工业机器人物品识别分拣系统设计探析.docx
基于机器人视觉的工业机器人分拣技术研究
基于机器人视觉的工业机器人分拣技术研究
一、绪论
随着二十一世纪自动化技术的发展，机器人在实现自主技术、自适应
控制、机械结构和传感器技术上取得了显著进步。
机器人技术在工业领域
有着广泛的应用，其中机器人分拣技术也是其中一个重要的应用。
机器人
分拣技术利用机器视觉、机器抓取等技术，将放置在指定区域的物料进行
自动识别、分类和排序，并将其放置到指定的包装位置，完成分拣任务。
本文重点研究基于机器人视觉的工业机器人分拣技术的原理、方法和应用，以更好的了解机器人分拣技术，为工业机器人分拣技术的深入发展奠定基础。
二、机器人视觉原理
机器人视觉是机器人的一种技术，它依靠传感器、机器特征提取器和
模式识别系统，通过对工件或物料的形、色、尺寸、形状、纹理等进行分析，将其图像变换为有意义的信息，实现机器人对外界环境的自主感知和
认知。
它是分拣机器人完成分拣任务的核心技术，在机器人分拣系统中起
到了重要作用。
机器人视觉系统通常由图像采集、图像处理、图像识别三部分组成。
探析工业机器人机器视觉系统在工件分拣中的应用
图2托盘流水线和装配流水线工位分布图图3工件进行相机学习图像
图1相机和编程计算机的连接示意图PLC控制模块的程序编程、机器人示教编程与智能机器视觉软件编程这三部分系统软件设计是研究的重点。
3.1智能视觉处理系统
工件分拣系统实验中，工件从码垛仓库由AGV小车运输到托盘流水线上，托盘流水线共有G1-G6六个工位，拍照相机安装在工位G4的上方，视觉系统中的光源在托盘下面，托盘和工件被输送到工位G4时，由光源控制器的输入端产生触发信号后相机拍照，拍完后光源控制器给出输出信号，继续往后执行动作。
相机拍照的数据信息包括工Modbus/TCP协议通信，PLC自动读取相机的数据信息。
3.2智能视觉系统编程
工件检测的图案定位与编程脚本程序是分拣工件视觉编程的主要操作，针对形状特征差异大的工件的识别，采用X-Sight Studio软件中定位工具中的图案定位，将每种工件放在相机下进行学习，图案定位工具中自带学习框，即用学习框去框选被识别的工件，点击“学习”选项完成学习，对工件的学习可获取坐标和角度数据，有几种类型的工件，就要建立几种图案定位工具进行学习[4]。
同时还新建数组中赋值，其中每数组数据包含工件类型、中心点坐标和角度偏移值，对编写相机脚本程序简单举例，在脚本程序tools中添加变址名，建立每种类型工件的三维数组变址，用以存储工件中心点坐标X、Y和角度[3]。
以五种类型工件为例编写部分程序如下：
tool10.lx=0;
tool10.x=0;
tool10.y=0;
tool10.a=0;。
基于深度学习的工业机器人物品识别分拣系统设计
开发研究基于深度学习的工业机器人物品识别分拣系统设计李殷（江西工业贸易职业技术学院，江西南昌330038）摘要:在合理的建模基础上，设定建模图像与物話种类之间所对应的关系与联系，要求准确，加之在建模解析分类之后于工业机器人对物品进行实践分拣操作，软硬件结合可以满足物晶分类捡拾操作作业的高效率要求。
关键词:深度学习；工业机器人;识别分拣系统1工业机器人自动化分拣简述工业机器人的应用极大提高了工厂企业的用工成本,同时避免了人工操作所带来的错误问题，对于分拣系统而言,脱离人工操作能极大地提高工业生产与运输效率,述机器人分拣以及搬运物品可准确的摆放到指定位置，而对于部分特殊物品，就需要工业机器人结合传感器设备对其进行分类,而传感线的安装对场地要求比较高,这也是以往传统传感器应用于物品分拣的限制所在，而深度学习工业机器人的出现则可以避开这一缺陷，设计一种可通过对物品建模识别并记忆学习的分拣工#机器人可克服该局限性,可极大地提高分拣物品的准确性与效率。
