基于机器视觉的生产线智能分拣系统设计

以机器视觉技术为基础,从软硬件设计2个角度探讨生产线智能分拣系统研究设计工作。结果表明,该系统的分拣成功率指标较高,运行效率突出,具有潜在的应用价值。

绿色智能分拣模式下废纸与成品纸循环供应链产业构建

在制浆造纸业迅速发展的时代,关于环境污染等生态问题也受到人们的广泛关注。绿色可持续发展的诉求成为企业发展必须重视的问题。搭建废纸与成品纸循环的绿色智能分拣供应链是落实制浆造纸业可持续发展的快捷途径。基于此,提出了构建废纸与成品纸循环供应链产业的关键因素和策略,包括技术创新、政策支持、产业协同等方面,分析现存供应链的不足,总结经验优化途径,以期达到废纸与成品纸之间循环供应,为造纸业实现绿色发展提供参考。

垃圾分类智能分拣系统的电气自动化控制技术与应用研究

本文主要研究了垃圾分类中可回收物智能分拣系统的电气自动化控制技术,并探索了其在实际应用中的效果。传统可回收物的收集、分拣、打包存在诸多限制和不足,效率低下,无法满足日益增长的垃圾分拣需求。因此,开发一种智能分拣系统来提高可回收物的分类效率变得尤为重要。

多机械臂煤矸石智能分拣机器人关键共性技术研究

依据我国煤矿智能绿色发展战略,深入分析了国内外智能拣矸系统的研究现状,指出研发适用于井下的多机械臂煤矸石智能分拣机器人是破解煤矸分拣难题的重要发展方向,凝练了直接影响和制约我国煤矸石智能分拣高质量发展的“煤矸石准确识别、精准跟踪和可靠抓取、多目标任务多机械臂协同分拣”三大关键共性技术难题,并给出了解决思路和方法。针对煤矿井下煤矸石被煤泥严重包裹识别难,提出了“X射线+视觉”煤矸石识别与匹配方法、基于点云数据的煤矸石抓取特征提取方法,实现目标矸石的快速识别和最优抓取特征提取;针对煤矸石形态各异、动态环境抓取难,提出了基于ORB+BEBLID特征的FLANN动态目标高效匹配方法、基于FDSST的动态目标精准跟踪方法、基于三环PID的机械臂同步跟踪轨迹规划方法,实现机械手对高速传输的动态矸石稳定抓取;针对煤矸石随机分布、障碍多、多机械臂任务分配难,提出了改进匈牙利算法的多机械臂动态空间协同分拣方法,确保系统收益的前提下实现多机械臂在动态空间中高效协同工作。现场工业性试验研究结果表明,针对三大关键共性技术所提出的方法能够有效破解煤矸石高效识别和抓取特征提取、机械臂动态目标同步跟踪稳定抓取、多机械臂高效协同分拣等难题,通过构建完整的多机械臂煤矸石智能分拣机器人系统,提高了煤矸石智能分拣系统的可靠性和分拣效率。

基于虚拟仿真的龙门机器人板材智能分拣系统及方法

在木门加工生产线上,针对龙门机器人对不同尺寸板材分拣的需求,本文提出了一种基于虚拟仿真的龙门机器人板材智能分拣实验系统。该系统基于Unity3D软件平台开发,搭建了龙门机器人分拣任务虚拟仿真场景,并在虚拟仿真实验场景中完成了虚拟数据集采集、相机标定以及手眼标定。针对不同尺寸的板材分拣任务,本文提出了基于板材的矩形角点势自适应识别的智能分拣算法,首先利用目标检测模型在局部区域内对板材进行角点检测,由双目成像原理恢复出的角点三维坐标计算板材尺寸和目标板材的抓取位姿,以此完成木门的分拣。该方法在相机采集图像过程中出现板材被遮挡的情况以及在板材复杂纹理和复杂背景的情况中更为鲁棒。此外,该方法完全在虚拟仿真环境下进行开发测试,不仅节约成本、安全高效而且方便进行多种测试方案的改变,对于向真实场景进行算法迁移和开发具有积极作用。实验结果表明,本文提出的方法可以完成龙门机器人板材智能分拣任务,对设计木工家具制造过程中龙门机器人智能分拣系统具有指导意义。

包裹智能分拣系统分拣路径动态规划方法

为了提升包裹智能分拣系统的效率,设计一种包裹定向分拣路径动态规划方法。介绍一种新型包裹智能分拣系统的结构和工作原理;针对包裹智能分拣系统的特点,构建包裹定向分拣路径动态规划数学模型,并设计对应的规划算法;开发包裹智能分拣系统仿真平台,以验证包裹定向分拣路径动态规划方法效果。仿真结果表明:所设计的包裹定向分拣路径动态规划方法能够显著减少包裹平均分拣时间,从而提升包裹智能分拣系统的效率。

