近年来,国内的钢铁产业进入了下行通道,钢铁产业实现科技创新尤为重要。连铸中间包区域中,覆盖剂具有绝热保温、隔绝空气、吸收杂质的功能。在国内的炼钢生产线上,大多仍是由工人手工进行覆盖剂投料。高温粉尘环境对工人的身体伤害大,覆盖剂投放也是属于重复性任务,因此,急需构建连铸工艺中间包区域的机器人自动化投料系统。为了与连铸工艺现场已有的条件配合,在已有的覆盖剂料袋的基础上,设计了一种以袋装的方式直接投料的机器人自动化投料系统。但是由于覆盖剂料袋人工堆垛的随意性、堆垛位置摆放的任意性,无法采用传统示教方式实现对覆盖剂料袋的吸取和投放任务。本文所研究的炼钢环境下形变料袋识别定位系统,采用单目相机来实现恶劣的炼钢环境下对形变覆盖剂料袋识别与定位,最终实现了机器人系统的自动化投料。本文的研究内容包括:1.考虑到炼钢现场的光照干扰、覆盖剂粉末泄漏带来的特征损伤和料袋自身形变问题,设计了基于方向梯度直方图和支持向量机的覆盖剂料袋识别系统。采集大量不同光照下的、不同形状下、不同特征损伤情况下的料袋样本,实现了炼钢环境下对形变料袋的识别功能。2.以上识别算法只能粗略的确定料袋水平位置,料袋的精确水平定位还需要进一步计算。同时为了避免光照和粉尘的影响,设计了一种局部形变轮廓匹配的方式对料袋进行精确水平定位。3.实现料袋的三维位置定位还需要深度信息,由于料袋本身存在形变和挤压,单目相机无法通过模型直接估计出料袋的深度,因此设计了一种全卷积残差神经网络通过分类的方式同时实现了单目相机对形变料袋的深度估计和背景分割。设计了料垛模型来剔除误识别并补充漏识别,通过实验分别对形变料袋的识别、形变料袋的精确水平定位、形变料袋的深度估计进行了验证工作。最终实现了炼钢机器人投料系统的自动投料,验证了本文提出的炼钢环境下形变料袋识别与定位系统的可行性。