针对机器人随机箱体抓取过程中场景分割困难的问题, 提出一种基于改进欧氏聚类的散乱工件点云分割方法。采用直通滤波法和迭代半径滤波法进行预处理, 得到去除干扰点后的散乱工件点云; 通过基于法线夹角的边缘检测去除点云中的边缘点, 并使相互碰撞的工件在空间上产生分离; 采用改进的搜索半径自适应欧氏聚类进行点云分割, 得到多个工件点云子集, 基于距离约束将去除的边缘点补齐到点云子集之中, 从而完成点云分割。此外, 线下模板点云注册为分割参数的选取提供依据, 从而保证了分割结果的准确性, 提高了分割速度。结果表明：基于改进欧氏聚类的散乱工件点云分割方法能够准确地分割出感兴趣的工件, 分割时间约为696 ms, 满足了工业机器人抓取的实时性要求。

工件的裂纹图像，工业数据集，不错的测试资源，可结合物体检测使用

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gradle-maven-plugin：Gradle 5.x Maven发布插件来部署工件

用MATLAB复现《基于机器视觉的二维尺寸检测》作者：谢俊，吴荥荥，朱广韬，王路路，来自杂志《工具技术》。

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分析生产车间的实际生产状况，建立了考虑工件移动时间的柔性作业车间调度问题模型。该模型考虑了以往柔性作业车间调度问题模型所没有考虑的工件在加工机器间的移动时间，使柔性作业车间调度问题更贴近实际生产，让调度理论更具现实性。通过对已有的改进遗传算法的遗传操作进行重构，设计出有效求解考虑工件移动时间的柔性作业车间调度问题的改进遗传算法。最后对实际案例进行求解，得到调度甘特图和析取图，通过对甘特图和析取图的分析验证了所建考虑工件移动时间的柔性作业车间调度问题模型的可行性和有效性。

通过比较待测工件与标准工件连通域的区别来判断工件是否有缺陷