CN110404803B - 一种基于视觉的并联机器人分拣系统及分拣方法 - Google Patents

一种基于视觉的并联机器人分拣系统及分拣方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110404803B
CN110404803B CN201910618348.XA CN201910618348A CN110404803B CN 110404803 B CN110404803 B CN 110404803B CN 201910618348 A CN201910618348 A CN 201910618348A CN 110404803 B CN110404803 B CN 110404803B
Authority
CN
China
Prior art keywords
workpiece
workpieces
conveying line
information
camera
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201910618348.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN110404803A (zh
Inventor
李宏胜
任飞
颜佳桂
丁飞
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nanjing Institute of Technology
Original Assignee
Nanjing Institute of Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nanjing Institute of Technology filed Critical Nanjing Institute of Technology
Priority to CN201910618348.XA priority Critical patent/CN110404803B/zh
Publication of CN110404803A publication Critical patent/CN110404803A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110404803B publication Critical patent/CN110404803B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B07—SEPARATING SOLIDS FROM SOLIDS; SORTING
    • B07C—POSTAL SORTING; SORTING INDIVIDUAL ARTICLES, OR BULK MATERIAL FIT TO BE SORTED PIECE-MEAL, e.g. BY PICKING
    • B07C5/00—Sorting according to a characteristic or feature of the articles or material being sorted, e.g. by control effected by devices which detect or measure such characteristic or feature; Sorting by manually actuated devices, e.g. switches
    • B07C5/02—Measures preceding sorting, e.g. arranging articles in a stream orientating
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B07—SEPARATING SOLIDS FROM SOLIDS; SORTING
    • B07C—POSTAL SORTING; SORTING INDIVIDUAL ARTICLES, OR BULK MATERIAL FIT TO BE SORTED PIECE-MEAL, e.g. BY PICKING
    • B07C5/00—Sorting according to a characteristic or feature of the articles or material being sorted, e.g. by control effected by devices which detect or measure such characteristic or feature; Sorting by manually actuated devices, e.g. switches
    • B07C5/34—Sorting according to other particular properties
    • B07C5/342—Sorting according to other particular properties according to optical properties, e.g. colour
    • B07C5/3422—Sorting according to other particular properties according to optical properties, e.g. colour using video scanning devices, e.g. TV-cameras
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B07—SEPARATING SOLIDS FROM SOLIDS; SORTING
    • B07C—POSTAL SORTING; SORTING INDIVIDUAL ARTICLES, OR BULK MATERIAL FIT TO BE SORTED PIECE-MEAL, e.g. BY PICKING
    • B07C5/00—Sorting according to a characteristic or feature of the articles or material being sorted, e.g. by control effected by devices which detect or measure such characteristic or feature; Sorting by manually actuated devices, e.g. switches
    • B07C5/36—Sorting apparatus characterised by the means used for distribution
    • B07C5/361—Processing or control devices therefor, e.g. escort memory
    • B07C5/362—Separating or distributor mechanisms
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B07—SEPARATING SOLIDS FROM SOLIDS; SORTING
    • B07C—POSTAL SORTING; SORTING INDIVIDUAL ARTICLES, OR BULK MATERIAL FIT TO BE SORTED PIECE-MEAL, e.g. BY PICKING
    • B07C5/00—Sorting according to a characteristic or feature of the articles or material being sorted, e.g. by control effected by devices which detect or measure such characteristic or feature; Sorting by manually actuated devices, e.g. switches
    • B07C5/36—Sorting apparatus characterised by the means used for distribution
    • B07C5/38—Collecting or arranging articles in groups
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B07—SEPARATING SOLIDS FROM SOLIDS; SORTING
    • B07C—POSTAL SORTING; SORTING INDIVIDUAL ARTICLES, OR BULK MATERIAL FIT TO BE SORTED PIECE-MEAL, e.g. BY PICKING
    • B07C2501/00—Sorting according to a characteristic or feature of the articles or material to be sorted
    • B07C2501/0063—Using robots

Abstract

本发明公开了一种基于视觉的并联机器人分拣系统及分拣方法，包括：输送线系统，用于将待收集的工件送至相机系统工作范围内，并收集经包装盒包装的工件；相机系统，用于识别并分析输送线中所有的工件信息，并将分析的每个工件信息的结果传送至控制系统，控制系统，用于设定工件的抓取条件，分析符合所述抓取条件中的工件信息的所有工件，根据分拣策略分析出抓取条件中设定个数的工件信息；机器人系统，用于接收所述控制系统根据分拣策略分析的相应个数的工件信息，根据所述工件信息抓取相应个数的工件，并将抓取的工件放置到所述输送线系统中的包装盒内；本发明分拣准确，且提高了生产效率。

