基于视觉引导的机器人分拣系统研究

摘要

机器视觉可以检测物料目标类别、位置等信息,进而引导机器人更加灵活地完成分拣工作。面对复杂工业场景时,利用目标特征匹配的方法容易误识别,导致机器人分拣失效。为了解决以上问题,文章设计了一种基于深度学习的智能机器人分拣系统。首先:搭建机器人视觉硬件系统,完成相机、光源的选型及安装调试;其次,利用N点标定建立机器人基坐标和相机之间的变换关系;再次,建立不同背景下的工件目标图像并进行标注,训练深度网络模型;最后,进行实验,利用大恒相机、研华工控机等将检测到的目标信息传输至Dobot Magician机械臂进行分拣。实验验证了本文方法可以实现目标的有效分拣,符合预期。