摘要
针对复杂工业分拣场景,提出基于深度学习的机械臂加工路径自主优化系统。通过搭建模块化六轴机械臂试验平台,集成视觉识别、运动规划与控制模块,构建包含5760张增强图像的复合数据集,采用改进型目标检测模型,实现多干扰场景下的精准识别,在强光、堆叠和干扰条件下检测准确率分别达到96.08%、94.29%和96.88%。系统动态分拣成功率达93%,单件分拣周期缩短至8.7 s,误检率控制在7%以下,解决了传统分拣系统在复杂工况下的识别偏差与运动失稳问题。
出处
《今日制造与升级》
2026年第1期70-72,共3页
Manufacture & Upgrading Today