Description

一种基于视觉的并联机器人分拣系统及分拣方法
技术领域
本发明涉及工业机器人视觉判断技术领域，具体涉及一种基于视觉的并联机器人分拣系统及分拣方法。
背景技术
随着社会的发展，制造设备逐渐走向智能化，许多极大解放生产力的智能工厂越来越普及，通过实地调研发现，许多中小型工厂，特别是小零件分拣包装仍然由人力来完成，耗时耗力，效率低下，针对于不同颜色的工件其分拣质量不稳定，分拣至包装盒的零件易出错，检验繁琐，工作量巨大。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于视觉的并联机器人分拣系统及分拣方法，以解决现有技术中导致多色彩工件的搬运和分拣效率低下，分拣质量不稳定的问题。
为达到上述目的，本发明是采用下述技术方案实现的：
一种基于视觉的并联机器人分拣系统，包括：输送线系统、相机系统、控制系统和机器人系统；输送线系统，用于将待收集的工件送至相机系统工作范围内，并收集经包装盒包装的工件；相机系统，用于识别并分析输送线中所有的工件信息，并将分析的每个工件信息的结果传送至控制系统，其中，工件信息包括颜色信息和位置信息；控制系统，用于设定工件的抓取条件，其中，抓取条件包括工件信息和工件个数信息，分析符合所述抓取条件中的工件信息的所有工件，根据分拣策略分析出抓取条件中设定个数的工件信息；其中，分拣策略为抓取时按照工件位置距包装盒欧式距离由近到远依次抓取，直至抓取到满足所述抓取条件中设定的工件个数为止；机器人系统，用于接收所述控制系统根据分拣策略分析的相应个数的工件信息，根据所述工件信息抓取相应个数的工件，并将抓取的工件放置到所述输送线系统中的包装盒内。
进一步地，所述输送线系统包括工件输送线和包装盒输送线，所述工件输送线用于输送工件，所述包装盒输送线用于收集所述包装盒。
进一步地，所述相机系统包括相机、镜头、环形光源和相机支架，所述工件输送线系统和包装盒输送线系统之间固定有铝材支架，所述相机支架连接在所述铝材支架上，所述相机固定在相机支架上，所述镜头安装在所述相机上，且所述镜头的工作端面向工件输送线。
进一步地，所述机器人系统包括机械臂和STM32控制板，所述STM32控制板用于控制所述机械臂的运动。
在本发明中还提供了一种基于视觉的并联机器人分拣方法，所述方法包括如下步骤：
步骤1、将待收集的工件送至相机系统工作范围内，并收集经包装盒包装的工件。
步骤2、识别并分析输送线中所有的工件信息，并将分析的每个工件信息的结果传送至控制系统，其中，工件信息包括颜色信息和位置信息。
步骤3、设定工件的抓取条件，其中，抓取条件包括工件信息和工件个数信息，分析符合所述抓取条件中的工件信息的所有工件，根据分拣策略分析出抓取条件中设定个数的工件信息；其中，分拣策略为抓取时按照工件位置距包装盒欧式距离由近到远依次抓取，直至抓取到满足所述抓取条件中设定的工件个数为止。
步骤4、接收所述控制系统根据分拣策略分析的相应个数的工件信息，根据所述工件信息抓取相应个数的工件，并将抓取的工件放置到所述输送线系统中的包装盒内。
本发明的优点在于：
1、本发明通过STM32控制并联机械臂进行抓取符合预定条件的工件，可让工件直接按预定条件分拣进包装盒，分拣准确，提高了生产效率，减低了劳动疲劳度，从而大大节省了成本。
2、同时标定方法简单，只需统一图像坐标系和机器人坐标系，缓解了STM32控制板和PC机工作强度，延长了硬件使用寿命；并且制定提高分拣速率的分拣策略，有效地提高了效率。
