基于机器视觉的流水线自动分拣系统研究  

作　　者：王鹏[1] 刘锦鹏 乔堃 俞飞 

机构地区：[1]天津中德应用技术大学,天津 300350 [2]天津市实想科技有限公司,天津 300387

出　　处：《中文科技期刊数据库(文摘版)工程技术》2025年第4期013-017,共5页

基　　金：“津南区科技计划项目——科学技术研究类项目”;基于YOLOv5与核相关滤波算法的移动目标在线检测关键技术研究(课题编号20230104)的阶段性成果。

摘　　要：随着工业4.0的提出,流水线自动分拣系统逐渐向智能化发展,应用机器视觉辅助物料分拣已成为必然趋势。卷积神经网络作为深度学习的重大分支发挥着相当大的作用。基于此,本文结合卷积神经网络和微控制器技术,提出了一种基于机器视觉的流水线自动分拣装置。主要工作内容包括:在TensorFlow框架下搭建MobileNet轻量级卷积神经网络;构建数据集并进行模型训练;在嵌入式设备上部署物料类别推理算法;设计供电电路和硬件机械结构,经实际验证,设备可实现较高的识别和分拣率,高效地实现物料的自动化分拣投放功能。

关 键 词：物料分拣 图像识别 卷积神经网络 MobileNet 树莓派 

分 类 号：TM933[电气工程—电力电子与电力传动]