2工业机器人的总体结构设计2.1工业机器人的组成部分该智能化的机器人的设计离不开软硬件的综合设计，其中硬件部分由ABB工业机器人本体、机器川制柜、PC机、气动夹爪、相机、吸盘以及真空发生器组合而成,其中控制柜是核心部件,经由电缆和机器人本体相连接,PC机与控制柜之间的通信则是基于TCP网络通讯协议进行的;其中检测物品的相机则是由USB与PC进行连接;气动夹爪与吸盘通过气管与真空发生器进行连接，用于抓取与释放物品并进行搬运。
2.2工业机器人的分拣流程总体系统软件部分的主要模块则基于物品检测方面，相机拍摄扫描物品便于图片模块的建立与形成，通过图像识别对物品种类进行分析与分拣，其具体工作流程则是物体到位检测,再是图片抓取,而后进行图像分析,最后一步则是进行物品分拣作业，该流程的实现都是经由系统软硬件结合的建立,相机对于图像的抓取通过USB接口协议传输到PC机,PC机对其进行物品建模的分类与识别,再而通过网络协议将物品种类发送给控制柜，工业机器人接收到PC机所给出的信号命令对物品进行分拣操作。
智能制造中的工业机器人分拣系统设计与优化
智能制造中的工业机器人分拣系统设计与优化随着科技的发展和人工智能的不断进步，智能制造已经成为现代工业领域的重要趋势之一。
工业机器人作为智能制造的重要组成部分，被广泛应用于生产线上的各个环节，其中包括分拣系统。
本文将探讨智能制造中工业机器人分拣系统的设计与优化问题。
一、工业机器人分拣系统的设计原理工业机器人分拣系统是指利用工业机器人进行物品分拣的系统。
其基本原理是通过视觉识别、传感器等装置获取物体的信息，然后执行特定的动作将物体分拣到相应的位置。
首先，采集传感器或相机得到的图像通过图像处理和模式识别等算法进行图像处理，以便获取物品的特征信息。
然后，机器人根据这些特征信息进行运动规划，并通过机械臂、夹爪等执行器将物品准确地分拣到目标位置。
工业机器人分拣系统的设计需要考虑以下几个方面：1. 传感器选择：选择适合分拣系统的传感器。
常见的传感器包括相机、激光雷达、红外传感器等，不同的传感器有不同的适用场景和精度要求。
2. 图像处理算法：有效的图像处理算法对于分拣系统的准确性和效率至关重要。
例如，物品的形状、颜色、纹理等特征可以通过算法进行分析和识别。
3. 运动规划：机器人需要根据图像处理结果进行路径规划，以便准确地抓取和分拣目标物品。
路径规划算法要考虑到机器人的动力学和环境限制，以确保运动的稳定和安全。
4. 执行器选择：选择适合分拣操作的执行器，如机械臂、夹爪等。
执行器需要具备足够的精度和灵活性，以满足不同物品的分拣需求。
二、工业机器人分拣系统的优化方法为了进一步提高工业机器人分拣系统的性能和效率，我们可以采用以下优化方法：1. 优化运动规划算法：通过改进路径规划算法，减少机器人的运动时间和能耗。
例如，可以使用机器学习算法优化路径选择，以提高机器人的运动效率。
2. 引入深度学习技术：利用深度学习模型进行物体识别和分类，以提高系统的准确性和鲁棒性。
深度学习模型可以根据大量的训练数据学习到更复杂的特征表示，从而提高识别的准确性。
基于深度学习的工业机器人物品识别分拣系统设计
基于深度学习的工业机器人物品识别分拣系统设计摘要：实体经济是国家财富的主要来源，而实体经济建设则是以工业建设为重心，人工智能在工业发展中运用例如工业机器人物品识别设计有提升机械工作作业的质量。
本文笔者主要针对深度学习的工业机器人物品识别分拣系统进行研究。