附图说明
图1为本发明具体实施方式分拣系统的具体结构示意图；
图2为本发明具体实施方式分拣方法的原理框图；
图3为本发明具体实施方式分拣方法的分拣步骤流程图。
其中：1、相机支架；2、相机；3、镜头；4、环形光源；5、气管；6、工件；7、工件输送线；8、PC端；9、机械臂；10、包装盒输送线；11、包装盒；12、第一包装盒存储处；13、第二包装盒存储处。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
如图1至图3所示，本发明公开了一种基于视觉的并联机器人分拣系统及分拣方法，该系统包括四大单元：两条环形输送线(工件输送线7和包装盒输送线8)、基于STM32控制的并联机器人系统、控制系统和置于工件输送线7上方的相机系统。
控制系统包括上位机及PC端8，相机2通过USB连接在PC端8，基于STM32控制的并联机器人系统通过USB转RS485转换器连接在PC端8，STM32控制板控制两条输送线的启停。
机器人系统主要由STM32控制板和三自由度机械臂9组成，机械臂9设置在不影响相机2采集工件图像处。并联机器人系统动平台中心安装有连接气泵的气管5，气泵通过端子与并联机器人STM32控制板连接，由上位机通过串口发送0或1至STM32控制板控制气泵通或断。由PC端通过串口发送坐标至STM32控制三只舵机实现动平台到指定点运动。
相机部分主要由相机2、镜头3和环形光源4组成，相机2固定在相机支架1上，相机支架1置于铝型材支架上，相机2可在相机支架1上上下调节。
上位机部分为基于PC端8视觉识别和通过串口发送坐标功能软件。三自由机器人坐标系和视觉坐标系由STM32用九点法统一。九点法即相机拍摄图片识别均匀等距排列9个点的像素坐标，并联机器人反馈读出9个点在机器人坐标系下9个坐标，计算出像素坐标系转换成机器人坐标系的所需的旋转矩阵和位移矩阵。视觉坐标系下的所有图像坐标转换成对应的机器人坐标后，在上位机筛选所需要的颜色种类和个数后，存入数组。
上位机点击“发送”命令后，发送的是：圆心在机器人坐标系坐标+气泵打开命令(0)+工件分拣放置槽位+气泵打开命令(1)等4个数据为一组命令来完成抓取工件6放置在工件分拣放置槽位。
每发送一组数据即每抓取一个工件6时，代码中用定时器命令实现4个数据先后发送即定时发送每一个数据。工件输送线7由STM32控制，STM32控制输送线电机，电机带动链条，链条连接若干连接件，连接件连接铝件作为工件承载区。
包装盒输送线10由STM32控制，STM32控制输送线电机，电机带动链条，链条连接若干连接件，连接件连接铝件作为包装盒承载区，铝件上有圆柱形夹具，包装盒固定在其中在以便并联机器人拾取工件6放入其中。包装盒11可为圆柱形也可为正方体，置于圆柱形夹具中；圆形工件6无重叠放置在工件承载区。
在本实施例中，具体分拣步骤如下：
工件输送线7开始运动，待工件进入相机2工作后工件输送线停止，相机2开始工作，拍摄拾取范围图像。根据对拍摄的图像进行如下操作：
