近年来,我国电子商务行业发展迅速,推动了快递服务业的迅猛发展。目前,快递服务业的发展瓶颈之一是智能化基础设施建设水平较低。随着电子商务行业与快递服务业的联系日益紧密,快递服务业的发展瓶颈问题势必会阻碍电子商务行业的进一步发展。解决上述问题的一个举措是,引入智能化设备,提高快递服务业的信息化水平。本文设计并实现了一个机械臂软硬协同智能控制系统,应用于快递分拣环节,使得物流业分拣搬运环节更加智能化,降低企业的人工成本,增强企业的竞争力和影响力。该控制系统由视觉传感器、具有SOC芯片的控制器和机械臂等基本结构组成。控制器有两个处理单元,一个负责“观察”即图像采集的任务,另一个负责“思考”即目标识别和机械臂控制的任务。在目标识别部分,背景差分法用于初步确定目标的范围,深度信息提取用于求解视觉传感器到目标的距离,SIFT(Scale-invanant feature transform,尺度不变特征变换)算法用于提取目标的特征以进行匹配,Meanshift聚类算法用于对匹配后的特征点聚类。为了提高系统性能,将计算复杂度高的SIFT算法利用FPGA加速,此构成软硬协同。基于FPGA的SIFT硬件加速模块的特征描述符提取部分,通过降低梯度信息(包括梯度幅值和梯度方向)的位宽、优化高斯权重系数的产生、简化三线性插值系数的计算等方法,避免了指数、三角函数和乘法等复杂计算,降低了硬件设计复杂度和硬件资源消耗。最后,对设计的SIFT硬件模块进行了验证和上板调试,并将其加入到机械臂系统中进行联合调试。实验结果表明,该软硬协同智能控制系统具有较好的识别效果;与纯软件实现方案相比,可以大幅度降低目标识别的时间,实时性较高。