唐镇城

摘要： 本文通过对众为兴机器人和视觉系统的分拣及抓取研究，在相关理论研究的基础上收集信息，对运行中的情况、问题进行梳理，深入研究视觉分类抓取的情况和存在的不足，并针对不足提出更好的策略。

Abstract： This paper collects information on the basis of related theoretical research by sorting and grabbing the Zhongwei Xing robot and vision system， combs the situation and problems in operation， and deeply studies the situation and deficiencies of visual classification crawling， and proposes better strategies for deficiencies.

關键词： 机器视觉；工业机器人；分拣

Key words： machine vision；industrial robots；sorting

中图分类号：TP242.6 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2018）18-0186-03

0 引言

随着中国经济转型升级，自动化智能化设备运用增加，自动化生产越来越受青睐，有利于提高生产效率。工业分拣是生产环节的主要部分，根据工件摆放的不同位置型号，实现识别、分拣、定位、抓取、放置的过程。

相对于传统的人工分拣以及机器人示教分拣，将视觉技术与机器人相结合的分拣，实现类似人眼的“识别”功能，将提高识别速度和生产效率，使分拣更柔性化、智能化，降低劳动成本，提高质量[1]，运行结果易于统计，有利于实现一体化信息集成，便于统计各类生产数据。

本文针对在自动化生产线上分拣特定工件，实现分拣抓取直通小型化柔性化经济化解决方案，满足占用空间小、自动识别、不同工件分拣上料等要求，提出基于边缘识别模板匹配的视觉识别算法，以众为兴ar5215四轴机械臂及Avs1100视觉系统为基础，利用ADTvision图像处理软件，对机械手及摄像机系统进行标定，建立工业机器人手眼关系[2]。通过图像处理软件，对工业相机采集的工件图像进行预处理，获取边缘信息，对模板图像与采集图像进行相似匹配，完成模板匹配，对抓取物体进行分拣识别、定位，并用机械手进行抓取验证研究结果。……