摘 要：針對液壓閥組裝配精度提升的現(xiàn)有挑戰(zhàn)，本文提出了一種基于機器視覺的優(yōu)化方法。傳統(tǒng)的裝配方式精度受限，容易出現(xiàn)較大誤差，而該方法通過優(yōu)化設(shè)計圖像采集系統(tǒng)和多點位的誤差檢測，突破了精度限制。具體方法包括利用高分辨率相機和三維點云技術(shù)對裝配過程進行實時監(jiān)控和誤差校正，同時通過協(xié)同機械手的運動控制，實現(xiàn)自動化精準(zhǔn)裝配。此外，文章引入了誤差補償與動態(tài)優(yōu)化算法，進一步提升裝配精度。實驗結(jié)果顯示，相較于傳統(tǒng)裝配方法，機器視覺系統(tǒng)將裝配誤差控制在0.01mm以內(nèi)，穩(wěn)定性與精確性均大幅提升。

關(guān)鍵詞：機器視覺 液壓閥組 裝配精度

0 引言

隨著工業(yè)自動化和智能制造的發(fā)展，機器視覺因其高精度、非接觸式的特點，逐漸成為提升裝配精度的重要工具。機器視覺能夠?qū)崿F(xiàn)對裝配過程的實時監(jiān)控與反饋，還能通過精確的圖像處理算法，檢測并校正裝配中的微小誤差，大幅提高組裝精度與效率。在液壓閥組裝配過程中，傳統(tǒng)手段已難以有效控制部件的微小位置偏差和角度誤差，由于液壓閥組的結(jié)構(gòu)復(fù)雜、組件精密，任何微小的偏差都會影響其密封性和性能，進而影響整個液壓系統(tǒng)的穩(wěn)定性與可靠性。因此，基于機器視覺的液壓閥組裝技術(shù)應(yīng)運而生。本文旨在探討如何利用機器視覺系統(tǒng)提升液壓閥組裝配精度，并通過實驗驗證該方法的有效性與實用性。

1 機器視覺輔助液壓閥組裝配的基本原理

機器視覺系統(tǒng)通過光學(xué)成像設(shè)備對液壓閥各個組件進行實時監(jiān)控與檢測，動態(tài)調(diào)整裝配過程中的位置與角度誤差，最終確保裝配精度滿足嚴格的工業(yè)要求?，F(xiàn)代機器視覺系統(tǒng)具備亞像素級別的檢測能力，配備的高分辨率相機通常具有500萬像素甚至更高的分辨率，能夠?qū)崿F(xiàn)1μm甚至0.1μm的檢測精度。對于液壓閥組的關(guān)鍵部件，如閥體、閥芯和密封件，假設(shè)目標(biāo)精度為±10μm，該系統(tǒng)可通過精確的圖像處理算法檢測到±2μm的微小偏差，進而通過與自動化控制系統(tǒng)的聯(lián)動，實現(xiàn)實時反饋并調(diào)整機械手臂的動作。

2 方法設(shè)計

2.1 系統(tǒng)總體設(shè)計

總體設(shè)計以機器視覺系統(tǒng)為核心，結(jié)合伺服控制和動態(tài)誤差校正。圖像采集階段，系統(tǒng)可使用兩臺500萬像素的工業(yè)相機，分辨率為2592×2048，幀率為60 FPS，采集液壓閥各個關(guān)鍵部件的高清圖像。光源采用環(huán)形LED補光燈，色溫設(shè)定為6500K以確保光照均勻，減少反射和陰影對圖像質(zhì)量的影響。伺服控制器具有1 kHz的反饋頻率，用于實時修正裝配位置。

系統(tǒng)可采用三維點云重構(gòu)技術(shù)對液壓閥組的幾何結(jié)構(gòu)進行建模。使用工業(yè)相機進行多角度拍攝，通過三角測量法計算每個點的三維坐標(biāo)。假設(shè)獲取的圖像點云為P={p1， p2， ...， pn}，每個點的坐標(biāo)為（xi，yi，zi）。根據(jù)泊松重構(gòu)算法，三維模型的曲面S（x，y，z）可以表示為公式1：

（1）

其中，（r）為徑向基函數(shù)，i為權(quán)重，通過最小二乘擬合計算得出。利用該三維模型，可以精確測量液壓閥組的幾何尺寸誤差。

在此基礎(chǔ)上，圖像處理階段需要進一步識別閥芯與閥體的幾何特征點。假設(shè)理想情況下閥芯的幾何中心為（x0，y0，z0），實際檢測到的中心為（xi，yi，zi），則誤差向量E的計算如公式2所示：

