工业机器人已经开始用于物流本包裹分拣业务中,它利用计算机视觉技术实现自动化流水线的分拣模式,自动化水平的不断提升。然而,工业机器人分拣系统在实际使用中,由于分拣类别不同,系统性能要求、分拣精度等方面也存在差异。物流成交量比较高的状态下,极容易出现“错件”分拣、快递分拣速度低等问题,将严重影响快递包裹分拣。本设计对工业机器人分拣系统的性能、功能等方面进行研究,用机械臂代替人工分拣,进一步提升了工业机器人分拣水平。具体的设计内容如下:首先,论文介绍了计算机视觉技术、工业机器人分拣系统技术,分析了工业机器人分拣系统的性能,分析了利用机器视觉、分拣系统、视觉分拣系统与自动识别算法等方法,为工业机器人分拣系统的搭建与设计提供了参考依据。其次,分析物流包裹分拣需求,利用机器视觉技术,设计了工业机器人分拣系统的总体框架。本设计主要包括相机控制功能、目标识别功能、视觉追踪功能、智能分拣功能设计。第三,为了增进对特定物流包裹的机器视觉识别准确度,采用了一个物流包裹检测模型的改进算法,特别在小尺寸目标进行识别中,设计并对分类网络进行改进,提高了目标分类识别的正确性、有效性。最后,在本设计的实验测试中,对工业机器人分拣系统的运行状态、性能、目标识别功能、目标抓取以及错检率等方面进行综合测试分析,在进行验证过程中,本次工业机器人分拣系统的搭建,错检率在3%以下,识别精度在97%以上,实现了对物流包裹的智能分拣。综上,本设计通过扫描条形码,对包裹进行识别,构建坐标系对机械臂完成协同控制,实现在复杂环境下的包裹分拣,提高了分拣过程中的机械臂末端执行器效能,物流快递包裹可进行有效分拣,达到快速分拣之目的,提高了工业生产效率,降低工作成本。