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微装配中变焦变倍视觉系统标定及自动聚焦

任同群 黄海亭 王晓东 刘钰

任同群, 黄海亭, 王晓东, 刘钰. 微装配中变焦变倍视觉系统标定及自动聚焦[J]. 红外与激光工程, 2018, 47(11): 1117001-1117001(10). doi: 10.3788/IRLA201847.1117001
引用本文: 任同群, 黄海亭, 王晓东, 刘钰. 微装配中变焦变倍视觉系统标定及自动聚焦[J]. 红外与激光工程, 2018, 47(11): 1117001-1117001(10). doi: 10.3788/IRLA201847.1117001
Ren Tongqun, Huang Haiting, Wang Xiaodong, Liu Yu. Calibration and automatic focusing of zoom vision system for microassembly[J]. Infrared and Laser Engineering, 2018, 47(11): 1117001-1117001(10). doi: 10.3788/IRLA201847.1117001
Citation: Ren Tongqun, Huang Haiting, Wang Xiaodong, Liu Yu. Calibration and automatic focusing of zoom vision system for microassembly[J]. Infrared and Laser Engineering, 2018, 47(11): 1117001-1117001(10). doi: 10.3788/IRLA201847.1117001

微装配中变焦变倍视觉系统标定及自动聚焦

doi: 10.3788/IRLA201847.1117001
基金项目: 

国家创新群体基金(51621064);国家部委基础预研重大项目(JCYK2016205A003);中央高校基本科研业务费专项资金(DUT16TD20)

详细信息
    作者简介:

    任同群(1980-),男,副教授,硕士生导师,博士,主要从事机器视觉和光学精密测量方面的研究。Email:ren_tq@dlut.edu.cn

    通讯作者: 王晓东(1967-),男,教授,博士生导师,博士,主要从事微小器件装配设备、精密测量方面的研究。Email:xdwang@dlut.edu.cn
  • 中图分类号: TP391;TP272

Calibration and automatic focusing of zoom vision system for microassembly

  • 摘要: 在微装配中,采用变焦变倍视觉系统可以有效解决测量范围与精度的矛盾,但同时也引入了动态标定和实时自动聚焦的新问题。为此,对变焦变倍显微视觉系统的标定和自动聚焦技术展开研究。在标定方面,首先通过变倍率法完成图像主点的标定。基于平面靶标定法,采用单视图单应矩阵分解对固定倍率下相机内外参数进行线性标定,再引入畸变模型,并由量子行为粒子群优化算法对标定结果进行非线性优化,优化之后的最大反投影误差约为0.13 pixel,平均反投影误差约为0.1 pixel。此外,通过高斯曲线拟合完成对任意工作状态下视觉系统放大倍数的校准。在自动聚焦方面,针对传统灰度梯度函数只考虑固定梯度方向且易受噪声影响的问题,采用八邻域最大梯度阈值的自动调焦算法,通过梯度阈值提高算法的抗噪性。与其他几种灰度梯度调焦函数相比,该算法的单峰性好,抗噪性强。
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出版历程
  • 收稿日期:  2018-06-13
  • 修回日期:  2018-07-17
  • 刊出日期:  2018-11-25

微装配中变焦变倍视觉系统标定及自动聚焦

doi: 10.3788/IRLA201847.1117001
    作者简介:

    任同群(1980-),男,副教授,硕士生导师,博士,主要从事机器视觉和光学精密测量方面的研究。Email:ren_tq@dlut.edu.cn

    通讯作者: 王晓东(1967-),男,教授,博士生导师,博士,主要从事微小器件装配设备、精密测量方面的研究。Email:xdwang@dlut.edu.cn
基金项目:

国家创新群体基金(51621064);国家部委基础预研重大项目(JCYK2016205A003);中央高校基本科研业务费专项资金(DUT16TD20)

  • 中图分类号: TP391;TP272

摘要: 在微装配中,采用变焦变倍视觉系统可以有效解决测量范围与精度的矛盾,但同时也引入了动态标定和实时自动聚焦的新问题。为此,对变焦变倍显微视觉系统的标定和自动聚焦技术展开研究。在标定方面,首先通过变倍率法完成图像主点的标定。基于平面靶标定法,采用单视图单应矩阵分解对固定倍率下相机内外参数进行线性标定,再引入畸变模型,并由量子行为粒子群优化算法对标定结果进行非线性优化,优化之后的最大反投影误差约为0.13 pixel,平均反投影误差约为0.1 pixel。此外,通过高斯曲线拟合完成对任意工作状态下视觉系统放大倍数的校准。在自动聚焦方面,针对传统灰度梯度函数只考虑固定梯度方向且易受噪声影响的问题,采用八邻域最大梯度阈值的自动调焦算法,通过梯度阈值提高算法的抗噪性。与其他几种灰度梯度调焦函数相比,该算法的单峰性好,抗噪性强。

English Abstract

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