E=（xi - x0，yi - y0，zi - z0） （2）

誤差校正通過逆運動學(xué)模型實現(xiàn)，并通過伺服控制器調(diào)整機械臂的位置。設(shè)定機械臂的末端位置后，校正后的目標(biāo)位置可以根據(jù)誤差進行調(diào)整。利用機械臂的雅可比矩陣，可以將這些位置誤差轉(zhuǎn)換為關(guān)節(jié)角度的調(diào)整量。假設(shè)通過計算，得到關(guān)節(jié)1、2和3的角度調(diào)整分別為0.15°、0.05°和0.10°，伺服控制器根據(jù)這些調(diào)整指令，調(diào)整機械臂的6個關(guān)節(jié)的角度，最終使得機械臂末端的精確位置，從而實現(xiàn)閥芯與閥體的精確裝配。

在具體的裝配過程中，系統(tǒng)將通過實時反饋不斷調(diào)整，如每個關(guān)節(jié)的位置偏差保持在±0.01°以內(nèi)，保證最終裝配精度達到微米級別誤差。

根據(jù)系統(tǒng)采集到的裝配數(shù)據(jù)，初始裝配的平均位置誤差為±0.05 mm，經(jīng)過視覺系統(tǒng)的檢測與誤差校正后，誤差下降至±0.01 mm。誤差下降的關(guān)鍵在于機器視覺的精確測量與自動校正策略[1]。

實際操作中，每張圖像的處理時間為50 ms，整個裝配過程需處理10張圖像，總處理時間約為500 ms。相較于機械臂的操作時間（約為5s），圖像處理時間占比較小，不影響系統(tǒng)的實時性。

2.2 機器視覺系統(tǒng)與機械手的協(xié)同設(shè)計

為實現(xiàn)視覺系統(tǒng)與機械手的有效協(xié)同，需確保兩者的時間和空間耦合。機器視覺系統(tǒng)在獲取部件的位置信息后，利用坐標(biāo)變換矩陣將圖像坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為機械手的工作坐標(biāo)系?？刹捎脛傂宰儞Q模型，即通過旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移向量T實現(xiàn)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，如公式3所示：

Pworld= R · Pimage+T （3）

其中，Pworld為機械手的工作坐標(biāo)，Pimage為圖像坐標(biāo)，R和T由系統(tǒng)標(biāo)定過程獲得。標(biāo)定過程中，通過多點標(biāo)定方法擬合攝像機與機械手的相對位置關(guān)系，確保坐標(biāo)轉(zhuǎn)換的準(zhǔn)確性。

此外，機械手的運動控制也是影響裝配精度的關(guān)鍵因素之一。為了實現(xiàn)高精度的裝配，機械手通常采用逆運動學(xué)模型，該模型根據(jù)目標(biāo)位置信息和機械手的當(dāng)前姿態(tài)計算各個關(guān)節(jié)的旋轉(zhuǎn)角度或平移量，以實現(xiàn)精確的位姿控制。可選用6自由度關(guān)節(jié)型機械手，其運動控制方程如公式4所示：

（4）

其中，表示機械手第 個關(guān)節(jié)的旋轉(zhuǎn)角度，Tdesired和Rdesired分別為目標(biāo)位置和姿態(tài)，-1為逆運動學(xué)方程。為保證機械手的精度，通常采用誤差補償算法，通過實時監(jiān)測裝配過程中的位姿誤差，調(diào)整各關(guān)節(jié)的運動軌跡。

在協(xié)同工作過程中，通過引入前饋控制和PID閉環(huán)控制策略，系統(tǒng)能夠在裝配過程中自適應(yīng)調(diào)整機械手的動作，確保裝配過程中誤差維持在可接受的范圍內(nèi)。

卡爾曼濾波通過對系統(tǒng)的觀測噪聲進行建模和估計，能夠有效地減少隨機誤差。系統(tǒng)假設(shè)觀測噪聲的方差已知，并利用這一假設(shè)進行濾波。濾波過程涉及一系列狀態(tài)更新步驟，包括當(dāng)前狀態(tài)的估計、卡爾曼增益的計算、狀態(tài)協(xié)方差矩陣的更新等?？柭鲆鏇Q定了如何在當(dāng)前估計和觀測值之間進行權(quán)衡，以得到更為準(zhǔn)確的狀態(tài)估計。

狀態(tài)估計基于當(dāng)前的狀態(tài)預(yù)測和新的觀測數(shù)據(jù)進行更新，而狀態(tài)協(xié)方差矩陣則用于描述估計的不確定性。隨著時間推移，卡爾曼濾波器持續(xù)根據(jù)新的觀測值調(diào)整系統(tǒng)的狀態(tài)估計，從而逐步減少誤差。通過這種方法，系統(tǒng)能夠有效減少裝配過程中的隨機誤差，在處理具有噪聲的視覺測量時，可大幅提高閥芯與閥體的裝配定位精度。