关键词：深度学习;工业机器人;识别分拣系统;引言：分拣识别机器人在工业系统中的中运用极大效率的提升了工业生产的效率和工业生产的质量，并且在工业生产成本的耗费上大大的降低了工业生产成本，笔者针对工业分拣机器人在工业生产中的运用分析，这种技术在大面积的推广使用还欠缺一定的成熟性，若在操作过程中存在一定点的查漏将会造成严重的损害，从现今工业机器人生产运营的难点分析来看，关键点在于机器对物品的识别以及对物品性质的判断还存在一定的难度性，在未来的设计完善中也应该朝着这两点方向进行完善，除此之外机器人在针对一些特殊物品进行判断时，还需要从程序的完善和实际操作中的深度学习进行着手训练，并且机器人在对物品进行识别设计时，还容易受到传感器在技术上的限制性。
1 分拣识别机器的构成分析1.1 机器人的结构部件在针对分拣识别机器人进行设计时，需要从机器人的实际生产运用及全方面的角度进行思考设计，从机器人结构布局的大体成份分析来看，机器人主要由两个区域构成1硬件系统2软件系统，而硬件系统的构成则由ABB本体操作系统、控制柜、PC机、气动夹爪、相机、吸盘以及真空发生器等系列的结构部件构建，在这些构建区域中最关键最核心则属于控制柜，这是机器人的大脑，他是通过电缆与机器人的实体系统进行连接，而机器人的PC机与控制柜之间需要以网络通讯协议作为信息处理协调的媒介。
2机器人作业的工业流程想要使工业分拣机器人在工业生产过程中进行作业还需要各个部件与系统之间的协调配合，这样工业机器人方可在生产中正常运行，而工业生产机器人在硬件和软件这2者之间的配合程度上来看，机器人要做到物品的识别与区分则是通过机器人身上的相机和物品程序的输入，从而形成对物品的认识，机器人对物品进行识别之后则通过中央系统对外部下达命令实行最后的指令操作。
机器人分拣系统的设计与控制技术研究
机器人分拣系统的设计与控制技术研究随着科技的不断进步和人们对生活质量的需求不断提高，机器人逐渐成为了产业升级和生活智能化的重要推手。
机器人分拣系统是一项运用机器人技术，替代人工将物料进行分类、识别、分拣等动作的自动化装备，适用于各类物料、零部件、工具等领域，具有高效、精度高、安全等优势。
本文将就其设计与控制技术进行深入分析。
一、机器人分拣系统的结构与工作原理机器人分拣系统通常由物料传输系统、分拣机器人、视觉系统、控制系统等部分组成。
其中，物料传输系统主要负责将待分拣的物料送达到机器人操作区域，通常包括传送带、输送线等。
分拣机器人负责根据预设的规则对物料进行分类、分拣、检测等操作，通常包括机械臂、手爪等机构组成。
视觉系统则负责采集物料的图像信息，并对其进行处理和分析，通常包括CCD相机、激光测量仪等。
控制系统则是整个机器人分拣系统的大脑，负责监控和控制各个部分的运行，根据外部指令或内部算法进行逻辑判断和调配。
机器人分拣系统的工作原理通常可以分为以下几个步骤：首先，物料被送至机器人操作区域，视觉系统开始采集物料的图像信息。
其次，利用机器学习和优化算法，视觉系统将物料信息与预设规则进行比对和分析，确定需要进行的分拣动作。
然后，控制系统发出指令，分拣机器人通过机械臂、手爪等机构实现物料的分类、检测、移位等操作。
最后，分拣完毕的物料被送至目标储存位置或下一步操作区域，机器人分拣系统开始进入下一轮操作。
二、机器人分拣系统的设计在机器人分拣系统设计中，根据具体应用场景和物料特性进行正确的机器人选择和定制非常重要。
首先，需要根据物料的种类、尺寸、重量等特性，选择合适的机器人品牌和型号，机器人分拣系统的负载能力和操作灵活度直接影响整个系统的稳定性和效率。
其次，在选定机器人后，需要对其进行设计和定制，例如机械臂的长度、手爪的形状、视觉系统的分辨率等等都需要根据具体场景进行优化，保证机器人分拣系统的无误和高效。
