微装配，指的是针对毫米级甚至微米级微小零件的精密装配，是制造微型精密装置的关键技术。近年来，随着科学技术的进步，微装配技术广泛应用于生物医学、军事工业、航空航天等领域，用于微靶件、微传感器制造以及细胞精密操作等。传统的微装配技术，灵活性和适应性不足，且一般不具备自学习能力，因此应用范围受到限制。本文针对微装配技能学习，从高精度姿态测量、装配及点胶控制、趋近技能学习和装入技能学习等方面入手，开展了一系列研究工作，以期提高微装配技术的智能性和灵活性，拓展微装配技术的应用范围。本文主要的工作和贡献有：

（1）针对微零件姿态测量问题，提出了基于单目显微视觉的微球姿态测量方法和基于单目显微视觉的平面形零件姿态测量方法。首先，对于微球零件，提出高精度的微球及其表面微孔定位方法，获取微球零件的图像特征。根据几何关系，计算微球姿态向量，并通过运动补偿提高姿态测量精度。其次，对于平面形零件，根据相邻特征点图像坐标差异与对应笛卡尔空间坐标差异之间的关系，建立姿态测量模型，解析地计算零件姿态，作为粗略解。以此为基础，经优化获取零件姿态的精确解。实验结果表明，所提出的两种姿态测量方法，可以分别有效地测量球形微零件和平面形微零件的姿态，且测量精度较高。

（2）针对传统的精密装配方法效率低、自动化程度和灵活性不高的问题，提出了基于视觉和力信息的微零件装配及点胶方法。首先，采用激光传感器测量平面形零件的法向量，利用图像雅可比矩阵将其转移到两路水平显微相机中，用于位姿对准。对准完成后，提出基于力传感器信息的微零件装入策略，保证径向接触力在安全范围内，完成零件装配。最后，利用显微相机和激光传感器，实现高精度的点胶量测量，并根据时间-压力点胶模型，实现高精度的点胶控制，完成两个零件组装后的固定。实验结果表明，所提出的方法可以有效地完成微零件位姿测量、对准、装配及点胶。

（3）针对微零件趋近策略灵活性和适应性较差的问题，提出了基于模仿学习的微零件趋近技能学习方法。整体思路是利用专家示教数据，模仿专家的趋近策略，获取趋近技能。该方法包括四个主要模块：图像分割模块、近邻采样模块、策略模仿模块和改进模块。具体地，图像分割模块对原始图像进行分割，获取不同零件的分割图。以此为基础，近邻采样模块对零件附近区域进行采样，以描述当前状态。策略模仿模块以当前状态为输入，模仿专家趋近策略，输出趋近动作。改进模块起辅助作用，对趋近动作微调以提升安全性。为了完成3D趋近任务，以两路显微相机采集的图像为输入，计算趋近动作，并采用优化的方式，使其满足极线约束。最后，利用图像雅可比矩阵，完成3D趋近任务。实验结果表明，所提出的方法可以有效地实现微零件趋近技能学习，完成多种趋近任务，并且具有较好的适应性。

（4）针对微零件装入过程中接触状态复杂并难以准确建模的问题，提出了基于强化学习的微零件装入技能学习方法。首先，将装入动作分解为专家动作和改进动作两部分，分别用于保证安全性和效率。其次，设计了三种专家动作获取方法，分别利用多次、单次示教数据或力的雅可比矩阵，获取专家动作。然后，通过强化学习获取改进动作。针对性地设计了回合-单步动态探索策略，旨在提升探索效率。此外，为了提高装入技能的复用性，提出了一种技能保存和筛选机制，用于完成不同零件的装入任务。最后，利用力的雅可比矩阵，建立了由仿真环境到实际机器人系统的联系。在仿真环境中训练好的模型，可以用于实际机器人执行装入任务，能够有效提高训练效率。实验结果表明，所提出的方法可以有效地实现微零件装入技能学习，训练效率高，适应性和灵活性较好。