张 毅，王彦博，高奇峰，杨德伟，魏 博

1.重庆邮电大学 先进制造工程学院，重庆400065

2.重庆邮电大学 自动化学院，重庆400065

1 引言

工业机器人广泛用于物流分拣、码垛等工业任务[1]，而拾取和放置目标物体是工业机器人的重要任务之一。大部分工业机器人的抓取仍停留在预先描点后重复工作的层次。这样的工作方式对环境的稳定性要求极高，不能应对突发的变化。而在烟草物流的码垛装配中，由于客户订单的复杂性和随机性会导致数量不同的条烟包装成形状不同的卷烟包件，卷烟行业要针对不同条数的卷烟包件有着一套特殊的码放规则以利于码放的稳定性同时避免条烟的损坏，因此对卷烟包件码垛系统的实用性、智能化要求较高。凭借视觉系统对卷烟包件进行识别与定位，从而提高系统的鲁棒性和实时性来应对突发的情况。近年来，视觉识别定位在工业上的应用也越来越广泛。机器视觉识别在工业机器人在抓取和放置功能等方面仍面临着时效性不够的问题[2]。在这一问题上，很多人做出了成果。2016年，陈剑虹，韩小珍提出结合FAST-SURF和改进k-d树最近邻查找的图像配准[3]，匹配精度有一定提高，但时效性稍低。2017年，储蓄对基于改进SURF算法图像匹配方法研究，提高了SURF算法检测的速度[4]，但在后续定位中处理较为复杂，难以达到时效性。本文在前人工作的基础上，提出采用改进的FAST-SURF算法，以双目立体视觉[5]的方式对目标卷烟包件进行识别然后定位。……