除此之外，机器人分拣系统的安全性设计也是至关重要的一个方面。
基于机器视觉的分拣机器人设计与研究
基于机器视觉的分拣机器人设计与研究一、概述随着科技的飞速发展，机器视觉技术日益成熟，并在各个领域展现出广泛的应用前景。
特别是在工业自动化领域，基于机器视觉的分拣机器人正逐渐成为提升生产效率、降低劳动成本的关键技术之一。
本文旨在深入探讨基于机器视觉的分拣机器人的设计与研究，分析其工作原理、系统架构、关键技术及应用前景，以期为相关领域的研究和实践提供有益的参考。
机器视觉技术通过模拟人类视觉系统，实现对目标物体的识别、定位与跟踪。
在分拣机器人中，机器视觉技术能够实现对不同形状、颜色、纹理等特征的物体进行快速准确的分拣。
随着深度学习算法的发展，基于机器视觉的分拣机器人在识别精度、适应性等方面不断提升，使其能够满足复杂多变的生产环境需求。
国内外众多研究机构和企业纷纷投入到基于机器视觉的分拣机器人的研发与应用中。
本文将对相关领域的研究成果进行梳理和分析，重点关注分拣机器人的硬件设计、软件算法以及实际应用案例。
通过对比分析不同方案的优缺点，本文旨在为分拣机器人的设计提供一套完整、实用的指导方案。
本文还将探讨基于机器视觉的分拣机器人在未来可能面临的技术挑战与发展趋势。
随着工业、智能制造等理念的深入人心，分拣机器人将在更多领域发挥重要作用。
对分拣机器人的设计与研究不仅具有理论价值，更具有重要的实践意义。
本文将对基于机器视觉的分拣机器人的设计与研究进行全面深入的探讨，以期为相关领域的研究和实践提供有益的参考和启示。
1. 分拣机器人的应用背景与意义随着科技的飞速发展，工业自动化和智能化已成为现代制造业的重要趋势。
在物流、仓储、生产线等场景中，分拣作业作为关键的一环，其效率与准确性直接影响到整个生产流程的顺畅度和成本。
传统的分拣方式往往依赖于人工操作，不仅效率低下，而且容易出错，同时面临着劳动力成本上升和人力资源短缺的问题。
研发一种能够自动、高效、准确地进行分拣作业的机器人，对于提升生产效率、降低生产成本、缓解人力资源压力具有重要意义。
基于机器视觉的工业机器人分拣技术探讨
基于机器视觉的工业机器人分拣技术探讨近年来，随着社会的进步和科技的发展，工业机器人在生产制造领域扮演着越来越重要的角色。
其中，基于机器视觉的工业机器人分拣技术成为了研究和应用的热点之一。
本文将探讨这一技术的原理、应用以及未来的发展前景。
一、原理介绍基于机器视觉的工业机器人分拣技术主要利用计算机视觉技术实现对产品的识别、分类和分拣。
其基本原理包括图像采集、图像处理、特征提取和分类识别四个步骤。
首先，工业机器人通过装载摄像头等设备来进行图像采集，获取待分拣产品的视觉信息。
随后，通过图像处理算法对采集到的图像进行预处理，如去噪、边缘检测等，以提高后续处理的准确性。
接着，特征提取算法将从图像中提取出有用的特征信息，如颜色、形状、纹理等。
最后，分类识别算法利用提取到的特征信息来对产品进行分类，进而控制机械臂等执行器完成分拣动作。
二、应用案例基于机器视觉的工业机器人分拣技术在许多行业和领域都有广泛的应用。
以下是几个典型的应用案例：1.电子产品行业：在电子产品的制造过程中，需要对各种元件进行分类和分拣。
基于机器视觉的工业机器人分拣技术可以帮助实现高效精准的元件分类和分拣，提高生产效率和产品质量。
2.食品行业：在食品加工和包装过程中，需要对不同种类的食品进行分拣和包装。
通过机器视觉系统的识别和分析，可以准确地将产品分拣到相应的位置，实现自动化生产。
3.物流仓储行业：在物流仓储领域，基于机器视觉的工业机器人分拣技术可以用于对各种货物的分类和分拣。
通过自动化的机器人系统，可以提高仓储效率和准确度，降低人力成本。
