【摘 要】
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为了解决使用传统示教或离线编程方式的工业机器人无法满足复杂分拣环境作业要求的问题,以史陶比尔工业机器人、Kinect深度相机为硬件基础,搭建了基于机器视觉的工业机器人智
【基金项目】
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江苏省高等学校自然科学研究项目资助(17KJB470013);江苏省高校品牌专业建设工程资助项目(PPZY2015C252);宿迁市科技计划项目(Z2018097,S201711);宿迁学院科研基金项目(2016KY08)
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为了解决使用传统示教或离线编程方式的工业机器人无法满足复杂分拣环境作业要求的问题,以史陶比尔工业机器人、Kinect深度相机为硬件基础,搭建了基于机器视觉的工业机器人智能分拣系统平台。通过支持向量机(SVM)实现对分拣物体的学习识别,通过基于采样一致性(SAC-IA)粗配准和迭代最近点(ICP)精配准算法实现对物体位姿点云数据的配准。实验结果表明,搭建的智能分拣系统能够识别分拣物体种类并且获取物体的位姿,拓宽了工业机器人的应用领域。
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