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在分析了现有拣选系统需要事先进行样本特征提取的情况下，为适应复杂多变的拣选环境，提出了基于显著性检测的自适应目标拣选算法。该方法通过前景目标的相互对比，识别出最具显著性特征的物体作为拣选对象，避免了预先学习的过程，并能用分析结果不断修正识别特征，提高了系统的工作效率和自动化程度。设计了适用于工业机器人的拾取控制系统，涉及网络通信、总线管理和运动控制等多方面。实验结果表明了系统的准确性与稳定性。