基于视觉引导的工业棒材上料系统研究

为了提高生产效率,设计一种基于视觉引导的工业棒材上料系统。首先,为了实现视觉引导进行工业棒材上料,设计了工业棒材上料总体方案,并对上料机械结构模型进行选型设计。然后,为了实现棒材的自动识别和位姿检测,提出了一种基于改进YOLOv5的旋转目标识别与定位算法。该方法在YOLOv5主干特征网络上,添加高效ECA通道注意力机制模块,利用其避免降维,并通过适当跨通道交互策略提高特征提取能力;为了增强不同尺度的特征信息融合,将原特征增强网络替换成BiFPN加权双向特征金字塔网络,进行自上而下和自下而上的多尺度特征融合,提高棒材识别准确率并获取平面位置信息;在此基础上,采用双目视觉进行立体匹配获取棒材的深度位置信息,最终实现棒材立体位姿检测。对所提上料系统进行实验验证,棒材识别的平均精度为99.4%,抓取棒材成功率达到90%及以上。