在精密的微操作过程中,操作者的人眼和人手需要极高的定位精度和操作精度,而微操作工具末端和微操作目标往往非常微小,使得人眼和人手在不断观察与操作的反复作业中容易疲劳,难以持久高效的高精度定位目标位置;人手在进行定位操作时,容易受到抖动、操作疲劳、熟练程度等影响,导致放置的位置坐标不准确,需要反复多次移动定位,降低了微操作的精度和效率,甚至造成任务失败。针对人眼和人手易疲劳、难以持久高精度定位等特性,设计了适用于微操作的人眼辅助定位与补偿系统和人手辅助定位与补偿系统,增强微操作系统的智能化辅助功能。论文将人眼视线定位辅助技术和机器学习预测技术引入到微操作系统中,同时研究了人眼辅助定位与补偿策略、人手辅助定位与补偿策略,减轻人眼和人手的操作负担,提高了微操作的精度和效率。论文主要包含以下几个方面:第一,基于实验的手眼特性数据的采集与分析;通过实验对人手在微操作中的直线运动、折线运动、弧线运动、定位操作等运动模式的数据进行采集并分析,根据人眼和人手易疲劳、难以持久高精度定位等特性,分别建立基于视线定位的人眼辅助定位与补偿系统、基于SVM预测模型的人手辅助定位与补偿系统。第二,使用VS2015、VS2017、OpenCV3.1.0进行人眼辅助定位与补偿系统的软件开发,使用Python和机器学习模块sklearn完成人手辅助定位与补偿系统。对人眼辅助定位与补偿系统的硬件方案和软件方案进行设计,结合系统标定实现了人眼视线定位功能。使用SVM构建了人手垂直方向和水平方向的定位误差预测模型,实现了人手辅助定位与补偿系统,并对模型的预测结果进行实验分析。第三,设计和实现了人眼辅助定位与补偿策略和人手辅助定位与补偿策略;对人眼定位的精度进行实验测试,通过人机交互、二次辅助定位、辅助定位框等方法实现了对人眼视线定位的辅助与补偿。通过SVM模型预测和添加图像测微标尺手动输入补偿误差值的方法实现了对人手定位误差的补偿。最后,搭建微操作实验平台,完成微操作系统的二次开发,进行了显微视觉标定实验,测量出像素距离和真实距离之间的测量比k;使用微操作平台进行了人眼和人手辅助定位与补偿实验,验证了结合人眼和人手辅助定位与补偿系统进行微操作作业的可行性和有效性。