(1)图像预处理。图像预处理包括：a.图像滤波：采集到的图像用均值滤波进行除噪；b.图像分割：采用改进的Otsu法对图像进行分割，常规Otsu法运用最大方差计算阈值，不需要人工设定其他参数，可以自动选择阈值。但是在实际应用情况较为复杂，因此本专利采用迭代的方法进行阈值的自动选取。其方法如下：首先选择一个初始值，此初始值为估计值，然后选择策略连续不断改进这一估计值直至达到理想分割情况。例如，使用选择的初始阈值生成一幅图像，并根据这幅图像的特性选择策略来选取新的國值，再用新阈值对图像进行分割，运用这样的方法取得的分割效果将好于用常规Otsu法分割图像的效果。阈值的改进策略是这一方法的关键。本发明专利中具体的算法如下。
步骤1、选择一个初始阈值的估算值T。对于本实例中背景单一的图像，一般在直方图上有两个峰值，一个是工件承载区背景的峰值，一个是圆形工件6的峰值。直方图中背景的像素数比较多，圆形工件的像素数比较少。对这种在直方图上具有明显双峰的图像，把初始阈值设在双峰之间的凹点，即可较好地提取出工件6图像。因此双峰之间的凹点就是一个较好的初始值t。
步骤2、利用初始估计值T把图像分割成两组数据，X1和X2。
步骤3、计算区域X1和X2的均值u1、u2。
步骤4、结合复合Simpson公式选择新的阈值。
Figure BDA0002124707720000061
Figure BDA0002124707720000062
其中，h为步长，将区间[-u2,u1]分为n份；u1为区域X1的像素均值；u2为区域X2的像素均值n取2，3，4，5…不断测试，直至取到最佳效果。
步骤5、重复步骤2-4，直到u1和u2不再发生变化；(改进的Otsu法)
c.边缘提取：运用Laplacian算子检测边缘。
(2)目标形状检测：使用Hough圆算法检测识别工件2，并读出工件2圆心的图像坐标，采用Hough梯度方法检测圆心，它分为两步。第一步找到可能存在的圆心，第二步找到每个候选中心的最佳半径，绘制找到的圆以及绘制圆心，然后将圆心坐标存入数组之中；(此步为常规算法)
(3)目标颜色检测：使用HSV算法检测识别工件颜色；
(4)按上位机要求抓取：按照上位机输入相应颜色的工件6个数n，将需要抓取的工件圆心的机器人坐标系下的坐标通过串口发送至控制单元控制三自由度并联机器人进行分拣，将工件分拣至包装盒输送线上的包装盒中；
(5)分拣策略：计算满足颜色要求的工件圆心至包装盒质心的欧氏距离，依次排列顺序，距离短优先抓取，直至满足分拣个数，若本次拾取范围内工件6圆心个数m小于上位机要求数n，则先抓取m个工件放置包装盒11中；
(6)工件输送线运动：满足分拣个数要求后或若本次拾取范围内工件6圆心个数m小于上位机要求数n，抓取m个工件后工件输送线运动，下一批工件进入拾取范围，重复(1)～(5)，直至将上位机输入的工件数目分拣完毕：
(7)包装盒输送线运动：上位机输入的所有工件6数目分拣完成至包装盒11后，包装盒11输送线开始运动，下一包装盒11进入待工件放置区域。
(8)包装盒11在包装盒输送线10上运送至装载有工件的第一包装盒存储处12时，由工人将装有工件6的包装盒取至第一包装盒存储处12，第一包装盒存储处12与地面形成一定角度，各包装盒在重力作用下紧密放置，节省存储空间。
(9)工人在第二包装盒存储处13将空包装盒放入包装盒输送线10，包装盒存储处13与地面形成一定角度，各包装盒在重力作用下紧密放置，节省存储空间。
由技术常识可知，本发明可以通过其它的不脱离其精神实质或必要特征的实施方案来实现。因此，上述公开的实施方案，就各方面而言，都只是举例说明，并不是仅有的。所有在本发明范围内或在等同于本发明的范围内的改变均被本发明包含。

