【摘 要】
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为实现对特定蜗壳工件的智能识别定位与拆垛，开展了对基于机器视觉的智能拆垛系统中关键技术的研究。首先，针对黑色吸光蜗壳工件使用RGB-D相机采集深度信息，设计了通过蜗壳摆放背景识别反推出各蜗壳所在位置的算法；其次，开发分块—分层的手眼标定方法，获取深度图像像素坐标系与机器人坐标系的相对空间位置关系；再次，通过末端吸盘吸力反馈控制以及设计邻域补偿抓取的方式，确保吸盘吸附工件的准确性和可靠性；最后，通过
【基金项目】
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国家自然科学基金（51975497）；
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为实现对特定蜗壳工件的智能识别定位与拆垛，开展了对基于机器视觉的智能拆垛系统中关键技术的研究。首先，针对黑色吸光蜗壳工件使用RGB-D相机采集深度信息，设计了通过蜗壳摆放背景识别反推出各蜗壳所在位置的算法；其次，开发分块—分层的手眼标定方法，获取深度图像像素坐标系与机器人坐标系的相对空间位置关系；再次，通过末端吸盘吸力反馈控制以及设计邻域补偿抓取的方式，确保吸盘吸附工件的准确性和可靠性；最后，通过开展六层每层工件个数为4×4分布式物料拆垛实验，可实现机器人识别抓取定位误差平均值为7.6 mm,标准差为2.91 mm,满足实际生产中的拆垛需求。
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