2016年5月13日，我院工业机器人分拣系统的视觉系统部分已完成调试，成功地将机器人视觉与分拣系统有机结合，组建成令人满意的完整的工业机器人自动化生产线。工业机器人自动化生产线的建成凝聚着工程系和机器人研发中心的心血和汗水，标志着我院机器人研发工作进入了一个新的阶段。

工业机器人分拣系统项目是在学院自助研制的六自由度机械臂S80工业机器人的基础上，搭建基于机器视觉的工业机器人分拣系统平台。其操作如下：首先相机对传送带上进入到工作区的工件进行图像采集，然后对图像进行处理分析，对工件进行识别定位，接着根据建立的目标坐标系和机器人坐标系之间的关系，引导机器人抓取不同种类的工件，把同类的工件放置到放置槽中去。

工件分拣是工业产品批量生产环节重要的组成部分，传统生产线上，分拣采用人工的方法，对于长时间作业来说，显然是满足不了的。即使采用工业机器人进行分拣，其一系列运动也都是用示教或离线编程的方法，所有动作和摆放位置都要预先严格的设定。一旦工作环境条件有所变化，就会造成抓取错误。与传统的机械分拣作业相比，将机器视觉技术应用到工业分拣系统上有着高质量，高速率，高智能等无法替代的优势。根据目前我国的市场需求状况和相关技术研究、将机器视觉与工业生产的有机结合不仅提高了产品质量和可靠性，更保证了工业化生产的效率，有着十分重要的意义。具体的执行进程如下：

第一步，根据设计计划，画出整体系统框图。

    第二步，各个模块的难点，以及解决办法。

    1、相机标定

    本分拣系统以小孔成像为标定算法的模型，采用了张正友标定法。只需要拍摄2张相片，并根据图像点之间对应关系即可标定出摄像机内参数与外参数，如下图。

    2、视觉算法

首先对图像预处理分析，采用多目标分块处理和边缘检测方法进行分析，接着用不变矩对工件进行快速识别，之后用Hough-链码识别算法对工件进行精细匹配，最后通过中心定位算法计算出工件的位置。

    3、机器人程序

由于拍摄运动物体的时候，所产生的拖影对测量精度会有严重影响，曝光时间和通信时间都会造成工业机器人向下的误差。通过误差反馈调节视觉系统的输出值，减少该误差的影响。

    4、吸气改进

由于s80机器人在研制的时候是使用真空泵作为吸气的动力来源，但真空泵的工作会带给生产线一定的震动，增加视觉的误差。所以我们使用真空发生器代替真空泵，解决震动的问题。

以上实验能结合实际情况，设定传送带速度0.3m/s，根据工件的质心坐标，机器人控制吸盘机械手能够准确在传送带上抓取物体，基本完成预期任务。但由于机械设备设计的失误，会造成传送带的不水平，从而导致视觉精度的不足。而信号传输的时间也有些许的差异，也会导致视觉定位在传送带方向的精度不稳定。