Claims (5)

1.一种基于视觉的并联机器人分拣系统，其特征在于，包括：
输送线系统，用于将待收集的工件送至相机系统工作范围内，并收集经包装盒包装的工件；
相机系统，用于识别并分析输送线中所有的工件信息，并将分析的每个工件信息的结果传送至控制系统，其中，工件信息包括颜色信息和位置信息；
控制系统，用于设定工件的抓取条件，其中，抓取条件包括工件信息和工件个数信息，分析符合所述抓取条件中的工件信息的所有工件，根据分拣策略分析出抓取条件中设定个数的工件信息；其中，分拣策略为抓取时按照工件位置距包装盒欧式距离由近到远依次抓取，直至抓取到满足所述抓取条件中设定的工件个数为止；
机器人系统，用于接收所述控制系统根据分拣策略分析的相应个数的工件信息，根据所述工件信息抓取相应个数的工件，并将抓取的工件放置到所述输送线系统中的包装盒内；
所述输送线系统包括工件输送线和包装盒输送线，所述工件输送线和包装盒输送线均为环形输送线，所述工件输送线用于输送工件，所述包装盒输送线用于收集所述包装盒；
所述相机系统包括相机、镜头、环形光源和相机支架，所述工件输送线系统和包装盒输送线系统之间固定有铝材支架，所述相机支架连接在所述铝材支架上，所述相机固定在相机支架上，所述镜头安装在所述相机上，且所述镜头的工作端面向工件输送线；
所述控制系统包括PC端，所述相机系统通过USB和所述PC端相连接，所述机器人系统通过USB转RS485转换器和所述PC端相连接；
所述机器人系统包括机械臂和STM32控制板，所述STM32控制板用于控制所述机械臂的运动；
所述机械臂坐标系和视觉坐标系由所述STM32采用九点法统一。
2.根据权利要求1所述的基于视觉的并联机器人分拣系统，其特征在于，机器人系统还包括连接气泵的气管，所述气管通过端子与所述STM32控制板相连接。
3.一种根据权利要求1或2所述的基于视觉的并联机器人分拣系统的分拣方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
将待收集的工件送至相机系统工作范围内，并收集经包装盒包装的工件；
识别并分析工件输送线中所有的工件信息，并将分析的每个工件信息的结果传送至控制系统，其中，工件信息包括颜色信息和位置信息；
设定工件的抓取条件，其中，抓取条件包括工件信息和工件个数信息，分析符合所述抓取条件中的工件信息的所有工件，根据分拣策略分析出抓取条件中设定个数的工件信息；其中，分拣策略为抓取时按照工件位置距包装盒欧式距离由近到远依次抓取，直至抓取到满足所述抓取条件中设定的工件个数为止；
接收所述控制系统根据分拣策略分析的相应个数的工件信息，根据所述工件信息抓取相应个数的工件，并将抓取的工件放置到所述输送线系统中的包装盒内；
所述输送线系统包括工件输送线和包装盒输送线，所述工件输送线和包装盒输送线均为环形输送线，所述工件输送线用于输送工件，所述包装盒输送线用于收集所述包装盒；
所述相机系统包括相机、镜头、环形光源和相机支架，所述工件输送线系统和包装盒输送线系统之间固定有铝材支架，所述相机支架连接在所述铝材支架上，所述相机固定在相机支架上，所述镜头安装在所述相机上，且所述镜头的工作端面向工件输送线。
4.根据权利要求3所述的分拣方法，其特征在于，所述识别并分析工件信息包括如下步骤：
对相机拍摄的图像进行图像预处理；
使用Hough圆算法对预处理后的图像进行目检测，计算出工件圆心的图像坐标信息；
使用HSV算法检测识别预处理后的图像中工件的工件颜色。
5.根据权利要求4所述的分拣方法，其特征在于，所述图像预处理包括如下步骤：
对相机拍摄的照片图像用均值滤波进行除燥；
采用Otsu法对除燥后的图像进行分割；
运用Laplacian算子检测分割后图像的边缘。
CN201910618348.XA 2019-07-10 2019-07-10 一种基于视觉的并联机器人分拣系统及分拣方法 Active CN110404803B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910618348.XA CN110404803B (zh) 2019-07-10 2019-07-10 一种基于视觉的并联机器人分拣系统及分拣方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910618348.XA CN110404803B (zh) 2019-07-10 2019-07-10 一种基于视觉的并联机器人分拣系统及分拣方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110404803A CN110404803A (zh) 2019-11-05
CN110404803B true CN110404803B (zh) 2021-10-26

Family

ID=68360851

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910618348.XA Active CN110404803B (zh) 2019-07-10 2019-07-10 一种基于视觉的并联机器人分拣系统及分拣方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110404803B (zh)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102019134256A1 (de) * 2019-12-13 2021-06-17 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Vorrichtung sowie Verfahren zum Sortieren von Behältern für Kraftfahrzeugbauteile
CN111401836A (zh) * 2020-03-11 2020-07-10 杭州涂鸦信息技术有限公司 一种生产线自动化管理系统及其方法和设备
CN113102297B (zh) * 2021-04-09 2022-03-08 中国大恒(集团)有限公司北京图像视觉技术分公司 一种并联机器人快速分拣瑕疵工件的方法
CN113246130B (zh) * 2021-05-26 2022-03-22 中国科学院宁波材料技术与工程研究所 一种工件抓取和拨动干预方法及系统

