李 梦,王旭扬,韩帮国

（安徽信息工程学院，安徽 芜湖241000 ）

零件分拣是工业生产中不可或缺的重要环节，国内大部分工厂仍然采用人工分拣，分拣的效率低、出错率高。随着生产速度的加快，已无法满足实际的生产需求[1]。与此同时，随着机器视觉在工业领域，特别是工控分类的逐渐广泛应用，目前已经借助视觉分类和机器人控制技术，达到了信息自动化采集与分类识别，完成自动分拣与搬运码物动作[2]。美国Adept 公司研发的图像处理系统可以在复杂的光照条件完成目标的抓举与放置[3]。德国KUKA机器人结合系统ISRA视觉技术，对2D与3D的零件进行识别，精确控制机器人预设方位完成任务[4]。日本FANUC 公司研发的机器人集成视觉功能，可以检测位置偏差与定位误差补偿[5]。瑞典ABB 机器人公司推出的Flex Picker 机器人可以快速准确的抓取目标跟踪性能好[6]。纳斯达克技术公司生产的Quattro 4 轴并联机器人支持在传送带上快速抓取放置[7]。国内视觉技术起步较晚，却发展迅速，但与国外的分拣精度与控制技术还存在一定差距。如台达集团研发的DMV 机器视觉系统，与机械手自由组合拾放系统[8]。

目前现有的国内、外基于视觉的分拣系统设备虽然不少，但是价格都比较昂贵，设计复杂，维护困难，大多针对零件的某一关键尺寸，借助机器视觉进行测量，或是针对多个关键尺寸采用多次测量。本文通过机器视觉对复杂零件进行多尺寸测量与误差级联运算完成合格判断，借助串口通信对下位机控制，分离出不合格品，系统成本低、测量精度高、识别准确率高、分拣速度快。……