三、未来发展前景基于机器视觉的工业机器人分拣技术在未来将有更加广阔的应用前景。
随着计算机处理速度的提高和算法的不断优化，机器视觉技术将进一步提高其识别和分拣的准确性和效率。
同时，工业机器人的智能化和自主化水平也将不断提高，具备更强大的分拣能力和适应性。
此外，基于机器视觉的工业机器人分拣技术还可以与其他技术进行结合，如人工智能、物联网等，进一步提升其应用价值。
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工业机器人物品识别分拣系统设计探析引言
随着工业自动化的深入和普及，越来越多的工业机器人被应用到最前沿的生产一线中，这些应用于实际生产制造的工业机器人在提高生产效率同时，极大地节省了用工所需的人力成本，也避免了因人工误操作而带来的产品损坏问题。
对分拣系统而言，在工业机器人的搬运过程中，多数情况需要工业机器人能够识别物品并将待搬运的物品移动到指定的位置上。
但对于遇到某些特殊的物品，工业机器人还需要先对物品进行特殊处理然后再将其搬运到指定位置。
在传统的机器人搬运工作站设计上，工作站设备多采用若干检测传感器加电机气动执行装置的方法对物体进行检测和分类，这种方法使用场景较为单一，受限于传感器自身的特性很难对已经设计好的系统进行拓展，若系统中设置较多的传感器还存在着搬运站现场安装难度大，系统建设成本高的问题。
为克服上述缺陷，设计了一种基于深度学习的物体识别与分拣系统，通过将深度学习的视觉检测方法应用到工业机器人搬运站上，最大程度上克服了采用单一传感器检测物体造成的检测局限性，同时又解决了多个传感器检测造成的信息匹配不佳的问题。
这种设计在增加工作站灵活性的同时极大地提升了机器人分拣系统分拣的准确率。
1总体结构设计
工业机器人物品识别分拣系统主要分为硬件实现和软件设计两个部分。
硬件部分主要由ABB工业机器人本体、机器人控制柜、PC
机、相机、气动夹爪、吸盘以及真空发生器组成[1]，如图1所示。
工业机器人控制柜是核心组成部件，控制柜通过控制电缆与工业机器人本体相连并通过网线与PC机进行通信，控制柜与PC机之间的通信采用基于TCP/IP的以太网通讯协议进行；用于检测物体的相机被固定在工业机器人附近的专用支架上通过USB接口与PC机进行连接；物品搬运所用的执行工具由气动夹爪和吸盘组成，两者均与真空发生器相连，并在工业机器人控制柜的控制下对物品进行夹取和搬运。
系统的软件部分主要由物体到位检测模块，图像抓取模块，图像识别模块以及工业机器人分拣标记模块等四部分组成，其工作流程如下页图2所示。
具体为：当控制柜收到物体到位检测信号后PC机启动相机对其下方的物体进行拍摄，完成这一步后相机通过USB协议将抓取到的图片传输到PC机上并通过训练好的神经网络模型对物体进行识别解析；在识别完成后PC机通过TCP/IP协议将物体的种类发送给控制柜；工业机器人在收到PC机给出的解析信号后对相关信息进行校验并执行相应的分拣动作，进而完成对物品的搬运和物品分拣操作。
2物体图像识别
物体的图像识别部分主要由相机和光电传感器配合实现的。
当光电传感器检测到物体到达指定区域后，传感器将物体已到达指定位置的信息通过I/O信号通知工业机器人控制柜，在收到到位检测信号后，控制柜通过以太网向PC机发出开启摄像头的命令，随后PC机对相机传输过来的图像通过图像特征识别模块的深度学习网络进行分析和处理。
2.1图像特征识别
图像特征识别是实现物体识别分拣工作站的关键所在，本文采用对已有的深度学习模型进行重新训练的方法[2]对图像识别模型的参数进行重新调整的方法来实现对给定的物体进行分类标识的目的。