面向工程机械领域的视觉引导重载桁架智能分拣控制系统

本文针对钢板切割零件人工分拣存在劳动强度大、工作效率低的问题,基于工程机械行业对新型智能下料分拣线系统的迫切需求,设计并研制了面向工程机械领域的视觉引导重载桁架智能分拣控制系统,该系统采用伺服驱动精准定位,具备主动避让和防干涉功能,在视觉引导下实现钢板切割零件的精准抓取和整齐码放。现场生产运行数据表明,该重载桁架分拣控制系统成功率在90%以上,分拣一张钢板平均节拍为20 min,单件平均耗时小于40 s。而传统人工分拣完一张钢板平均耗时30~40 min,因此本系统有效地提高了生产效率、降低了劳动强度。

基于机器视觉的工业机器人智能分拣系统设计与实现

在我国经济地快速发展,我国的工业自动化水平也在得到逐步提升。众所周知,在工业自动化中,自动分拣是非常重要的一个环节。传统的工业机器人分拣精确度不高,工业化生产需求难以得到充分满足。在本文中,笔者基于机器视觉设计了新的工业机器人自动分拣系统。该系统分为两大部分,一部分是硬件部分,该部分包括了硬件总体框架和机器人视觉分拣系统。另外一部分是软件部分,该部分不仅能够处理工业机器人自动分拣图像,而且能够基于机器视觉识别自动分拣工件类型。设计了工业机器人自动分拣程序,实现了工业机器人智能自动分拣。

智能分拣系统在静脉用药调配中心的应用效果评价

目的评价智能分拣系统在静脉用药调配中心(PIVAS)的应用效果,为PIVAS自动化建设提供参考。方法对比智能分拣系统使用前后平均每袋成品输液的分拣时间、分拣强度、分拣差错率及临床科室满意度等指标的变化,评价智能分拣系统在PIVAS的应用效果。结果使用智能分拣系统后,平均分拣每袋成品输液的时间由8.35 s下降为3.22 s,降低了61.43%,每日工作强度下降了67.22%,总差错率下降了88.87%,提高了临床科室对PIVAS的满意度。结论智能分拣系统优化了PIVAS的流程,改善了环境,在提高工作效率及降低差错方面起到重要作用,使药师有更多的精力投入到临床服务中。

基于机器视觉的人工智能分拣系统研究与设计

文章以基于机器视觉的人工智能分拣系统为研究目标,采用了西门子S71200的控制系统为主要开发平台,对该系统的各部分的工作原理做了详细研究,设计了一个基于机器视觉的人工智能分拣系统,提高产能效率,大大节省了人力物力等资源。

基于全向轮的智能分拣装置设计与实现

针对传统人工分拣方式劳动强度大、分拣效率低,分拣准确率不高的问题,将全向轮传输技术、RFID与PLC技术进行融合,设计了一种智能分拣装置,完成了该装置的总体设计方案,并对分拣装置控制系统进行控制流程设计。最后,对智能分拣装置的分拣精度和效率进行试验验证,试验表明:该装置实现了包裹的智能分拣,提高了分拣效率和准确率,并可根据使用场景自由定制机身长度,为快递包裹自动分拣提供了一种全新的方法和思路。

条烟智能分拣动力回收装置研究

文章提供一种条烟智能分拣动力回收方法及装置应用,即通过回收装置,与拨片滚筒相连接的第一大型齿轮、第一小型齿轮、第二大型齿轮和第二小型齿轮来去增大单向飞轮的转速,从而增大电能的储存;通过单向飞轮和主动齿轮的转动,来去带动条烟的分拣和能量的储存,并且使两项工作同时进行;通过传动装置,可在伸缩拨片运送条烟时,改变动力源,使得主动齿轮脱离主动力源,随后通过下方的传输装置储存电能,既不会影响条烟的分拣和电能储存,还极大降低了电能的损耗。

基于ROBOGUIDE的工业机器人智能分拣工作站设计

阐述工业机器人智能分拣工作站的设计,ROBOGUIDE软件的功能,创建分拣工作站的基础要素,机器人分拣系统的构成,分拣技术流程,以及应用实例。

基于ROS的物流终端智能分拣机器人系统

传统的物流终端分拣通常依赖于人工操作,但随着技术的发展,越来越多的自动化解决方案被引入物流行业。本项目旨在开发一种基于ROS的物流终端智能分拣机器人。该机器人可以通过摄像头分析快递上的条形码以及快递体积大小信息,对快递进行分类并将快递信息入库,然后利用SLAM算法进行定位,将货物送至指定分类区域,从而实现快递快速分拣。1.引言随着电子商务的迅速发展和全球贸易的增加,中国快递业务量急速增长。

