴区银浆的高精度印刷;未来趋势聚焦于多模态融合与自适应学习:结合深度学习预测材料形变,实现热膨胀实时补偿;通过强化学习优化匹配路径,如分级匹配算法将粗匹配时间缩短40%,精匹配精度提升至99.5%。随着算法与硬件的协同进化,机器视觉对位技术将持续推动精密制造向"零缺陷"目标迈进。

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