Delta机器人分拣系统：图像去重复与动态抓取算法

"基于机器视觉的Delta机器人分拣系统算法" 本文主要探讨了在Delta机器人分拣系统中如何解决视觉系统对工件的重复拍摄问题，以及如何提高分拣效率。Delta机器人是一种高速、精确的机器人，常用于自动化分拣任务。在实际应用中，由于相机的拍摄频率和传送带速度的配合，可能会导致同一工件被多次拍摄，从而影响后续的分拣操作。 2.1 问题背景中提到，分拣系统由视觉单元、机器人单元、传送带单元和控制单元组成。工件在传送带上匀速移动，视觉单元捕获图像并传递给上位机。上位机处理图像以获取工件的位置和时间信息，规划机器人的运动路径。为了避免误抓和漏抓，上位机需要对图像信息进行去重复处理。 2.2 算法描述中介绍了一种基于时间和工件位置的图像去重复算法。视觉识别区是一个M×N的矩形，通过图像处理可以获取工件在视觉坐标系中的位置。算法引入广义坐标概念，选择实时分拣系统的系统运行时刻作为时间基准，结合工件到达特定参考位置的系统时刻作为1维坐标，以此唯一识别工件。例如，选取机器人抓取区域的上边界H作为参考点，计算工件到达H的时刻，以减少后续计算量。 此外，为提高分拣效率，文章提出了基于牛顿-拉夫森迭代的动态抓取算法。这一算法建立了一个机器人跟踪工件的数学模型，并通过非线性优化方法求解。在MATLAB中对动态抓取算法的验证表明，该算法能够达到110次/分钟的最快分拣速度，误抓率低于2‰，漏抓率为0，显示出良好的实时性、准确性和稳定性。 关键词涉及到工业分拣、Delta机器人、图像去重复和动态抓取技术，这些是本文研究的核心内容。通过采用上述算法，分拣系统能够有效地避免重复拍摄引起的错误，同时提升整体分拣效率和准确性。