基于機器視覺的液壓閥組裝配精度提升方法

摘 要：針對液壓閥組裝配精度提升的現有挑戰，本文提出了一種基于機器視覺的優化方法。傳統的裝配方式精度受限，容易出現較大誤差，而該方法通過優化設計圖像采集系統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對裝配過程進行實時監控和誤差校正，同時通過協同機械手的運動控制，實現自動化精準裝配。此外，文章引入了誤差補償與動態優化算法，進一步提升裝配精度。實驗結果顯示，相較于傳統裝配方法，機器視覺系統將裝配誤差控制在0.01mm以內，穩定性與精確性均大幅提升。

關鍵詞：機器視覺 液壓閥組 裝配精度

0 引言

隨著工業自動化和智能制造的發展，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。機器視覺能夠實現對裝配過程的實時監控與反饋，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，由于液壓閥組的結構復雜、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的穩定性與可靠性。因此，基于機器視覺的液壓閥組裝技術應運而生。本文旨在探討如何利用機器視覺系統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

機器視覺系統通過光學成像設備對液壓閥各個組件進行實時監控與檢測，動態調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要求。現代機器視覺系統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，能夠實現1μm甚至0.1μm的檢測精度。對于液壓閥組的關鍵部件，如閥體、閥芯和密封件，假設目標精度為±10μm，該系統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的聯動，實現實時反饋并調整機械手臂的動作。

2 方法設計

2.1 系統總體設計

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

系統可采用三維點云重構技術對液壓閥組的幾何結構進行建模。使用工業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。假設獲取的圖像點云為P={p1， p2， ...， pn}，每個點的坐標為（xi，yi，zi）。根據泊松重構算法，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，i為權重，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模型實現，并通過伺服控制器調整機械臂的位置。設定機械臂的末端位置后，校正后的目標位置可以根據誤差進行調整。利用機械臂的雅可比矩陣，可以將這些位置誤差轉換為關節角度的調整量。假設通過計算，得到關節1、2和3的角度調整分別為0.15°、0.05°和0.10°，伺服控制器根據這些調整指令，調整機械臂的6個關節的角度，最終使得機械臂末端的精確位置，從而實現閥芯與閥體的精確裝配。

在具體的裝配過程中，系統將通過實時反饋不斷調整，如每個關節的位置偏差保持在±0.01°以內，保證最終裝配精度達到微米級別誤差。

根據系統采集到的裝配數據，初始裝配的平均位置誤差為±0.05 mm，經過視覺系統的檢測與誤差校正后，誤差下降至±0.01 mm。誤差下降的關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，不影響系統的實時性。

2.2 機器視覺系統與機械手的協同設計

為實現視覺系統與機械手的有效協同，需確保兩者的時間和空間耦合。機器視覺系統在獲取部件的位置信息后，利用坐標變換矩陣將圖像坐標轉換為機械手的工作坐標系。可采用剛性變換模型，即通過旋轉矩陣R和平移向量T實現坐標轉換，如公式3所示：

Pworld= R · Pimage+T （3）

其中，Pworld為機械手的工作坐標，Pimage為圖像坐標，R和T由系統標定過程獲得。標定過程中，通過多點標定方法擬合攝像機與機械手的相對位置關系，確保坐標轉換的準確性。

此外，機械手的運動控制也是影響裝配精度的關鍵因素之一。為了實現高精度的裝配，機械手通常采用逆運動學模型，該模型根據目標位置信息和機械手的當前姿態計算各個關節的旋轉角度或平移量，以實現精確的位姿控制。可選用6自由度關節型機械手，其運動控制方程如公式4所示：

（4）

其中，表示機械手第 個關節的旋轉角度，Tdesired和Rdesired分別為目標位置和姿態，-1為逆運動學方程。為保證機械手的精度，通常采用誤差補償算法，通過實時監測裝配過程中的位姿誤差，調整各關節的運動軌跡。

在協同工作過程中，通過引入前饋控制和PID閉環控制策略，系統能夠在裝配過程中自適應調整機械手的動作，確保裝配過程中誤差維持在可接受的范圍內。

卡爾曼濾波通過對系統的觀測噪聲進行建模和估計，能夠有效地減少隨機誤差。系統假設觀測噪聲的方差已知，并利用這一假設進行濾波。濾波過程涉及一系列狀態更新步驟，包括當前狀態的估計、卡爾曼增益的計算、狀態協方差矩陣的更新等。卡爾曼增益決定了如何在當前估計和觀測值之間進行權衡，以得到更為準確的狀態估計。

