基于机器视觉的不规则烟包校对码垛系统

• 作者: 付华森 张毅 时峻峰 王彦博 陈霓
• 来源期刊: 烟草科技
• 学科: 交通运输
• 关键词: 烟草物流 机器视觉 工业机器人 不规则烟包 码垛系统
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 仪器与设备
• 页码范围: 105-111
• 页数: 7页
• 分类号: TP391|U653
• 字数: 4822字
• 语种: 中文

摘要

针对烟草物流中不规则烟包码垛的复杂性和组合匹配的特性,设计了一种基于机器视觉的不规则烟包校对码垛系统.该系统包括组合码垛系统和视觉识别系统两部分,通过视觉系统对不规则烟包图像进行处理得到目标二值图,提取烟包的角点特征进行特征点匹配,利用改进的RANSAC算法剔除误匹配点,实现烟包的识别匹配,再依据上位机的预排层算法进行码垛作业.现场测试结果表明:烟包匹配正确率在97%以上,特征提取时间不超过360 ms/次,总匹配时间不超过1.6 s,实现了不规则烟包的准确校对和组合码垛.该方法可为提高烟草物流自动化水平提供支持.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张毅	重庆邮电大学先进制造工程学院	281	2390	21.0	36.0
2	时峻峰		2	1	1.0	1.0
3	王彦博	重庆邮电大学先进制造工程学院	2	1	1.0	1.0