多物料高速分拣的视觉定位与路径规划设计

郭嘉豪; 杨富富; 何镇; 庄豪懿; 刘潇; 张俊

doi:10.13764/j.cnki.ncdg.2026.02.001

南昌大学学报（工科版） ›› 2026, Vol. 48 ›› Issue (02) : 119 -128. DOI: 10.13764/j.cnki.ncdg.2026.02.001

多物料高速分拣的视觉定位与路径规划设计

郭嘉豪, 杨富富, 何镇, 庄豪懿, 刘潇, 张俊

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摘要

为解决Delta机器人动态分拣中视觉识别误差大、多物料分拣路径冗余的问题，本文提出一种集成深度学习视觉算法与多物料分拣策略的方案。视觉端通过透视变换矫正图像畸变，结合手眼标定实现坐标精准转换，搭配边缘结果去除和物料坐标动态修正消除误识别，提高识别精度；多物料分拣端改进了蚁群算法，引入动态补偿机制计算物料随传送带移动的实际拾取位置，优化分拣路径。实验结果表明，该方案的分拣速度达65.8次/min，抓取准确率为97.88%，分类准确率为99.39%。该方案实现了物料动态分拣精度与效率的提升，可满足多种工业场景的高速分拣需求，为工业机器人多物料分拣系统优化提供技术参考。