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作者：张弛;殷艾杰;李红军;王军;饶灿灿;汪子轩;陆佳诚;胡航;
单位：武汉纺织大学机械工程与自动化学院湖北省数字化纺织装备重点实验室;工业雷管智能装配湖北省工程研究中心;
摘要：针对当前大型钢管拆垛作业中存在的人工拆垛效率低、传统机械拆垛占用空间大以及双目视觉拆垛设备成本高等问题，提出了一种基于线激光和深度学习的单目视觉拆垛系统。该系统创新性地设计了一种集成线激光发射器、单目工业相机及电磁夹爪的视觉夹取模块，通过该模块以一定的非正交角度向钢管垛投射线激光，并利用单目工业相机捕获钢管垛表面的激光反射曲线图像。考虑到工业现场复杂环境对传统图像分割算法的影响，提出采用基于YOLOv8深度学习模型的图像特征分割技术，有效地分割图像中的激光反射曲线特征，从而准确确定钢管在图像中的像素位置，并利用提出的图像信息匹配算法精确定位当前垛中最适合进行抓取作业的钢管。实际应用测试结果表明，该系统在复杂工业环境下，能够实现对多种类、多尺寸钢管垛的高效拆垛作业，与传统的人工、机构拆垛以及双目视觉拆垛技术相比，在效率和设备成本方面展现出明显优势。
关键词：钢管拆垛;;线激光;;单目视觉;;深度学习;;YOLOv8
基金资助：湖北省重点研发计划项目(2023BAB195);; 复杂零部件智能检测与识别湖北省工程研究中心开放课题(IDICP-KF-2024-18)
