任娟娟，冯中强

(1.陕西工业职业技术学院 商贸与流通学院，陕西 咸阳 712000；2.西安工程大学 机电工程学院，陕西 西安 710048)

0 引 言

在工业生产过程中，物料分拣是不可缺少的环节，但人工完成的生产线已经无法满足长时间作业的要求。工业机器人能够代替人工进行分拣，但依然存在因物料识别不准确导致的机械臂抓取目标失败等问题。目前，基于机器视觉的图像处理算法逐渐成熟，国内外相关学者开始引入机器视觉技术进行物料的识别和定位，从而实现不同物料的分拣工作[1-5]。文献[6]采用了一种多目标分块处理算法，通过局部特征匹配确定工件种类，在工件的分类码垛上有着较好的效果。文献[7] 基于蚁群算法，建立评价模型, 利用蚁群算法的正反馈及强鲁棒性,提高拣货效率,缩短拣货时间。文献[8]采用机器视觉图像处理算法，通过抓取投篮一体化结构设计,使物料抵达投射区、瞄准目标区，再通过圆杆推动物料实现发射,该机器人在复杂环境下能快速完成分拣任务。文献[9]基于并联机器人设计了一种分拣控制系统，根据PID算法设计位置跟踪控制器，从而提高抓取精度,判断出物体的位置，并根据已经判断出来的物体位置实时控制调整并联机器人,完成目标物体的动态抓取。文献[10]为了使分拣的准确性和稳定性得到提升，运用形状内容分析方法对物料的分类识别进行强化，取得了一定的效果。文献[11]在NI智能相机的视觉检测平台内置高性能处理器实现独立视觉检测,完成工件识别和分拣。……