基于深度学习的物料识别与机器人上料研究  

作　　者：郝瑞林 周利杰 王文成 孙迎建 蔡国庆 

机构地区：[1]沧州市工业机械手控制与可靠性技术创新中心,河北沧州061001 [2]河北省工业机械手控制与可靠性技术创新中心,河北沧州061001 [3]河北水利电力学院机械工程系,河北沧州061001

出　　处：《南方农机》2025年第6期42-45,61,共5页

基　　金：河北省教育厅科学研究项目资助及项目立项编号“基于深度学习和机器视觉的物料识别与机器人上料技术研究”(ZC2023106);河北水利电力学院基本科研业务费专项资金资助“小面积水域应急救援智能机器人关键技术研究”(SYKY2403)。

摘　　要：【目的】解决多品种、小批量生产时停产换线的问题。【方法】创新了一种基于深度学习的物料识别与机器人上料技术。首先,对相机、机器人、PLC等硬件进行选型和接线,完成试验平台的搭建;其次,比较目标检测的深度学习算法,选择YOLOv11算法对图像进行训练、验证、识别;再次,对相机进行标定,对手眼进行标定,计算得出图像与机器人末端之间的转换关系;最后,根据图像识别结果,计算机器人末端应偏移的变量,实现机器人自主上料。【结果】该试验平台识别准确率达99.5%,准确抓取率达99.0%,能够对不同种类工件进行上料,解决停产换线问题。【结论】未来的研究可考虑工件的高度变化,利用深度摄像头获取工件的深度信息,结合Z轴的偏移变量以实现不同高度品类工件的自动上料。

关 键 词：目标检测 YOLOv11 手眼标定 机器人上料 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP242[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]