【《智能化分拣系统发展研究的国内外文献综述》2500字】

智能化分拣系统发展研究的国内外文献综述1.1国外研究状况近些年，随着智能制造效率的提高以及生产成本的减少，自动化、智能化的分拣系统已经开始越来越多的应用到各行各业的生产一线上。而且它误差小、灵活度高等优点已经被广泛认可，并开始深入研究。国外对以机器视觉为基础的自动分拣系统的研究工作由来已久，作为自动分拣系统的重要组成部分，机器视觉技术得到了很大的重视[15-17]。伴随着机器视觉技术的日渐成熟，各大型公司在分拣系统产品中逐渐引入了机器视觉技术[18]。（1）Fanuc拳头分拣系统近年来，Fanuc经常在大型展会上展示M-liA拳头分拣系统。它的形状与人的拳头相似。它小巧可爱，但并不缺乏智慧。虽然外形较小，但确具备强大的功能。FanucRobotM-liA如图1.5所示。图1.5Fanuc拳头分拣系统Fig.1.5FanucfistsortingsystemFanucRobotM-liA分拣系统可承载0.5公斤的货物，配备多轴腕部结构以适应复杂的装配作业，柔韧性不亚于人类手指，独特的并联机构大大提高了运动速度，堪称全球最快的工业机器人。它曾在2009年和2010年流行于工博会，安装方便，易于处理狭小空间的工作环境，仅需在生产线上简单隔离。它可以实现人机协同生产，为节约生产成本创造了一个很好的机会。为小型工件的处理提供了一种高效率、低成本的灵便解决方案。其中，内部隐藏在业界名列前茅的iRVision视觉摄像头，提升了分拣系统的准确率。FANUCM-1iA备受关注的是机器人手爪在操作中准确高效和令人眼花缭乱的速度，无论是拾取、装配、搬运、抛光，还是抓取，灵活自如的机器人都应对自如，为不同行业的自动化生产提供完美的解决方案。爱普生G1迷你Scara机器人分拣系统爱普生认为小巧的机器人更为出色并研发小型SCARA机器人，爱普生推出EpsonG1迷你Scara机器人分拣系统。该操作系统在行业内有着明显的领先优势且循环时间领先。在速度方面上的测试，与其他同类的机型相较极为优秀，而且在手臂柔韧性方面也具有优势。由于它在重复定位上的精度可达到0.005mm，因此可以处理许多高精度机械臂的高精度任务（工业机械手臂体积大，占用空间大）。如图1.6所示，EpsonScara机器人分拣系统对工件进行分拣。图1.6Epson分拣系统Fig.1.6Epsonsortingsystem集成3D视觉的ABB工件分拣系统集成机器视觉的ABB机器人分拣系统如图1.7所示，根据控制系统的输出指令进行自动分拣。这是一个循环拣货的流程，一个循环可能包括多个订单，每个订单包含不同数量的商品。在每一个循环内，系统会将这些订单求和，进行累加，结合ABB专用化的非刚性夹具，根据订单要求的商品数量拾取储存箱中的商品，并放置在下一道工序的传送带上。与此同时，一套完整的分拣系统方案是由安全系统，扫码系统以及专属输送线等组成。该系统修正纠错功能（通过引入3D视觉系统，确保商品拾取、放置的位姿与输送线以及配套设备的配合，快速判断商品并保证商品正面朝上，进入后续处理环节）和具有高效、高速的处理量是其最为突出的两大优势。这套智能分拣系统可以帮助解决现今电商行业、快递行业等需要大量人工劳动力的问题。图1.7ABB视觉分拣系统Fig.1.7ABBvisualsortingsystem1.2国内研究状况随着我国经济与自动化技术的发展，以及国家对智能制造的大力扶持，国内涌现出一批大型企业，已经可以生产出较为先进的机器人和智能分拣系统。我国企业的研发情况主要包括以下几个方面[19-20]：（1）国内外公司开展创新合作由中日共同合作创立的安川首钢机器人有限公司，始终专注于中国智能机器人应用产业的创新，专业从事智能机器人及其自动化生产线研究、设计、制造、集成、安装及销售，为使用者提供完善的机器人实际应用解决方案。除此之外，其设备也应用在各个行业的生产线中，在一定程度上促进了制造业的自动化、智能化发展[21-22]。MOTOMAN视觉分拣系统如图1.8所示，该系统由MOTOMAN高速搬运机器人、机器视觉系统和传动机构组成。工作时，机器人依据机器视觉系统进行工件图像的采集和具体位姿的判断，进行工件的分拣，实现系统对目标工件的高效率分拣、平稳搬运，该智能分拣系统分拣效率高、运动稳定且柔性好。图1.8MOTOMAN视觉分拣系统Fig.1.8MOTOMANvisualsortingsystem（2）开展自主研发沈阳新松机器人公司是一家从事智能化的机器人研究设计、开发和生产制造的高科技企业。公司的机器人产品线涵盖范围广，主要包括五大类别机器人，分别是传统工业机器人、生活清洁机器人、特种机器人、高速运动型和智能服务型，其中多项发明成果弥补了国内机器人研究领域的缺失，打破了国外对于核心技术的封锁，同时也是国内机器人相关产业的龙头企业。经过多年技术经验的积累，新松机器人公司已经在智能生产和成套自动化装备方面取得了不错的成绩[23-24]。