機器視覺對位(wei)中的常(chang)見模型與技(ji)術原理

在工業自(zi)動(dong)化(hua)領(ling)域，機器視覺對位(wei)(wei)(wei)技(ji)術是(shi)實現精(jing)密(mi)制造的(de)核心環(huan)(huan)節(jie)，其本(ben)質(zhi)是(shi)通過光(guang)學成像與算法解析，精(jing)確計算目標(biao)物體的(de)位(wei)(wei)(wei)置和(he)姿態偏差，并引導執行(xing)機構(gou)完成校正。根據應(ying)用(yong)場景的(de)精(jing)度需求、物體尺(chi)寸和(he)環(huan)(huan)境約(yue)束，業界發(fa)展(zhan)出(chu)多種對位(wei)(wei)(wei)模型，主要可分為自(zi)對位(wei)(wei)(wei)模型和(he)映射對位(wei)(wei)(wei)模型兩大類。

自對位模型：單相機高效定位

自對位(wei)模型通(tong)過機械定位(wei)確保目(mu)標(biao)物(wu)(wu)體(ti)位(wei)置固定，僅需在對象端(duan)（待(dai)調(diao)整(zheng)物(wu)(wu)體(ti)）設置相機進(jin)行位(wei)置糾(jiu)偏(pian)。其核心流(liu)程包括：示教模板位(wei)置→實時計算偏(pian)移量(liang)→機械糾(jiu)偏(pian)→完成貼合。根(gen)據標(biao)記點（Mark點）數量(liang)與布局，主要分(fen)為以下類型：

1. 單Mark點模型(xing)  

   通過識別單個Mark點(dian)（通常(chang)為產(chan)品中心(xin)）計(ji)算(suan)平移(yi)偏移(yi)量，適(shi)用于(yu)小尺寸剛性(xing)物(wu)體或(huo)低精度場景，如小家電組裝(zhuang)。

2. 雙Mark點模型  

   識別(bie)物(wu)體長邊或對角線上的(de)兩個Mark點(dian)，通過中點(dian)計算(suan)平移，連線計算(suan)旋轉(zhuan)角度，精度提升至(zhi)±0.08mm。適用于(yu)角度敏感(gan)的(de)電(dian)路(lu)板貼(tie)合。

3. 四(si)Mark點模型  

   以矩形四角為Mark點，通過對角線(xian)交點和角度(du)平均值(zhi)計算位姿，精(jing)度(du)達±0.05mm。常見于高精(jing)度(du)要求的(de)電子元(yuan)件裝(zhuang)配。

4. 多相機擴展模(mo)型  

   針對大尺寸(cun)物體(ti)（如(ru)車載(zai)屏(ping)幕），采用雙相機(ji)或四相機(ji)協(xie)同，通過(guo)虛擬(ni)拼接實現全域定位，保持(chi)±0.05mm精(jing)(jing)度。絲印領域專用的抓邊(bian)模(mo)型(xing)（四/五相機(ji)）甚至可(ke)達±0.02mm，通過(guo)測量四條邊(bian)距實現直(zhi)角(jiao)/弧角(jiao)屏(ping)幕的精(jing)(jing)密(mi)對位。

表：常見(jian)自對位(wei)模型性能對比(bi)

 映射對位模型：動態坐標轉換

當目標(biao)端與對(dui)象端位置均不(bu)固(gu)定時，需采(cai)用映射對(dui)位模型(xing)。該模型(xing)通過多相(xiang)機(ji)建立空間映射關系(xi)，將目標(biao)坐標(biao)轉換至對(dui)象坐標(biao)系(xi)：

單目(mu)雙Mark映射：目(mu)標端與對象端各設一個相機，通過Mark點角(jiao)度差計算偏移，精度±0.05mm，適用于FPC與鋼片貼合。

多Mark模(mo)型：如(ru)八Mark映射（四相機方案），通過四個角點(dian)建(jian)立映射關系，支持>200mm大(da)尺寸產品（如(ru)汽車儀表盤(pan)），精(jing)度±0.05mm。

機(ji)器視覺(jue)對(dui)位技(ji)術已滲(shen)透至(zhi)高(gao)端制造全鏈(lian)路：在半導體(ti)領域，雙CCD與(yu)UVW平臺組合(he)實現微米級(ji)對(dui)準；在折疊屏產線(xian)，多相機(ji)抓邊模(mo)型確保轉軸區銀漿(jiang)的高(gao)精度印(yin)刷；未來趨勢(shi)聚焦(jiao)于多模(mo)態(tai)融合(he)與(yu)自適應學習：結合(he)深(shen)度學習預測(ce)材料形變(bian)，實現熱膨脹實時補償；通過(guo)強化(hua)學習優化(hua)匹(pi)配路徑，如(ru)分級(ji)匹(pi)配算(suan)法將粗匹(pi)配時間縮(suo)短40%，精匹(pi)配精度提(ti)升至(zhi)99.5%。隨著算(suan)法與(yu)硬件的協同(tong)進(jin)化(hua)，機(ji)器視覺(jue)對(dui)位技(ji)術將持續推動(dong)精密制造向“零(ling)缺陷(xian)”目標邁進(jin)。

