国外机器人智能分拣技术研究现状与应用

"基于3D目标识别的工业机器人无序分拣技术研究" 本文探讨的是机器人分拣技术，特别是在散乱堆放物体的箱体中的应用，这通常被称为随机箱内拾取（RBP）系统。RBP系统主要包括三个关键组成部分：视觉检测识别、计算机控制单元和机器人本体。在这一领域，国外研究已经相当成熟，尤其是在日本、德国、瑞士和美国，这些国家已将智能分拣技术广泛应用于工业生产线。 国外的研究中，例如日本FANUC公司的iRVision视觉系统，是3D视觉和机器人抓取的一个典范。该系统能够适应2D和3D视觉环境，通过高清晰度相机精确定位未预先定位的部件，确定目标物体的位置变化，并在机器人操作中进行快速复位。当接收到相机发送的目标信息后，机器人利用安装在末端执行器上的专用工具可靠地抓取和放置目标物体。iRVision系统具有良好的柔性和可靠性，其结构简洁，便于维护和升级。 3D视觉在机器人分拣中的应用是研究重点，它通过获取目标物体的三维点云信息，实现精准的位姿估计。计算机控制单元则根据这些信息规划机器人的运动路径，确保准确无误地抓取目标。此外，机器人分拣实验也是研究的关键部分，通过实验验证理论算法的有效性和实际操作的可行性。 近年来，随着工业机器人在装配制造等领域的大规模应用，自动化水平不断提升，推动了从传统人力主导向机器人主导的生产模式转变。3D目标识别技术的不断发展，为实现更高效、更灵活的工业机器人无序分拣提供了技术支持。未来，随着人工智能和机器学习的进步，机器人分拣技术有望进一步提升，实现更复杂的任务执行和更高的工作效率。