基于视觉检测的光学聚焦镜头感光元件定位系统研究

摘要

近年来，工业的发展带动了光学仪器需求量的激增，光学聚焦镜头组件作为光学仪器的重要组成部分，光学聚焦镜头与感光元件之间的定位精度直接决定了光学产品的生产质量，与此同时，基于机器视觉的检测技术已经广泛应用到自动化行业，通过代替手工作业方式来提高生产效率。 本文研究了视觉检测技术在光学聚焦镜头组件定位中的应用，内容主要包括以下几部分： （1）针对因制造精度而导致的光学聚焦镜头焦点误差问题，设计了基于视觉检测的光学聚焦镜头组件定位系统的整体方案，并根据定位精度要求进行光源、相机、镜头的选型。 （2）针对光学聚焦镜头焦点位置不确定、焦点图像光斑区域不规则等特点，设计了一套焦点中心检测算法。首先根据光斑梯度、区域填充、形态学腐蚀确定图像中光斑区域的光照强度，然后通过与阈值范围比较，并确定镜头焦点的空间位置，最后对该位置的图像采用重心法实现焦点中心检测。 （3）针对感光元件背景电路复杂、干扰信息大、相对尺寸较小等特点，设计了一套感光元件中心检测算法。本套算法在结合了模板匹配和轮廓拟合等定位算法的基础上，创新提出了先粗后精的感光元件定位策略。在粗定位阶段，首先分析了MAD、NCC、金字塔搜索的NCC等模板匹配算法，通过实验对比各自的优缺点，最后选取匹配时间低、精度较高的基于金字塔搜索的NCC算法；在边缘提取阶段，对比分析了Prewitt、Canny、基于Qtsu的自适应Canny等边缘检测算法的优缺点，最后选用抗光照环境干扰较强Qtsu的自适应Canny边缘检测算法;在目标提取阶段，选定连通域标记法，排除非目标因素的干扰，为下一步的精定位做准备；在目标定位阶段，采用最小二乘法圆拟合算法实现目标的精确定位。 （4）搭建了实验平台，完成了焦点空间位置的标定、工业相机的标定、光学聚焦镜头组件定位实验，实验结果表明，平均定位精度为0.018mm，相对定位精度为1.87%。然后从图像处理算法、标定参数、照明系统、机械误差等方面进行了误差分析，误差值远小于定位精度要求。本文设计的定位系统在提高精度方面，对光学仪器行业具有重要参考价值。

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