狀態估計基于當前的狀態預測和新的觀測數據進行更新，而狀態協方差矩陣則用于描述估計的不確定性。隨著時間推移，卡爾曼濾波器持續根據新的觀測值調整系統的狀態估計，從而逐步減少誤差。通過這種方法，系統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

3.1 硬件實現

硬件系統中，工業相機的分辨率應達到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，能夠實現高精度、高速度的實時檢測。根據裝配場景，通常需配置2-3臺相機，覆蓋裝配區域的全方位視角，由此可確保關鍵點位的檢測精度。

在光源控制系統中，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，避免環境光對圖像處理的影響。光源功率通常為10W-50W，使用的LED環形光源直徑約為100-200mm，并通過漫射光板對光線進行均勻擴散，確保目標表面的照明均勻性高于95%。

在圖像處理單元中，關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，設標準差=1.4。邊緣檢測的閾值設定為兩個值，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，假設圓的半徑范圍為2mm-50mm，直線檢測精度可達±0.01mm。對液壓閥關鍵部件的識別，采用形狀匹配算法，通過比較工件圖像與預定義模板的相似度來定位，匹配精度可達0.005 mm。

系統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（X， Y， Z）與圖像平面上的像素坐標（u， v）的關系可通過投影矩陣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。通過校正畸變參數K1， K2， p1， p2，可將圖像誤差控制在0.01 mm內。

此外，在實際工作環境中，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

軟件系統中，先要對采集到原始圖像進行預處理，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，設標準差為1.5-2.0。畸變校正是通過模型參數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，p1、p2是切向畸變系數，r是圖像中某點到圖像中心的距離。通過標定相機，確定畸變系數，并將畸變誤差控制在0.01mm以內[3]。

在圖像預處理完成后，軟件系統通過特征提取算法識別液壓閥組件的關鍵結構和邊緣。基于Canny邊緣檢測，系統通過一階導數和雙閾值邊緣濾波技術，定位組件邊緣。設定高閾值Thigh=0.15，低閾值Tlow=0.05，以確保檢測的準確性。對于液壓閥中關鍵部件（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的精確匹配，匹配誤差可控制在0.005 mm以內。

軟件還需對環境變量（如溫度、濕度）的波動進行自適應補償。溫度傳感器實時監控設備周圍環境溫度，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α=1.2×10-5mm/℃，當溫度升高5℃時，液壓閥某關鍵零件的長度會增大ΔL=αLΔT=1.2×10-5×50×5=0.003mm。軟件根據這一誤差值動態補償，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：基于傳統機械定位的裝配方式、未經誤差補償的機器視覺裝配方式以及引入誤差補償的機器視覺裝配方式。

實驗系統的工業相機分辨率設為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環形光源，并通過圖像處理算法對液壓閥組件的關鍵位置（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。每次實驗重復進行50次，統計實驗結果的均值和方差，確保數據的準確性[4]。

傳統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，標準差為0.03mm。對于未經誤差補償的機器視覺裝配方式，圖像處理系統能夠較為準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，標準差0.02 mm。采用誤差補償的機器視覺系統通過實時反饋校正誤差，實驗結果顯示平均定位誤差為0.01mm，標準差為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系構建，使用齊次坐標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將各項誤差控制在0.01mm以內。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對閥芯、閥座等關鍵部位進行精確定位，有效提升了組裝精度。

實驗結果表明，基于機器視覺的液壓閥組裝配系統在引入誤差補償后，裝配精度顯著提升，誤差控制在0.01mm以內，穩定性優于傳統裝配方法。

5 結語

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，通過實時監控和動態誤差校正，有效解決了傳統裝配方式中精度不足的問題。研究結果表明，機器視覺系統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。未來，隨著機器視覺和智能制造的發展，進一步優化算法和系統設計，提升實時反饋與誤差補償的效率，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設計要點分析[J].現代工業經濟和信息化，2024，14（03）：83-85.

[2]趙海欽，牟銘睿，王小榮.基于機器視覺的漁業垃圾收集機器人設計[J].科學技術創新，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.