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1995030141A1 (en) * 1994-04-28 1995-11-09 Crathern & Smith, Inc. Improved apparatus for spotting labels on to a surface
CA2384349C (en) * 1999-09-10 2008-10-14 Scanvaegt International A/S A grader apparatus
CN204470779U (zh) * 2014-12-31 2015-07-15 东莞市合鼎电路有限公司 一种铝基板在线切割检测装置
CN105690393A (zh) * 2016-04-19 2016-06-22 惠州先进制造产业技术研究中心有限公司 一种基于机器视觉的四轴并联机器人分拣系统及其分拣方法
US9492848B1 (en) * 2010-08-17 2016-11-15 Bratney Companies Optical robotic sorting apparatus
CN107671008A (zh) * 2017-11-13 2018-02-09 中国科学院合肥物质科学研究院 一种基于视觉的零部件流水线自动分拣装箱设备
CN109013384A (zh) * 2018-07-10 2018-12-18 华侨大学 一种建筑垃圾物料的分拣装置及其分拣方法
CN109277318A (zh) * 2018-06-29 2019-01-29 烟台大学 一种水果品质视觉检测分级装置及检测分级方法
CN208800416U (zh) * 2018-07-10 2019-04-30 华侨大学 一种建筑垃圾物料的分拣装置
CN208898125U (zh) * 2018-10-18 2019-05-24 西安中科光电精密工程有限公司 一种适用于不同规格纸箱包裹的智能码垛系统

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1995030141A1 (en) * 1994-04-28 1995-11-09 Crathern & Smith, Inc. Improved apparatus for spotting labels on to a surface
CA2384349C (en) * 1999-09-10 2008-10-14 Scanvaegt International A/S A grader apparatus
US9492848B1 (en) * 2010-08-17 2016-11-15 Bratney Companies Optical robotic sorting apparatus
CN204470779U (zh) * 2014-12-31 2015-07-15 东莞市合鼎电路有限公司 一种铝基板在线切割检测装置
CN105690393A (zh) * 2016-04-19 2016-06-22 惠州先进制造产业技术研究中心有限公司 一种基于机器视觉的四轴并联机器人分拣系统及其分拣方法
CN107671008A (zh) * 2017-11-13 2018-02-09 中国科学院合肥物质科学研究院 一种基于视觉的零部件流水线自动分拣装箱设备
CN109277318A (zh) * 2018-06-29 2019-01-29 烟台大学 一种水果品质视觉检测分级装置及检测分级方法
CN109013384A (zh) * 2018-07-10 2018-12-18 华侨大学 一种建筑垃圾物料的分拣装置及其分拣方法
CN208800416U (zh) * 2018-07-10 2019-04-30 华侨大学 一种建筑垃圾物料的分拣装置
CN208898125U (zh) * 2018-10-18 2019-05-24 西安中科光电精密工程有限公司 一种适用于不同规格纸箱包裹的智能码垛系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN110404803A (zh) 2019-11-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110404803B (zh) 一种基于视觉的并联机器人分拣系统及分拣方法
CN109279373B (zh) 一种基于机器视觉的柔性拆垛码垛机器人系统及方法
CN109821763B (zh) 一种基于机器视觉的水果分拣系统及其图像识别方法
CN110610141A (zh) 一种物流仓储规则形状货物识别系统
CN112561882B (zh) 物流的分拣方法、系统、设备及存储介质
CN103464383A (zh) 工业机器人分拣系统及方法
CN113643280B (zh) 一种基于计算机视觉的板材分拣系统及方法
CN113460716A (zh) 一种搬砖夹具及基于视觉识别的智能码砖机器人
CN110404785B (zh) 一种基于三维视觉的自动分拣线包裹上件系统及上件方法
CN110125036B (zh) 一种基于模板匹配的自识别分拣方法
CN113666028B (zh) 一种基于激光雷达和相机融合的垃圾桶检测抓取方法
CN112295949A (zh) 一种基于深度神经网络的视觉智能分拣方法及系统
CN112893159A (zh) 一种基于图像识别的煤矸石分拣方法
CN108144862A (zh) 一种具有分离功能的防漏检的智能型自动分拣系统
CN113744247A (zh) 一种pcb焊点缺陷识别方法和系统
CN113927601B (zh) 一种基于视觉识别实现机械臂精准挑拣的方法及系统
CN106097323B (zh) 一种基于机器视觉的发动机气缸体铸件的定位方法
CN111267094A (zh) 一种基于双目视觉的工件定位与抓取方法
CN113307042B (zh) 基于传送带的物体拆垛方法、装置、计算设备及存储介质
CN111136011A (zh) 基于机器视觉识别系统的物料分拣方法
CN111259928A (zh) 一种基于机器学习的零部件快速自动化码垛堆叠方法
CN116228854B (zh) 一种基于深度学习的包裹自动分拣方法
CN112525157B (zh) 基于视频图像的液压油缸尺寸测量和位姿估计方法及系统
CN218100264U (zh) 一种视觉识别系统
CN220140534U (zh) 基于机器视觉的全自动活体小龙虾分拣分级成套设备

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant