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作者：施利春;刘松涛;王松伟;王治忠;
单位：河南职业技术学院;郑州技师学院;郑州大学;
摘要：[目的]为提高机械臂食品分拣系统在分拣任务中的精度和鲁棒性，研究结合机器视觉与力觉的新型分拣方法。[方法]在食品分拣系统的基础上，提出一种融合改进YOLOX模型和改进导纳控制的机械臂食品分拣方法。通过引入卷积注意力机制模块（CBAM）聚焦目标特征，采用深度可分离卷积优化网络结构，结合新型主干网络增强YOLOX模型对食品目标的识别定位能力。同时，利用基于改进导纳的主动柔顺控制方法，实现对不同食品的稳定分拣。通过搭建试验平台对所提方法的应用效果进行分析。[结果]所提改进YOLOX模型在食品目标检测上准确率提升至99%以上，相较于传统方法提高3%以上，且在多种脆性食品分拣任务中，系统鲁棒性显著增强，分拣成功率提高了5%以上。[结论]所提方法有效提升了机械臂食品分拣的精度与鲁棒性，具有良好的应用前景。
关键词：食品分拣系统;;机械臂;;机器视觉与力觉;;YOLOX模型;;导纳控制
基金资助：河南省科学技术厅科技攻关项目(编号：242102211036)
