基于机器视觉的残缺饼干分拣系统开发

为降低机器人拾取强度,提高分拣效率,该研究提出了识别分拣残缺饼干的方法。基于机器视觉技术,采用三次拍照对比识别残缺饼干算法,解决了在拍照区域边缘位置因饼干只有部分被拍到会被识别为残缺品和部分饼干粘连导致误识别的问题;通过识别算法获取行进中的输送带上的饼干中心坐标位置,通过对比t时间间隔饼干中心坐标的差值是否等于输送带t时间运行的距离,以确认三次拍照获取的饼干图像哪些是同一饼干,并获取此饼干的图像特征数据;当获取的饼干图像特征数据与标准饼干的视觉特征参数不同时,识别为残缺品,输出该饼干中心坐标给并联机器人进行拾取。本文对程序的有效性进行了实验验证,并对影响识别率的因素进行了实验讨论。通过实验验证,程序运行可靠,对残缺饼干识别准确率保持在100%。另外镜头高度对识别准确率影响较小,但对可识别半径影响较大,呈线性关系;输送带运行速度增加至19 mm/s后,识别准确率直线下降;光照强度达到400 Lux后,识别准确率可保持100%。该研究建立的方法能够很好的对残缺饼干进行识别,为今后饼干在线检测分拣提供了技术支持。