基于机器视觉的工业机器人智能分拣系统设计

• 作者: 徐青青
• 来源期刊: 仪表技术与传感器
• 学科: 工学
• 关键词: 工业机器人 机器学习 物体识别 点云配准 物体分拣
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 系统与应用
• 页码范围: 92-95,100
• 页数: 5页
• 分类号: TP242
• 字数: 1853字
• 语种: 中文

摘要

为了解决使用传统示教或离线编程方式的工业机器人无法满足复杂分拣环境作业要求的问题,以史陶比尔工业机器人、Kinect深度相机为硬件基础,搭建了基于机器视觉的工业机器人智能分拣系统平台.通过支持向量机(SVM)实现对分拣物体的学习识别,通过基于采样一致性(SAC-IA)粗配准和迭代最近点(ICP)精配准算法实现对物体位姿点云数据的配准.实验结果表明,搭建的智能分拣系统能够识别分拣物体种类并且获取物体的位姿,拓宽了工业机器人的应用领域.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐青青	宿迁学院机电工程学院	17	33	3.0	4.0