[发明专利]面向装配的微零件对称边缘亚微米精度特征识别方法

权利要求书

1.一种面向装配的微零件对称边缘亚微米精度特征识别方法，其特征在于：

所述方法是基于显微机器视觉的微装配对位关键特征提取识别方法,识别精度达到亚微米级,通过对称边缘的特征预判断获取具有对称特性的直线类或圆弧类特征目标零件和基体零件的精确位置和相对位置,其具体包括下列步骤：

1)首先对相机获取的目标零件和基体零件装配对位原始图像进行预处理：包括图像灰度化和图像边缘增强；

其中，采用黑白相机无需对图像进行灰度化的转换，图像灰度化采用的方法是加权平均法、平均值法和最大值法；

2)确定检测目标微小型结构的加工工艺类型和关键装配对位边缘关键特征；

根据实际零件的不同，其装配对位关键边缘特征会有所不同：轴孔类的微小结构件装配的对位关键特征是圆弧，而平板类方形槽的装配对位关键特征则是直线段；

3)采用对称差分的方法对原图像进行直线类或圆弧类装配对位关键特征的初检测，用于判断目标零件和基体零件在装配对位过程中，在不同方向上的装配对位关键特征的选取；

通过对装配对位关键特征的初检测判断对原图像进行了图像分割得到处理图像区，即零件局部图；

4)感兴趣区域选取，对应基体零件的感兴趣区和目标零件的感兴趣区,对于零件装配对位边缘关键特征的不同，出现的特征类别不同，感兴趣的位置不是规定的，会根据具体情况进行相应的改变；

提取过渡区的最佳测度参数：采用计算有效平均梯度EAG和对图像灰度的剪切操作来确定；

其中，EAG的定义为：

E A G = T g T p - - - ( 1 ) ; ]]>

其中，为总梯度和；

其中，为梯度不为零的像素总数；

通过(3)对图像边缘过渡区的计算可以初步的确定感兴趣的分布范围；

根据(2)获得目标零件和基体零件对称边缘信息，来精确选取感兴趣区域；

对称边缘过渡区的提取，在使用有效平均梯度时，需要定义灰度剪切函数：

高端剪切函数

低端剪切函数

其中，L为剪切值,其范围为0～255；根据剪切值计算出EAG_low(L)和EAG_high(L)的值；

由公式(1)可知，EAG代表的是图像中的一个有选择的统计量，在计算EAG时，只用到了非零梯度的像素，且是图像中非零像素的平均梯度；

其中，f(i,j)代表在二维空间变化的图像函数，(i,j)∈S，S表示图像像素空间坐标的整数集，g(i,j)为图像的梯度函数；

典型EAG(L)～L曲线为单极值曲线，即EAG_low(L)和EAG_high(L)均只有一个极值点，并将取得极值点处对应的灰度值记为L_low和L_high，且L_low＝arg{max[EAG_low(L)]}，L_high＝arg{max[EAG_high(L)]}；

这两个极值点对应的灰度值被认为是过渡区域对应的边界灰度值，由这两个值分出来的图像区域就是过渡区，实际的应用中，由于显微图像边缘的特塑形，还需要对提取的边缘区域进行适当的伸缩；

5)灰度统计分析，采取基于排序统计分析的图像边缘增强滤波器OSEEF，设输入信号x_i,1≤i≤N，经过排序后得到序列x(i)，满足

x(1)≤x(2)≤x(3)≤...≤x(N)，构成点集Xl和Xh，为其两个子集，划分如下：

Xl:x(1+k₁),...,x(n₁)和Xh:x(n₂),...x(N-k₂)；

式中0≤k₁≤N-n₁，0≤k₂≤n₂-1；

H(·)为采用平均滤波算子的运算；

H ( X l ) = 1 n 1 - k 1 Σ i = 1 + k 1 n 1 X ( i ) ]]>

H ( X h ) = 1 N - k 2 - n 2 + 1 Σ i = n 2 N - k 2 X ( i ) ; ]]>

定义D为D＝H(Xh)-H(Xl)；

定义y^*为

x^*为滤波窗中心样本点，

定义T为某个阈值，则OSEEF滤波器的输出为：

y = y * , D ≥ T H ( X h ) + H ( X l ) 2 , D < T ; ]]>

6)对称边缘拟合，就是根据前面的计算来拟合具有相似特征的对称基准线，目标零件和基体零件在相同的加工条件下，其边缘的感兴趣区的各个像素点的灰度分布具有相似的特征，在此特征的基础上，通过Hough变换来拟合对称相似基准线，根据实际零件的不同，其装配对位关键边缘特征会有所不同；在实际应用中图像中得到的边缘点(x_i,y_i)是采用参数方程；

ρ＝x_i cosθ+y_i sinθ，其中ρ代表直线到原点的垂直距离，θ代表X轴到直线垂线的角度，通过求出ρ，θ就可以得到边缘的直线或曲线方程；

7)误差补偿计算，通过寻找目标零件和基体零件的中心线来计算图像位置误差补偿量：分别计算目标零件和基体零件的中心P0和P0’所在的位置，然后计算P0和P0’之间的位置误差，并通过坐标系转换的方式计算实际的位置误差补偿量，即图像坐标系得到的误差计算数值经过坐标系的转换可以得到实际的微动平台坐标系的误差位移量，从而实现微小型结构件的无损、高精度装配。