随着制造业的快速发展,产品分拣已成为企业生产环节中不可缺少的一部分。目前市场上的分拣设备所针对的分拣对象大多数为大中型物件,然而针对轻薄件如EMS文件、纸牌、薄片零件等的分拣设备则很少,其分拣方法亟待改进。本文研究了一种基于图像识别的轻薄件通用分拣系统,其分拣效率高、成本低。本文分别对基于机器视觉智能分拣系统的机械装置、机构动作控制、目标识别三部分进行研究。参考其他自动分拣设备机构案例,设计出了轻薄件分拣设备的三维模型。通过计算分拣机构中轻薄件与滚轮之间的摩擦作用力,分析了轻薄件运动状态,获得了轻薄件参数与分拣机构参数间的关系式,为机构尺寸等参数的选取提供了理论依据;分拣设备的控制方面,采用PLC控制器控制分拣设备运行,根据输入、输出地址确定了PLC选型,再依据设备控制要求绘制流程图,编写梯形图程序,实现了按照不同的目标识别结果,分拣设备能够将轻薄件分配到指定的分拣口处,以完成轻薄件的分拣;分拣目标的识别方面,本文研究实现了纸牌识别分发,针对获取的纸牌图像进行图像预处理、图像矫正、图像特征提取、字符分割等步骤,完成了对纸牌颜色、字符和花型特征的提取,再将特征图像归一化,得到尺寸大小一致的特征图像,分别使用区域像素投影统计法和BP神经网络法对提取的特征进行识别,完成了对纸牌特征信息的识别。本文以上述研究为依据,尝试设计了一台桥牌发牌机。借助MATLAB求解出分拣机构尺寸等参数,再根据参数对发牌机构进行了三维建模,而后将模型导入多体动力学仿真软件Recurdyn中进行运动学仿真。通过对仿真结果的分析,验证了发牌机构的合理性;最后根据发牌机结构,与PLC梯形图,设计出了桥牌发牌机的机构动作控制流程,并对其进行仿真,验证了PLC程序的正确性。