DOI：10.3969/j.issn.1672-3872.2025.06.011
基金项目：河北省教育厅科学研究项目资助及项目立项编号“基于深度学习和机器视觉的物料识别与机器人上料技术研究”（ZC2023106）；河北水利电力学院基本科研业务费专项资金资助“小面积水域应急救援智能机器人关键技术研究”（SYKY2403）
作 者：郝瑞林 1，2，3 ，周利杰 1，2，3 ，王文成 1，2，3 ，孙迎建 1，2，3 ，蔡国庆 1，2，3
（1. 沧州市工业机械手控制与可靠性技术创新中心，河北 沧州 061001；2. 河北省工业机械手控制与可靠性技术创新中心，河北 沧州 061001；3. 河北水利电力学院机械工程系，河北 沧州 061001）
摘 要：【目的】解决多品种、小批量生产时停产换线的问题。【方法】创新了一种基于深度学习的物料识别与机器人上料技术。首先，对相机、机器人、PLC等硬件进行选型和接线，完成试验平台的搭建；其次，比较目标检测的深度学习算法，选择YOLOv11算法对图像进行训练、验证、识别；再次，对相机进行标定，对手眼进行标定，计算得出图像与机器人末端之间的转换关系；最后，根据图像识别结果，计算机器人末端应偏移的变量，实现机器人自主上料。【结果】该试验平台识别准确率达99.5%，准确抓取率达99.0%，能够对不同种类工件进行上料，解决停产换线问题。【结论】未来的研究可考虑工件的高度变化，利用深度摄像头获取工件的深度信息，结合Z轴的偏移变量以实现不同高度品类工件的自动上料。
关键词：目标检测；YOLOv11；手眼标定；机器人上料
引文信息：[1]郝瑞林，周利杰，王文成，等.基于深度学习的物料识别与机器人上料研究[J].南方农机，2025，56(6)：42-45+61.
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