设计采用的基础学习模型为GoogLeNet：GoogLeNet是20XX年由Google 团队在ILSVRC挑战赛中提出的一种基于深度学习的深度卷积神经网络模型。
该模型由22层网络结构组成，模型不仅具有较高的网络深度和宽度，同时还通过引入新的网络结构，实现了在控制计算参数量的同时达到了最优识别效果的目的[3]。
具体的网络模型结构如图3所示。
图3中Data层代表数据输入层，该层能接收的图像数据为RGB 三通道，分辨率大小为224x224的图片。
分拣系统的设计继承并采用和GoogLeNet相同的输入层。
为满足网络的输入条件，系统会在输入模型前对拍摄的图像进行大小修正，将相机拍摄到的图像像素分辨率调整到224×224的大小。
设计保留原GoogLeNet中用于特征提取的卷积层（Convolu-tion）和池化层（Pool）。
由于网络具有较深的层级结构，为解决网络深度增加而产生的巨大计算量，GoogLeNet采用了一种被称为Inception的网络结构将全连接的连接方式转化为了稀疏连接的连接方式从而降低了巨量参数造成的过拟合和参数过多造成的计算量过大的问题。
本次设计继承了上述的网络层级结构，同时将后续的Dropout层也纳入到网络模型中来用以减少过拟合带来的影响。
2.2图像识别模型训练
为了让视觉模块具有更好的适用性同时也为了弥补现实中数据
采集量不足的缺陷，神经网络的训练及测试部分采用由网络收集图片以及实验场景中拍摄到的图片组成的混合图片集进行训练和测试。
训练模型保留GoogleNet前面所有层数，仅对后面三层：全连接层，Softmax分类器，以及输出层进行重新训练。
训练采用的样本数据为5000张食品图片，包括：蛋糕，鸡翅，毛豆，面条，春卷五种食物，其中3500张用于训练，1500张用于测试。
训练采用具有动力的随机梯度下降算法（SGDM）进行训练，初始学习速率为0.001，最小批次为32，训练最大次数为2280次。
训练过程如图4所示，训练结果的准确率为95.33%。
为直观显示迁移学习后的学习模型对物体的识别能力，针对测试集的测试结果，绘制出用以表示物体分类效果的混淆矩阵[4]，如图5所示。
从图5所示的混淆矩阵可以看出，模型对整个测试集的整体识别正确率较高，模型整体的准确率为95.3%，识别性能良好。
在具体场景中针对五种物体进行测试，如下页图6所示，模型可以对物体进行有效的识别并给出识别检测结果。
3工业机器人分拣操作
在深度学习网络完成图像数据的分析后，PC机通过TCP/IP协议将物体的名称、类别信息发送到工业机器人的程序数据接收端[5]。
通过对PC端信息的监听查询，工业机器人可以在PC机发出信息后对接收到的物体信息进行校验并在确认信息无误后加载相应的搬运策略。
若机器人处于空闲状态，则执行相应的加盖任务并在加盖完成后对物品进行贴标操作。
若机器人处于忙碌状态，则工业机器人在完成当前任务后加载相应策略并对物体进行贴标搬运操。
在机器人根据事先示
教好的路径完成对物体的搬运后，机器人通过相应的程序模块向PC 机发出搬运完成的指示信号[6]。
机器人搬运部分的具体设计流程如图7所示。
4结语
本文以工业机器人为载体，结合相机与PC机实现了物体识别与分拣系统的设计，完成了对不同种类物品进行分拣操作的目的。
物体视觉识别算法通过对原有深度学习网络的迁移学习，实现了对物体的准确识别与分拣。
视觉识别系统可根据实际情况进行调整，通过改变深度学习模型的输入数据并结合相应的工业机器人搬运夹具，工作站可实现对不同物体的搬运工作。
从实际测试运行情况来看，该方法识别准确率高，分拣过程清晰可控。
该系统具有动作可靠、稳定性好、识别精度高、可扩展性强等优点，可以满足物体分拣的任务需求。