基于视觉的机器人码垛错位检测系统和方法

作者：李翀; 付文杰; 王浩; 孙晓腾; 李兵

来源：制造业自动化, 2021, 43(10): 119-121+126.

DOI：10.3969/j.issn.1009-0134.2021.10.027

• 机器人码垛
• 堆叠错位
• 目标检测
• 深度学习

基于机器人的码垛系统已经广泛应用于多种工业生产线,然而,现有的机器人码垛系统仍存在许多问题,其中一个主要问题就是码垛箱体易出现堆叠错位,导致后续生产过程不能顺利进行,影响整生产效率。针对该问题,本文在电力电表生产线,研究并实现了一种基于计算机视觉的码垛错位智能检测和闭环反馈系统,该系统提出并实现了基于端、边、云协同的检测、反馈及大数据分析方法,为了解决码垛密集堆叠导致的视觉误检测问题,本文提出了一种IOU Loss的深度学习网络模型,有效的解决了码垛错位视觉检测问题。本文提出的基于计算机视觉的智能码垛系统和方法,不仅能够对码垛错位的情况进行监测、报警,还能对码垛异常情况发生后进行大数据分析,提高整个码垛系统流水线的效率。