【摘 要】
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近年来,物流行业飞速发展,货运量连年飞速增长,如何让物流行业的效率跟上日益增长的货运量是个重要的研究课题。在物流的流水工作线上,“货到人”拣选工作站是为减少工人工作量,提高工人拣选效率,实现机械和人协同工作的工作场景。“货到人”工作站需要机械手臂拣选传输带上的物品,一个精准、响应速度快的目标检测系统对机械手臂高效而精准的工作具有很重要的意义。因此,针对“货到人”拣选工作站的应用场景,提出了自动拣选
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近年来,物流行业飞速发展,货运量连年飞速增长,如何让物流行业的效率跟上日益增长的货运量是个重要的研究课题。在物流的流水工作线上,“货到人”拣选工作站是为减少工人工作量,提高工人拣选效率,实现机械和人协同工作的工作场景。“货到人”工作站需要机械手臂拣选传输带上的物品,一个精准、响应速度快的目标检测系统对机械手臂高效而精准的工作具有很重要的意义。因此,针对“货到人”拣选工作站的应用场景,提出了自动拣选的流程,在物流拣选场景中,具有较大的实际应用价值。在研究目标检测技术算法的基础之上,设计了面向物流拣选的目标检测系统,系统是针对“货到人”工作站的拆零拣选应用需求设计而实现的,在料箱出库进入“货到人”工作站后,物流拣选目标检测系统开始实时检测,机器人开始执行拣选工作,将商品放至指定出库订单框内。系统以Tensorflow作为目标检测算法实现和训练的框架,选用Faster RCNN算法作为目标检测算法,用户可以根据检测场景的需求,选择检测模型。系统使用COMATRIX工业相机作为图片数据的采集工具,用Cobotsys与相机和下位机进行通信连接,采集2D图像和深度图,在2D图像上作目标检测,结合深度图信息得到抓取点的三维坐标。为了方便用户的使用,系统使用Py Qt5框架设计实现系统的图形化界面。Faster RCNN的平均精度（m AP）和模型推导速度在盒子数据集上都取得了较为理想的效果。完成了物流拣选目标检测系统的设计和实现,测试结果表明面向物流拣选的目标检测系统在“货到人”工作站的场景下,检测效果具有高准确性和实时性。
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