赵铁军，王 玲

(沈阳工业大学机械工程学院，沈阳 110870 )

0 引言

在工业分拣和包装领域中，为了降低生产成本提高生产力，并联机器人发挥了重要作用，尤其Delta并联机器人[1]成为了应用最为成功的并联机构之一[2]。结合机器视觉的分拣系统比传统的分拣生产线更能适应多变的作业环境，显著地提高生产效率。基于此，研究者主要针对动态目标点到固定放置点的单传送带分拣场景分析[3-5]，优化抓取顺序，以提高分拣效率，但这种分拣场景已经不能满足于当下以至未来工业分拣领域的需求[6]，为了优化上述分拣场景，把放置点设置为动态，即包含双传送带的分拣系统。但当前分拣路径的策略普遍采用并联机器人以优先抓取传送带方向最前端物料的策略实现双传送带分拣系统的动态抓放，未能充分发挥自动化生产的优势，文献[3-5]中所采用的遗传算法和粒子群算法只针对优化放置点固定的场景，不满足双传送带系统实时性要求。针对以上问题，对于双传送带分拣场景，提出一种基于改进贪心算法的高速分拣系统，确保每个 “门”形分拣轨迹进行最优化处理的同时，对处于每一个节拍中的所有物料进行基于改进贪心算法的动态目标最短分拣路径的整体排序规划，由此提高分拣系统的生产效率。搭建分拣系统进行分析，以期为未来基于并联机器人的高速分拣产业提供参考依据。

1 分拣系统介绍

基于视觉Delta并联机器人分拣生产线……