图1.9是SCR5协作机器人3D视觉分拣系统，运用于食品包装、药品包装等行业。图1.9SCR5协作机器人3D视觉分拣系统Fig.1.9SCR5collaborativerobot3Dvisualsortingsyste（3）集成化应用国内的大多数机器人企业都是通过进口国外的硬件设施以及核心技术进行集成化的搭建，其实自己并没有核心技术的拥有权[25]。也正是因为这个原因，造成国内机器人生产成本极高、性能较差，以至于在与国外机器人企业的竞争中一直处于劣势。参考文献周济.智能制造一一“中国制造2025”的主攻方向[J].中国机械工程,2015,26(17):2273-2284.徐方.工业机器人产业现状与发展[J].中国科学院院刊,2007,30(5):2-4.赵彬.基于机器视觉的工业机器人分拣技术研究[D].沈阳:沈阳工业大学,2013.1-10.皱腾跃,唐小琦,宋宝.基于形状内容分析的机器人物料分拣系统[J].组合机床与自动化加工技术,2013,(5):48-51.韩九强,胡怀忠,张欣曼.机器视觉技术及应用[M].北京:高等教育出版社,2009.3-4.齐瑞骞.基于机器视觉的产品包装检测系统研究[D].大连理工大学,2007.张朝阳.基于视觉的机器人废金属分拣系统研究[D].北京:中国农业大学,2015.1-13.TsaiCY,WongCC,YuCJ,etal.AHybridSwitchedReactive-BasedVisualServoControlof5-DOFRobotManipulatorsforPick-and-PlaceTasks[J].IEEESystemsJournal,2015,9(1):119-130.AbbeloosW,GoedemeT.PointPairFeaturebasedObjectDetectionforRandomBinPicking[C].EuropeanConferenceonComputerVision(ECCV2016)WorkshoponRecovering6DObjectPose2016:432-439.XiaK,WengZ.Workpiecessortingsystembasedonindustrialrobotofmachinevision[C].SystemsandInformatics(ICSAI),20163rdInternationalConferenceon.IEEE,2016:422-426.AndhareP,RawatS.Pickandplaceindustrialrobotcontrollerwithcomputervision[C].ComputingCommunicationControlandautomation(ICCUBEA),2016InternationalConferenceon.IEEE,2016:1-4.TingLI,LiuN.Studyoncirclelocatingtechnologybasedonmachinevision[J].ComputerEngineering&Applications,2012,48(9):153-156.AkizukiS,HashimotoM.High-speedandreliableobjectrecognitionusingdistinctive3-Dvector-pairsinarangeimage[C].InternationalSymposiumonOptomechatronicTechnologies.IEEE,2012:1-6.ChoiC,ChristensenHI.3DposeestimationofdailyobjectsusinganRGB-Dcamera[C].Ieee/rsjInternationalConferenceonIntelligentRobotsandSystems.IEEE,2012:3342-3349.[11]GamalE1Masry,SergioCubero,EnriqueMoltd.In-lineSortingofIrregularPotatoes场UsingAutomatedComputer-BasedMachineVisionSystem[J].JournalofFoodEngineering,2012,112:60-68.PaoloPiccinini,AndreaPrati,RitaCucchiara.Real-timeObjectDetectionandLocalizationwithSIFT-BasedClustering[J].ImageandVisionComputing,2012,30(8):573-587.MehrdadBaigvand,AhmadBanakar,SaeedMinaei.MachineVisionSystemforGradingofDriedFigs[J].ComputersandElectronicsinAgriculture,2015,119:158-165.韩翀蛟.基于几何形