本文主要研究内容
作者王鹏,曹现刚,夏晶,吴旭东,马宏伟（2019）在《基于机器视觉的多机械臂煤矸石分拣机器人系统研究》一文中研究指出：现有煤矸石分拣方法主要是根据煤和岩石的纹理特征值,利用图像处理和模式识别技术对煤矸石进行识别分选,分选的煤矸石粒度为25～150mm,而对于150mm以上的煤矸石仍依靠人工进行分选。为了对大粒度煤矸石进行分拣,设计了一种基于机器视觉的多机械臂煤矸石分拣机器人系统。该系统采用机器视觉采集煤矸石信息,应用深度学习方法实现煤矸石识别和抓取特征提取;在获取煤矸石序列信息后,根据煤矸石位置进行排序工作,并通过多目标任务分配策略将抓取任务下达给相应机械臂控制器;机械臂获取任务后,根据获得的任务对目标进行动态监测,当目标进入机械臂工作空间后由视觉伺服系统驱动机械臂完成煤矸石分拣。试验结果表明,该系统可对粒度为50～260mm的煤矸石进行高效、快速分拣,所采用的煤矸石识别方法和分拣策略在不同带速下具有良好的稳定性和准确性,煤矸识别与定位的综合准确率可达93%,验证了该系统的可行性。
Abstract
xian you mei gan dan fen jian fang fa zhu yao shi gen ju mei he yan dan de wen li te zheng zhi ,li yong tu xiang chu li he mo shi shi bie ji shu dui mei gan dan jin hang shi bie fen shua ,fen shua de mei gan dan li du wei 25～150mm,er dui yu 150mmyi shang de mei gan dan reng yi kao ren gong jin hang fen shua 。wei le dui da li du mei gan dan jin hang fen jian ,she ji le yi chong ji yu ji qi shi jiao de duo ji xie bei mei gan dan fen jian ji qi ren ji tong 。gai ji tong cai yong ji qi shi jiao cai ji mei gan dan xin xi ,ying yong shen du xue xi fang fa shi xian mei gan dan shi bie he zhua qu te zheng di qu ;zai huo qu mei gan dan xu lie xin xi hou ,gen ju mei gan dan wei zhi jin hang pai xu gong zuo ,bing tong guo duo mu biao ren wu fen pei ce lve jiang zhua qu ren wu xia da gei xiang ying ji xie bei kong zhi qi ;ji xie bei huo qu ren wu hou ,gen ju huo de de ren wu dui mu biao jin hang dong tai jian ce ,dang mu biao jin ru ji xie bei gong zuo kong jian hou you shi jiao ci fu ji tong qu dong ji xie bei wan cheng mei gan dan fen jian 。shi yan jie guo biao ming ,gai ji tong ke dui li du wei 50～260mmde mei gan dan jin hang gao xiao 、kuai su fen jian ,suo cai yong de mei gan dan shi bie fang fa he fen jian ce lve zai bu tong dai su xia ju you liang hao de wen ding xing he zhun que xing ,mei gan shi bie yu ding wei de zeng ge zhun que lv ke da 93%,yan zheng le gai ji tong de ke hang xing 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自工矿自动化的王鹏,曹现刚,夏晶,吴旭东,马宏伟，发表于刊物工矿自动化2019年09期论文，是一篇关于煤矸石分拣机器人论文,大粒度煤矸石论文,机械臂论文,煤矸石抓取特征论文,机器视觉论文,视觉伺服论文,多机械臂协同控制论文,工矿自动化2019年09期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自工矿自动化2019年09期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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