智能分拣系统在我院PIVAS中的应用

目的:介绍我院静脉用药集中调配中心(PIVAS)使用智能分拣系统分拣成品输液的应用情况。方法:从系统运行环境、系统软件设计和系统功能方面介绍我院运用条码扫描技术结合智能分拣机等硬件设备建立的智能分拣系统;通过与人工分拣模式比较对其应用后效果进行评价。结果:我院使用的智能分拣系统具有分拣批次选择、智能分拣排料和信息追溯管理等功能。与人工分拣比较,智能分拣模式下工作人员由7人减少为2人。两种模式下3个月分拣内差总计分别为591、6次,降幅达99.0%;日均分拣内差分别为6.57、0.07次,降幅达98.9%。结论:该系统运行稳定、分拣准确;与人工分拣比较,其减少了分拣差错,提高了工作效率,降低了分拣强度。

DS8000智能分拣系统在我院PIVAS的应用效果

目的:提高静脉用药集中调配中心(PIVAS)的自动化和信息化水平,为PIVAS的发展提供参考。方法:介绍DS8000智能分拣系统的相关功能及其对PIVAS的影响;比较系统使用前后的工作环境、工序环节、工作效率、工作强度及分拣差错等。结果:智能分拣系统的使用实现了软袋成品输液分拣工作中包括复核确认、分拣、自动计数、自动生成科室交接单、相关信息统计查询在内的多项工作的自动化;与系统使用前的人工分拣模式比较,系统使用后工作面积缩小、工作环境整齐有序,工序环节减少(6 vs.10),工作用时缩短(分拣每袋输液平均用时13.53 s vs.3.11 s),工作强度减小,工作差错率降低(0.128‰vs.0.013‰);同时,还提高了遮光药品的管理水平,实现了PIVAS工作数据分析和管理的信息化。结论:DS8000智能分拣系统的应用推进了PIVAS工作的自动化和信息化,推动了PIVAS的建设和发展。

基于揉单生产的定制家居自动识别与智能分拣技术

随着传统制造业智能制造帷幕的开启,生产过程的每个工序都在向数字化转型和升级,对定制家居而言,如何解决关键瓶颈工序造成的技术问题,是实现家居产业智能制造转型的基础。以定制家居揉单生产过程中的分拣工序为例,在分析现有人工分拣效率低、错误率高及材料利用率低等问题的基础上,结合智能分拣的系统构成和工艺过程等基本原理,搭建了基于揉单生产定制家居自动识别与智能分拣关键技术架构,包括揉单生产订单排序优化技术、自动分拣智能系统设计技术、分拣过程中的自动识别技术、自动分拣可视化动态管理平台搭建技术。并结合某生产实际,设计了基于"2020+WCC"的定制家居揉单生产订单排序优化技术、基于"输送线+机器手+立体库"的定制家居自动分拣智能系统设计技术、基于"二维码自动识别技术"的定制家居自动信息采集与处理、基于"ERP+MES+WCS+WMS"的定制家居自动分拣可视化动态管理平台的搭建等定制家居智能分拣系统架构。结果显示,该智能分拣系统在企业的实际应用后,可使得分拣准确率达到99%,分拣效率显著提升,单个揉单批次订单数量增加了3倍以上,材料利用率由原来的78%提升至88%。

基于机器视觉的工业机器人智能分拣系统设计研究

随着我国工业发展脚步的不断加快,机器人在工业智能化中发挥的作用日益突出,将其应用到机械零件分拣工作中,可以利用机器人的智能化特点,代替传统模式下的人工操作。基于此,本文主要从机器视觉技术出发,探讨基于机器视觉的工业机器人智能分拣系统设计,以此来为日后工业生产效率及质量的提升提供参考。

基于人工智能和深度神经学习的智能分拣系统——以应用于社区垃圾桶为例

垃圾分类促进了城市和农村废物集中处理和处置效率的大幅提高,促进了资源的有效和优化整合与利用,也促进了环境保护和全球生态系统的和谐与可持续发展。我国交通部建设部已从自2000年6月至今陆续部署开展城乡垃圾统一分类定点收集管理试点相关工作,但总体效果也尚属不显著。本研究项目是从研究社会需求理论的微观角度来出发以社区垃圾桶为例,提出场景兼容性强的智能垃圾分拣识别系统。此系统运用了深度神经学习的图像识别等成熟技术,力求实现垃圾分类自动化。

智能分拣系统的研究

近年来,在传统带式输送机和现有智能分拣技术的基础上,利用先进的条形码识别技术和微控制器进行控制的智能分拣系统在物流企业的应用不断扩大。智能分拣系统分拣作业快速、灵活、准确,操作、维护简单、方便,大大减少了劳动力,提高了工作效率。