機(ji)器視覺對(dui)位(wei)中的常見(jian)模型與技術原理

在(zai)工業(ye)自(zi)動化領域，機器視覺對(dui)位技術是實現精密制造的(de)核心環節(jie)，其本質是通過光學成像(xiang)與(yu)算法解析，精確計算目標(biao)物體的(de)位置和(he)(he)(he)姿態偏差(cha)，并(bing)引導執行機構完成校正。根據應(ying)用場景的(de)精度(du)需求(qiu)、物體尺寸(cun)和(he)(he)(he)環境約束，業(ye)界(jie)發展(zhan)出多種對(dui)位模型，主要可分(fen)為自(zi)對(dui)位模型和(he)(he)(he)映(ying)射對(dui)位模型兩大(da)類。

自對位模型：單相機高效定位

自(zi)對(dui)位(wei)模型通過機(ji)械定(ding)位(wei)確保目標物體位(wei)置固定(ding)，僅需在對(dui)象端（待調整物體）設(she)置相機(ji)進行位(wei)置糾偏(pian)。其核(he)心流(liu)程包括：示教模板位(wei)置→實時計算偏(pian)移量→機(ji)械糾偏(pian)→完(wan)成貼合。根據標記點(dian)（Mark點(dian)）數量與布局，主要分(fen)為以(yi)下類型：

1. 單(dan)Mark點(dian)模型  

   通過識別單(dan)個Mark點（通常為產品(pin)中心）計算平移偏移量，適用于小尺(chi)寸剛性物(wu)體(ti)或低精度場景(jing)，如(ru)小家電組裝。

2. 雙Mark點模型(xing)  

   識別(bie)物體長邊或(huo)對(dui)角(jiao)線上(shang)的(de)兩個(ge)Mark點(dian)，通過中(zhong)點(dian)計(ji)算(suan)平移，連線計(ji)算(suan)旋轉角(jiao)度，精度提升(sheng)至±0.08mm。適用(yong)于角(jiao)度敏感的(de)電路板貼合。

3. 四Mark點模(mo)型(xing)  

   以矩形四角為(wei)Mark點(dian)，通過對角線交點(dian)和角度平均值(zhi)計(ji)算位姿(zi)，精度達±0.05mm。常(chang)見于(yu)高(gao)精度要(yao)求的電(dian)子元件裝配。

4. 多相機擴展模型(xing)  

   針對大尺(chi)寸物體（如車載屏(ping)幕），采用雙(shuang)相(xiang)機(ji)或四相(xiang)機(ji)協同，通過虛擬拼接實現全(quan)域定位，保持±0.05mm精(jing)度(du)。絲印領域專用的抓邊模型（四/五相(xiang)機(ji)）甚至(zhi)可達±0.02mm，通過測(ce)量四條邊距實現直角(jiao)/弧(hu)角(jiao)屏(ping)幕的精(jing)密(mi)對位。

表(biao)：常見(jian)自對位模型性能對比

 映射對位模型：動態坐標轉換

當(dang)目(mu)標(biao)端與對象端位置均不固(gu)定(ding)時(shi)，需(xu)采用映(ying)(ying)射(she)對位模型(xing)。該(gai)模型(xing)通過多相機建立空間映(ying)(ying)射(she)關系，將目(mu)標(biao)坐標(biao)轉換至對象坐標(biao)系：

單目雙Mark映(ying)射：目標端(duan)與對象(xiang)端(duan)各設一個相(xiang)機，通過Mark點(dian)角度差(cha)計算偏移，精度±0.05mm，適用于FPC與鋼(gang)片貼合。

多Mark模型：如(ru)(ru)八Mark映射（四(si)相(xiang)機方(fang)案(an)），通過四(si)個角點(dian)建(jian)立映射關(guan)系，支持(chi)>200mm大尺寸產品（如(ru)(ru)汽車(che)儀表盤），精(jing)度±0.05mm。

機(ji)(ji)器(qi)視覺對位技術已滲透至(zhi)高端制造全(quan)鏈路：在半導體領域，雙CCD與UVW平臺組(zu)合(he)實現(xian)微米級(ji)對準；在折疊屏產線，多相機(ji)(ji)抓邊(bian)模型(xing)確保轉軸(zhou)區銀漿的高精(jing)度(du)印(yin)刷；未來趨(qu)勢聚焦(jiao)于多模態融合(he)與自(zi)適應學(xue)(xue)習：結(jie)合(he)深度(du)學(xue)(xue)習預測(ce)材料形變，實現(xian)熱膨脹實時(shi)補償；通過(guo)強化(hua)學(xue)(xue)習優化(hua)匹(pi)(pi)(pi)配路徑，如(ru)分級(ji)匹(pi)(pi)(pi)配算法將(jiang)粗匹(pi)(pi)(pi)配時(shi)間縮短40%，精(jing)匹(pi)(pi)(pi)配精(jing)度(du)提升(sheng)至(zhi)99.5%。隨著算法與硬件的協同(tong)進(jin)化(hua)，機(ji)(ji)器(qi)視覺對位技術將(jiang)持續推動精(jing)密(mi)制造向“零缺陷”目標邁(mai)進(jin)。