随着国内工业自动化的发展,自动化系统正在逐步成为工业生产中不可缺少的组成部分。近年来,水泥、面粉等袋装产品的生产加工基本实现了自动化,但是它们的码垛装车还是采用半自动化作业模式,需要人工参与完成货物的装车任务。这种作业模式不但装车效率低、工作强度大,而且恶劣的工作环境对工人的身体健康危害极大。因此,提高装车系统的自动化程度是非常必要的。当今机器视觉技术发展迅速,广泛地应用于各行各业,促进了工业生产的改革和进步。为了提高装车系统的自动化程度,解决车厢定位不准确、装车效率低等问题,本文设计了一种基于视觉定位与测量的自动装车系统。根据实际工业生产的技术需求和功能需求,本文设计了一种基于PC控制终端的自动装车控制系统方案,分别对系统方案中的车辆信息采集模块、车厢定位及尺寸测量模块、货物的位置检测及坐标计算模块和装车码垛执行模块四个模块进行功能设计和硬件选型。根据系统方案对自动装车系统进行软件环境的搭建和功能实现。本文以车厢定位及尺寸测量设计,货物位置检测和码垛机器人的运动控制为研究主线展开论文研究脉络。首先,按照车厢定位及尺寸测量设计的需要,对相机进行标定并计算相机的内参和畸变参数。针对工业相机采集的图像因拍摄角度存在车辆图像不完整的问题,本文对车辆的原始图像进行预处理后采用SURF算法的特征点提取和匹配进行图像拼接,得到完整的车辆图像。采用融合CBAM注意力机制的FCN-ResNet50网络对拼接后的车辆图像进行车厢的定位,并对车厢区域进行角点检测。在车厢角点图像坐标和空间坐标的计算中,本文提出一种基于双基准点的三角测距算法,选取基准点计算图像单位像素点的长度,结合基准点计算车厢角点的图像坐标,通过角点的图像坐标和单位像素点长度对车厢的角点进行空间坐标的计算。通过车厢角点的世界坐标实现车厢尺寸的测量。其次,本文通过YOLOX目标检测算法对货物位置进行检测,采用三角测距算法对货物抓取点的位置坐标进行计算,结合车厢尺寸和货物的尺寸信息确定货物的码垛点位置,并对货物的目标检测结果进行分析。以六自由度的码垛机器人为本体建立码垛机器人的D-H参数模型,对码垛机器人的运动学和工作空间进行分析。最后,对车厢定位和货物码垛点计算结果进行模拟实验分析,验证自动装车系统的准确性和稳定性。