3 方法實現(xiàn)

3.1 硬件實現(xiàn)

硬件系統(tǒng)中，工業(yè)相機的分辨率應(yīng)達到500萬-1000萬像素范圍，以滿足微米級精度要求。液壓閥組裝配過程可使用800萬像素的工業(yè)相機，其成像傳感器尺寸為1/1.2in，單像素尺寸為2.4μm，圖像幀率為60 fps，能夠?qū)崿F(xiàn)高精度、高速度的實時檢測。根據(jù)裝配場景，通常需配置2-3臺相機，覆蓋裝配區(qū)域的全方位視角，由此可確保關(guān)鍵點位的檢測精度。

在光源控制系統(tǒng)中，液壓閥組裝配過程中可控制光源的色溫在5000K-6000K的日光色溫范圍內(nèi)，避免環(huán)境光對圖像處理的影響。光源功率通常為10W-50W，使用的LED環(huán)形光源直徑約為100-200mm，并通過漫射光板對光線進行均勻擴散，確保目標(biāo)表面的照明均勻性高于95%。

在圖像處理單元中，關(guān)鍵算法包括邊緣檢測、模板匹配及位姿識別[2]。可選擇Canny邊緣檢測算法，先通過高斯濾波器平滑圖像，濾波器尺寸可選擇3×3或5×5矩陣，設(shè)標(biāo)準(zhǔn)差=1.4。邊緣檢測的閾值設(shè)定為兩個值，分別為Tmin和Tmax，其中Tmin=0.05，Tmax=0.15（歸一化單位）。邊緣檢測后，利用Hough變換對直線和圓進行檢測，假設(shè)圓的半徑范圍為2mm-50mm，直線檢測精度可達±0.01mm。對液壓閥關(guān)鍵部件的識別，采用形狀匹配算法，通過比較工件圖像與預(yù)定義模板的相似度來定位，匹配精度可達0.005 mm。

系統(tǒng)的誤差模型可通過圖像畸變校正和位姿誤差估計來建立。工業(yè)相機成像存在徑向畸變和切向畸變，可采用針孔相機模型進行校正。針孔模型中，物點P的空間坐標(biāo)（X， Y， Z）與圖像平面上的像素坐標(biāo)（u， v）的關(guān)系可通過投影矩陣K表示，如公式5所示：

（5）

其中，K是相機的內(nèi)參矩陣，通常如公式6所示：

（6）

其中，x和y為焦距，Cx和Cy為主點坐標(biāo)。通過校正畸變參數(shù)K1， K2， p1， p2，可將圖像誤差控制在0.01 mm內(nèi)。

此外，在實際工作環(huán)境中，溫度需控制在20℃±2℃，濕度保持在40%-60%，減少溫度膨脹和濕度對精密部件尺寸的影響。

3.2 軟件實現(xiàn)

軟件系統(tǒng)中，先要對采集到原始圖像進行預(yù)處理，包括圖像去噪、灰度化、二值化及畸變校正等步驟。為提升圖像的信噪比，可使用高斯濾波器來平滑圖像。假設(shè)圖像的分辨率為4000×3000像素，濾波器的窗口尺寸可選用5×5或7×7，設(shè)標(biāo)準(zhǔn)差為1.5-2.0。畸變校正是通過模型參數(shù)校正相機的徑向和切向畸變，采用的針孔相機模型如公式7所示：

（7）

其中，K1、K2是徑向畸變系數(shù)，p1、p2是切向畸變系數(shù)，r是圖像中某點到圖像中心的距離。通過標(biāo)定相機，確定畸變系數(shù)，并將畸變誤差控制在0.01mm以內(nèi)[3]。

在圖像預(yù)處理完成后，軟件系統(tǒng)通過特征提取算法識別液壓閥組件的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)和邊緣?；贑anny邊緣檢測，系統(tǒng)通過一階導(dǎo)數(shù)和雙閾值邊緣濾波技術(shù)，定位組件邊緣。設(shè)定高閾值Thigh=0.15，低閾值Tlow=0.05，以確保檢測的準(zhǔn)確性。對于液壓閥中關(guān)鍵部件（如閥芯和閥座）的特征匹配，利用形狀匹配算法將實時采集的工件圖像與預(yù)定義模板進行比對。采用Hausdorff距離度量，定義兩個集合A和B之間的距離，如公式8所示：

