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摘要
针对传统工业中人工分拣效率低和成本高等问题，设计了基于机器视觉的机械臂智能分拣系统。通过摄像头采集图像并对图像进行灰度滤波操作后，使用SOA-OTSU算法对图像进行阈值分割，对目标区域进行Blob连通域分析，实现对工件的识别与定位。运用标准D-H参数法建立三自由度机械臂模型，将工件位置坐标代入逆运动学方程，解得每个连杆的关节转角，将其转化为机械臂步进值，并通过串口通信方式发送给Arduino,由Arduino控制机械臂完成工件的抓取与放置。实验结果表明，该方法提高了分拣系统抓取的准确性。
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单位青岛大学; 自动化学院; 工业控制技术国家重点实验室
