针对人工包装USB组件效率低和分装错误率高的问题,开发一套集识别、选择和分选于一体的智能分拣系统。提出一种改进的分拣算法,利用边缘曲线等价方法确定工件形状,通过多目标形心图像区域分割快算方法确定各组件中心,采用Harris角点检测算法获取旋转角度。构建分选识别相机和旋转纠偏相机相结合的双目视觉智慧分选和包装模式。结果表明:最大旋转角度误差为0.75°,最大质心偏差为0.68 mm,测试成功率达99.5%以上,所构建的智能分拣系统对USB组件不同摆放位置模板匹配的误差和抓取误判率均满足设计要求。研究结果为智能化设备研究提供了参考。

为了解决渔港梭子蟹分拣过程中劳动强度大、分拣数量多等缺陷,设计了一套小型的梭子蟹分拣机械手控制系统,该系统以K60单片机为主控芯片,结合带摄像头的机械手和智能小车,加持基于HOG特征的SVM分类器算法对梭子蟹进行识别,通过爪端压力数据和爪端夹持角度取得梭子蟹质量和尺寸,实现对梭子蟹的智能分拣,并介绍了其机械结构、硬件和算法的设计。

针对物流系统自动化控制需求,设计一款基于PLC和液压控制技术的无人转运小车,使在货物运输时其具有自动扫描、自动分拣、自动转运的功能,提高了货物在传送带和立体货架仓库之间的转运效率和智能化程度。介绍了无人转运小车工作环境、基本组成结构、控制要求及组件,重点分析了无人转运小车工作流程、液压系统设计、PLC控制系统选型及安装,并利用触摸屏软件进行仿真实验。实验数据验证了该控制系统下无人转运小车的工作性能良好及控制系统设计合理性,能够满足实际生产的要求。