针对单目大视场平面测量时,测量平面内不便布置靶标和大尺寸靶标难以制作的问题,提出一种利用布设在平行面上的小尺寸平面靶标进行标定的方法。选定一个平行面为标定平面,将单个小尺寸平面靶标合理放置在标定平面的多个位置拍摄,整合构造出一个大尺寸平面靶标,采用非线性优化的方法进行摄像机内、外参的优化求解。结合平行约束和距离参数得到测量平面与图像平面的单应矩阵,实现大视场平面测量。建立平面测量的精度模型,对测量区域各处精度的分布以及影响测量精度的摄像机内参、安装角度和高度等因素进行理论分析和实验验证。实验结果表明:该方法可有效保证整体测量精度;在上底920 mm、下底1360 mm、高920 mm的梯形视场内标定,距标定平面200 mm的测量平面内的测量误差低于0.6%;测量区域内各处误差的分布趋势与精度模型一致。此方法完全适用于大视场平面测量。

对用于图像特征定位的标准互相关算子灰度无关特性展开了研究.由于在显微视觉中的大多数图像灰阶较低，接近于三值甚至二值图像；可籍此灰度无关特性对模板匹配的算法进行优化.实验结果表明，标准互相关的灰度无关特性可以在实际中指导设计模板图像，降低相关运算计算速度，以及指导改善照明条件.

针对手工调节照明强度、人为评测图像质量给全自动微装配/微操作带来功能局限,本文从图像高频信息分析(IHFA)的角度提出图像质量评测方法。该方法利用基于时域的梯度函数或基于频域的傅里叶变换对图像的高频能量进行计算,从而实现最佳照明强度寻优。开发了照明自动调控系统,并以此硬件为基础进行显微视觉照明实验。实验表明,图像平均亮度相应变化的平均线性度可达1.3%;在适当的照明强度下,显微图像的高频信息最大;另外,传统的图像质量评价(IQA)体系侧重于评测人类视觉感知的效果,而基于IHFA的测度函数则更好地反映了图像的信息传感功能。

提出了一种基于SUSAN算法和Hough变换的直线边缘亚像素定位方法。在该方法中,给出了SUSAN算法模板选择的依据,同时定义了直线边缘响应函数并引入加权Hough变换。首先,利用直线边缘响应函数对直线边缘进行提取;然后对具有响应值的灰度点进行Hough变换并将该响应值作为权值记入参数空间累加器,得到粗定位;在粗定位的基础上对映射区进行局部细化,并对区域内点进行拟合,最终得到直线边缘精定位。实验证明:直线边缘定位精度可达0.3pixels,同时为解析曲线亚像素定位提供了一种新的思路。

讨论了照明强度对自动聚焦的影响。开发了照明自动调控系统,为显微视觉照明问题的研究提供了物质前提。利用快速傅里叶变换对离焦图像序列以及不同照明强度图像序列进行频谱分析,证明照明强度条件对图像高频能量影响显著。提出了对图像特征高频能量有效度量的评价函数。自动聚焦实验表明,照明强度对于聚焦曲线的特性产生很大影响,经照度优化后的自动聚焦具有更高的聚焦精度,可达0.857μm,证明照明强度优化对于提高自动聚焦精度具有实用价值。

分析了Roberts柔性机构的伪刚体模型,说明对应某一行程,轨迹点P的位置存在最优解使其运动直线度最高,给出了一种直线度等值线图方法来确定最优解的大概位置,最后借助有限元方法做进一步的优化.由于单个Roberts机构只能提供点的直线运动,所以将两个Roberts机构并联得到一个柔性导向机构.对这种柔性导向机构进行了设计加工、仿真以及实验,结果表明,这类柔性导向机构经过优化后,在毫米级行程时垂直运动方向上的偏移<1 μm,基本满足大行程、高精度柔性直线导向机构的要求.

提出一种评估空域聚焦函数的方法。从计算时间与聚焦曲线变化率两个方面,提出四个参量作为评估依据,可从多个函数中筛选出最佳聚焦测度。针对研制的微对准装配自动聚焦系统的评估结果表明:灰度熵函数是适合于该系统的最佳聚焦测度。为克服聚焦搜索运动中的机械传动回差,提出不同于传统聚焦策略的“定位法”。该方法的核心是建立聚焦函数值与离焦量之间的函数关系,提出采用多项式拟合、高斯函数拟合以及样条插值拟合的方法可以构建这种函数关系;并给出了计算结果。最后综合灰度熵函数与定位法策略进行自动聚焦实验,得到自动聚焦精度为3.4 μm;完成一次自动聚焦平均时间为3.3 s。实验结果证明所述方法可以实现准确、实时地自动聚焦。

功率放大器的输出误差、压电陶瓷的洄滞及蠕变误差、驱动器之间的耦合误差等是影响机器人运动精度的关键因素.采用视觉伺服控制方法,提高图像处理速度,是降低微操作机器人运动误差的必要措施.