基于YOLOv5与Delta机器人的协同抓取教学改革研究

摘要

针对智能制造工程专业实践教学中工程应用场景不足、前沿技术与教学内容衔接不紧密等问题，以YOLOv5和Delta机器人协同抓取技术为载体，开展视觉引导机器人协同抓取教学改革研究。围绕数据采集与数据集构建、目标检测模型训练与边缘计算部署、视觉系统标定、坐标转换及Delta机器人运动控制等关键环节，构建了一套面向教学的协同抓取实验系统。通过集成目标检测算法与机器人控制系统，实现了多目标场景下的稳定识别与抓取，并对系统运行效果进行了验证。结果表明，该系统运行稳定，能满足教学实验对实时性和可靠性的要求。相关教学实践有助于引导学生系统性地理解智能制造中“感知—决策—执行”的工程流程，提升工程实践能力与系统集成意识。

关键词

YOLOv5 / Delta机器人 / 协同抓取 / 教学改革 / 实践教学

基金资助

2025年度湖南省自然科学区域联合基金项目：超特高压绝缘层硬件智能喷布成型技术研究（2025JJ70221）