（8）

通過這一距離的最小化，保證了工件位置及姿態(tài)的精確匹配，匹配誤差可控制在0.005 mm以內(nèi)。

軟件還需對環(huán)境變量（如溫度、濕度）的波動進行自適應(yīng)補償。溫度傳感器實時監(jiān)控設(shè)備周圍環(huán)境溫度，軟件通過熱膨脹模型對精度進行修正。例如，金屬部件的線性膨脹系數(shù)α=1.2×10-5mm/℃，當(dāng)溫度升高5℃時，液壓閥某關(guān)鍵零件的長度會增大ΔL=αLΔT=1.2×10-5×50×5=0.003mm。軟件根據(jù)這一誤差值動態(tài)補償，使得熱膨脹誤差在裝配精度中得到有效控制。

4 方法驗證

為驗證基于機器視覺的液壓閥組裝配精度提升方法的有效性，實驗采用三組不同的裝配方案進行對比：基于傳統(tǒng)機械定位的裝配方式、未經(jīng)誤差補償?shù)臋C器視覺裝配方式以及引入誤差補償?shù)臋C器視覺裝配方式。

實驗系統(tǒng)的工業(yè)相機分辨率設(shè)為800萬像素，采集圖像的視場范圍為80mm×60mm。光源選擇色溫為5600K的LED環(huán)形光源，并通過圖像處理算法對液壓閥組件的關(guān)鍵位置（如閥芯、閥座等）進行檢測，圖像處理時間為50 ms。運動控制系統(tǒng)使用高精度伺服電機，分辨率為0.001 mm，最大速度為500 mm/s。每次實驗重復(fù)進行50次，統(tǒng)計實驗結(jié)果的均值和方差，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性[4]。

傳統(tǒng)機械定位方式的裝配精度依賴于固定治具，測得其平均定位誤差為0.12mm，標(biāo)準(zhǔn)差為0.03mm。對于未經(jīng)誤差補償?shù)臋C器視覺裝配方式，圖像處理系統(tǒng)能夠較為準(zhǔn)確地識別工件邊緣位置，但由于未考慮誤差補償，其平均定位誤差為0.08mm，標(biāo)準(zhǔn)差0.02 mm。采用誤差補償?shù)臋C器視覺系統(tǒng)通過實時反饋校正誤差，實驗結(jié)果顯示平均定位誤差為0.01mm，標(biāo)準(zhǔn)差為0.005mm，裝配精度提升了約86%。

在精度驗證中，誤差模型基于圖像與實際工件位置的映射關(guān)系構(gòu)建，使用齊次坐標(biāo)變換矩陣對裝配誤差進行計算。誤差主要來源于相機畸變、機械臂的運動誤差以及光源的不均勻性，通過誤差補償算法能夠?qū)⒏黜椪`差控制在0.01mm以內(nèi)。圖像處理過程中，邊緣檢測的精度達到了±0.005mm，采用亞像素級檢測技術(shù)對閥芯、閥座等關(guān)鍵部位進行精確定位，有效提升了組裝精度。

實驗結(jié)果表明，基于機器視覺的液壓閥組裝配系統(tǒng)在引入誤差補償后，裝配精度顯著提升，誤差控制在0.01mm以內(nèi)，穩(wěn)定性優(yōu)于傳統(tǒng)裝配方法。

5 結(jié)語

本文提出了一種基于機器視覺的液壓閥組裝配精度提升方法，通過實時監(jiān)控和動態(tài)誤差校正，有效解決了傳統(tǒng)裝配方式中精度不足的問題。研究結(jié)果表明，機器視覺系統(tǒng)憑借其亞像素級別的檢測能力和自動化校正機制，能夠顯著降低液壓閥裝配中的位置和角度誤差，將裝配誤差控制在0.01mm以內(nèi)。未來，隨著機器視覺和智能制造的發(fā)展，進一步優(yōu)化算法和系統(tǒng)設(shè)計，提升實時反饋與誤差補償?shù)男?，將成為研究的重點方向。

參考文獻：

[1]丁鵬照.液壓閥組自動化裝配控制系統(tǒng)設(shè)計要點分析[J].現(xiàn)代工業(yè)經(jīng)濟和信息化，2024，14（03）：83-85.

[2]趙海欽，牟銘睿，王小榮.基于機器視覺的漁業(yè)垃圾收集機器人設(shè)計[J].科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新，2024（20）：217-220.

[3]宋佳琪，張宇蒙，胡夢倩，等.基于機器視覺的液壓閥鋼珠壓裝技術(shù)研究[J].電子測試，2021（05）：15-16+45.

[4]劉德健，馬端志，馬梓焱，等.液壓支架液壓閥可靠性提升研究[J].煤礦機械，2024，45（08）：35-37.