工业微加工高精度机器视觉与自动对焦(AF)系统产品系统Vibe Coding

在精密半导体切割和激光微加工中，工件放置的微小偏差（平移、旋转）会导致加工报废；同时，材料表面的起伏不平会导致激光焦点偏移，严重影响加工线宽与质量。本项目作为工业设备的视觉“眼睛”，提供从相机采图、亚像素级靶标识别、刚体坐标仿射变换（视觉到机械坐标系映射）到 Z 轴 3D 轮廓测高与自动对焦的全套闭环视觉解决方案，实现无人化的高精度自动寻位加工。

1. 亚像素级特征测量：深度集成 Halcon (HalconCpp)，实现基于形态学与高斯平滑的 1D Metrology 边缘测距，以及基于形状的模板匹配，实现亚像素级圆/靶标提取。
2. 视觉抓靶与刚体对齐(Rigid 2D Align)：内置视觉偏差计算引擎，支持多点靶标识别并求解最佳平移与旋转矩阵（XYθ）。
3. 矢量实体联动补偿：将视觉计算出的仿射变换矩阵直接作用于底层 CAD 矢量图形(RS_Entity)，实现图纸加工轨迹的自适应跟随旋转。
4. 图像清晰度测高与对焦(Vision Focus)：集成 OpenCV，实现基于工件表面纹理的清晰度评价，驱动 Z 轴步进实现全自动对焦与表面 3D 映射(Surface Map)。

项目实现 (必填)： 1. 负责任务：独立完成 Halcon/OpenCV 视觉算法的 C++ 封装、视觉与运动控制的坐标系标定计算，以及自动对焦评价算法的设计开发。
2. 技术栈：C++、Qt6、Halcon、OpenCV、Eigen 矩阵运算库。
3. 实现难点与亮点：

难点：视觉像素坐标与机床物理坐标的高精度配准。亮点：引入 Eigen 矩阵库，采用 SVD 奇异值分解进行最小二乘法刚体变换估计，精确输出旋转矩阵、平移向量与 RMSE（均方根误差），确保 2 µm 级对位精度。

难点：工件表面反光导致普通对焦算法失效。亮点：抛弃传统的单一边缘算子，自研基于 Tenengrad 梯度函数的清晰度评价算法（基于 Sobel_x^2 + Sobel_y^2），其峰值更尖锐，对极微小的焦距离焦极其敏感，大幅提升了对焦良率。