航空航天技术的发展对微小型零件的装配精度和效率提出了更高的要求,研制微装配设备成了目前解决此类问题的最有效方法。但在微装配设备搭建过程中,由于加工误差和安装误差的存在,设备中各模块内的精密位移导轨和机器视觉系统均与其理想位置存在角度偏差,造成后续运动转换和测量精度上的损失,甚至导致精密装配任务失败。因此,需要对设备中各类误差参数进行标定工作。本文针对此类问题开发了一套自动标定及补偿方法,并基于磁钢组件装配设备对该方法进行了验证。首先,总结了标定参数并推导了坐标转换模型。根据磁钢组件装配设备特点进行模块划分,建立各模块对应的笛卡尔坐标系,分析了各运动模块安装过程中产生的多种误差。基于各模块安装方向之间的关系,结合总结的标定参数,建立测量系统坐标到装配空间坐标的转换,同时建立各模块导轨之间的坐标转换模型,实现空间位置和运动控制之间的转换,为精密装配过程奠定基础。其次,推导了误差参数的标定原理。根据安装角度偏差对各模块导轨相对运动误差的影响,推导了机器视觉系统和各模块中误差参数的求解原理并给出了数学模型。基于自主设计的标定板,设计了各误差参数的标定流程,通过控制导轨进行相对运动,观察运动前后特征点的坐标变化,将运动及坐标信息带入误差求解模型即可得到参数值。分析了影响标定精度的关键因素,并根据其规律进行了标定前的补偿。开发了自动标定软件,对标定流程和参数求解过程进行了封装,可以实现“一键式”标定效果,大大缩减了标定时间。再次,建立并优化了误差补偿模型。基于装配任务流程,将坐标转换模型进行特定组合,建立了误差补偿模型。针对非线性误差可能造成的补偿精度受损问题,基于粒子群算法对线性标定方法进行了全局优化,提高标定参数在整个装配空间内的适用性。为了进一步提高标定精度,开发了基于神经网络的标定方法,实现空间“点对点”的精确定位。最后,进行了各类标定实验并对结果进行了验证。线性标定实验结果表明:补偿后的系统开环控制精度在6μm以内。该标定方法满足了磁钢组件装配设备定期自动化标定的需求,时间成本低、操作方便,补偿精度大幅提高。同时,粒子群优化后的标定实验证明,优化后的标定参数更具有全局适用性;神经网络标定实验证明,神经网络标定模型在标定精度方面具有显著优势。