【摘 要】
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针对烟草物流中不规则烟包码垛的复杂性和组合匹配的特性,设计了一种基于机器视觉的不规则烟包校对码垛系统。该系统包括组合码垛系统和视觉识别系统两部分,通过视觉系统对不
【机 构】
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重庆邮电大学先进制造工程学院,湖北省烟草公司宜昌市公司,湖北众与和智能装备科技有限公司
【基金项目】
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重庆市基础科学与前沿技术研究项目“基于多源信息的工业机器人柔性装配研究”(cstc2017jcyjAX0212);重庆市教委科学技术研究项目“基于力感知的工业机器人柔性装配研究”(KJ1704100)
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针对烟草物流中不规则烟包码垛的复杂性和组合匹配的特性,设计了一种基于机器视觉的不规则烟包校对码垛系统。该系统包括组合码垛系统和视觉识别系统两部分,通过视觉系统对不规则烟包图像进行处理得到目标二值图,提取烟包的角点特征进行特征点匹配,利用改进的RANSAC算法剔除误匹配点,实现烟包的识别匹配,再依据上位机的预排层算法进行码垛作业。现场测试结果表明:烟包匹配正确率在97%以上,特征提取时间不超过360ms/次,总匹配时间不超过1.6s,实现了不规则烟包的准确校对和组合码垛。该方法可为提高烟草物流自动化水平提供
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