机器人的动态抓取算法

现有基于图像识别的煤矸石分拣方法实时性较差且整体分拣准确率不高，而基于密度的分拣方法适用于井下初选，成本较高。针对上述问题，设计实现了一种基于EAIDK的智能煤矸分拣系统。采用嵌入式人工智能开发平台EAIDK构建矸石识别和分拣控制硬件平台，在嵌入式深度学习框架Tengine下利用深度学习算法搭建卷积神经网络，建立端到端可训练图像检测模型，并利用智能摄像机获取的图像数据训练模型；通过手眼标定获得摄像机坐标系与机械臂坐标系之间的关系，控制机械臂进行矸石追踪和分拣。实验结果表明，该系统矸石识别准确率稳定保持在95%以上，机械臂跟踪时间小于30 ms，执行误差为1 mm左右，可以满足煤矸分拣工艺要求。

为了解决煤炭人工识别分拣劳动强度大，效率和精度低的问题。基于机器视觉技术，设计了一套由硬件系统和软件系统组成的煤炭自动识别分拣系统。为实现煤炭和矸石的自动识别，提出了基于灰度共生矩阵的纹理分析识别算法，并通过支持向量机（SVM）对煤炭图像和矸石图像样本进行训练和分类从而实现自动识别功能，并完成图像处理算法与系统界面软件编程。实验结果表明，该系统硬件选型合理，算法稳定性高，效率高，提高了煤炭识别分拣的效率与精度，具有很高的实际意义和经济价值。同时，该系统也可推广到其他物料的自动识别分拣中。

本次设计的分拣系统硬件部分，是将通过条形码扫描识别出的邮政编码的编码信息随传送带分拣入各个代表唯一的地址的邮箱中。其工作过程为：按下启动按钮后，电动机M6运行，绿灯L1亮，传送带运转，表示此时可以进邮件。利用拨码器拨入BCD码模拟邮件的邮政编码，分别以1、2、3、4、5。（例如，当拨码器拨出的是‘4’，那么当邮件运行至接近开关S4时，电机M6停止

分拣系统应用现状及趋势doc,提供“分拣系统应用现状及趋势”资料下载，资料主要介绍了分拣系统的现状及未来发展趋势。

实现功能：初始状态时L1红灯亮，L2绿灯灭，其他均为OFF；启动操作：按下启动按钮SB0，启动邮件分拣后，L1红灯灭，L2绿灯亮，表示可以进行邮件分拣；按下S1按钮，表示检测到有邮件，开始进行邮件分拣；设置拨码器上1、2、3、4、5 为有效邮件，其余为无效邮件；如果检测到有效邮件则进入对应的分拣箱，然后按下SB2复位，继续分拣邮件；如果检测到无效邮件则L1红灯闪烁；按停止按钮可恢复初始状态，重新启动可以继续进行邮件分拣。 PLC程序采用STEP7-Micro/WIN编写，上位机采用MCGS组态软件编写。

智能垃圾分拣装置采用STM32作为 主 控 制 器，通过各种传感器自动检测垃圾种类；由执行机构将垃圾放入所对应的垃圾桶 中，并显示垃圾检测结果，将数据上传到服务器。该系统可帮助人们高效地分拣回收垃圾，能有效提高垃圾回收效率，提高资源的可回收性。

随着客户需求朝小批量、多品种方向发展，配送中心配送货物的品种、数量和频次不断增加，这就对配送中心的分拣策略以及分拣作业能力提出了更高的要求。分拣作业时将货物按订单从存储区“拣”出，并按用户进行“分类”集中、处理、放置的过程。分拣作业实际上包括“拣选”和“分类”两种活动，其驱动因素就是订单，其目标在于正确且迅速地集合客户订单。针对建材行业产品特点，采取合理的分拣策略，科学地提高分拣效率。同时，必须考虑分拣的差错率、不合格作业环节与流程、成本等消极因素，并通过采用优化技术与方法尽可能地减少或消除此类因素。

视频在https://www.bilibili.com/video/BV1dJ411G7CS，这是这个小项目的开源程序和报告文档（报告文档可能写的不详细，具体看程序），仅供个人参考，请勿用于商业用途，选项中只有粉丝可下载是免费的，关注之后取关即可

对目标区域进行检测 在多种目标中识别特定颜色和形状的目标物 并给出相应的结果包括目标位置