物品智能分类抓取机械臂

随着快递服务市场的渗透率越来越高,快递的分拣难度也随之上升,传统的人工分拣和半人工分拣人力成本较高,效率相对机器也会更低.提出了一种小型机械臂智能分拣模式,整个系统由树莓派统一控制,摄像头读取图像,PC处理图像,识别图像中的物料和二维码,计算出物料的三维坐标,并获取该物料的分类放置信息,然后由树莓派控制机械臂活动完成物...     

摆轮式快递分拣机控制系统设计

为提高传统快递分拣系统的分拣效率与分拣准确性,设计了一套摆轮式快递分拣机控制系统;该系统根据前端扫码系统扫描的单号信息,获取包裹单号地址所对应的分拣口信息,采用队列的方式对分拣线上的包裹进行管理,分拣机通过红外对管检测分拣线上的货物位置,按照计数值获取对应包裹存储在队列中的信息,根据分拣信息确定包裹出口;实验结果表明,采用队列方式、双重红外检测、变速双摆角的控制模式分拣准确率、分拣效率较高,每小时可达6 000多件;摆轮式快递分拣系统可以显著提高包裹分拣效率和准确率,对降低包裹处理时间,节约物流成本具有重要意义。     

智能安防摄像头的设计与实现

以RASPBERRY PI树莓派3代B+型为基础,结合摄像头,Python,OpenCV开源视觉库,Face++等功能组合成的智能安防摄像头.整个系统分为两部分,此设计的部分主要实现树莓派3代B+型和OpenCV和Face++部分的功能.采用树莓派为核心控制系统,结合OpenCV开源视觉库和Face++人脸对比库,Tomcat服务器和云服务器,有终端APP,使用了Python进行编程来完成所有功能的组合.     

基于机器视觉的智能垃圾分类装置

文章设计了一种基于机器视觉的智能垃圾分类装置用于垃圾分类。使用树莓派作为主板，依托于Lobe Tensorflow平台使用机器学习算法实现垃圾图像处理功能。通过树莓派Linux操作系统中Python IDE状态栏输出垃圾识别信息，调动由舵机组成的分拣平台实现智能垃圾分类。基于机器视觉的智能垃圾分类装置具有可学习、成本低、易组装、操作简便以及上手快速等优点。     

基于OpenCV的物料分拣搬运机器人的设计

针对当今制造业中物料分拣搬运任务的自动化问题,设计出一套新型物料分拣机器人,结合2019年广东省工科大学生实验综合技能竞赛的机器人设计要求,提出了一种基于OpenCV的物料分拣搬运机器人的设计。以结构、控制、识别及通讯四方面对机器人的设计进行介绍。在基于STM32芯片的主控制系统的控制下,以树莓派4B为核心的图像识别系统运行OpenCV对摄像头采集的图像数据进行处理,通过CAMshift跟踪算法对目标进行跟踪,得到目标在图像中的位置,机器人根据该位置对物料进行抓取并搬运至物料投放点,在机器人运动同时通过Wi-Fi和Flask框架可在浏览器网页上对机器人的识别情况进行监视。实验及竞赛结果充分证明机器人在物料分拣搬运任务的完成上具有极大的高效性、准确性及稳定性,对制造业自动化的技术推进具有极大的前景。     

基于树莓派的塑料纽扣次品检测系统设计

针对传统纽扣产业中人工检测过程效率低、经济成本高等问题,设计了一套基于树莓派的塑料纽扣次品检测系统。该系统结合了树莓派开发板、传感器、工业相机、气动剔除装置等硬件设备与软件检测算法,形成一套完整的检测系统。通过工业电荷耦合器件(CCD)相机与传感器配合实时采集流水线上纽扣的图像信息,并将其传输到树莓派,经过图像滤波去噪后,使用局部自适应阈值法保留污渍等纽扣表面易缺失细节。通过检索纽扣轮廓信息以剔除少孔、存在污渍块的次品。通过评价轮廓圆度剔除破损纽扣,最后依据评价结果由树莓派发出控制信号剔除次品纽扣。经试验验证,该检测系统能够较好地实现纽扣次品在线检测的准确性与高效性,且由于其硬件设备体积较小、成本较低、便于维护与管理,易于安装与推广至生产线环境。     

基于树莓派的无人值守信息处理系统

国内畜牧业智能化程度不高,相关环境监测系统依赖进口。针对这种情况,结合树莓派和多传感器设计并实现了一种无人值守信息处理系统,采用温度,湿度,图像和声音等传感器阵列,通过树莓派wiringPi驱动库进行驱动,实现对猪场的复杂环境进行实时监测。程序设计中采用多进程技术使各模块协同工作,保证了系统稳定高效运行。图像处理算法基于Open Source Computer Vision Library(OpenCV)设计,通过对图像中目标物的特征进行扫描,从而判断目标物状态。系统数据经处理后,通过树莓派板载的WIFI传输到上位机,便于生成数据日志。整个测试系统搭载在一个移动平台上,能够实现移动监测。本系统经过测试,系统稳定运行,温湿度数据测量精度可达0.1,系统能够对危险情况及时响应。     

采用树莓派4B识别新疆苹果品种的人工智能案例

介绍在树莓派4B开发板上使用经新疆苹果品种数据集训练的Keras模型实时识别苹果的过程。采用卷积神经网络理论,将新疆苹果品种数据集在MobileNetV2网络模型上深度学习训练得到模型文件,并运行在铺设了TensorFlow框架和OpenCV计算机视觉库的树莓派开发板上,树莓派4B通过调用摄像头实时识别新疆苹果品种。着重介绍树莓派4B的环境搭建和实时识别过程,为Keras模型和嵌入式计算机——树莓派相结合提供探究角度,促进人工智能在硬件方面的实践与应用。     

拨叉式小件物品分拣机

通过调研、讨论、设计、制造及后期测试,完成了参赛作品--拨叉式小件物品分拣机。该作品主要用于物流、图书、小件商品等形状、大小各异的物品分拣,以代替其传统分拣过程中的繁重劳动。若运用在物流分拣领域,可实现分拣机构的小型化和低能耗化,且成本与传统大型物流分拣机相比大大降低,有利于促进整个物流系统的自动化。而在图书分拣领域可实现小空间内的精确快速图书分拣,从而减轻图书管理员的大量工作。另外,本系统具有分拣准确率高、自动化程度高、能耗低(低于相同劳动强度下人的功率)、成本低、小型化等特点,是根据小件物品分拣量身定制的一种高效小型自动化分拣机。     

基于RFID 的物流自动分拣系统研究与设计

RFID技术因其快速读写、移动识别等优势,在多个领域得到广泛应用。针对物流行业中快递包裹人工分拣效 率较低、错派、丢件等问题,提出了一种基于RFID的物流自动分拣系统方案设计。论文首先对物流快递行业的现状进行了分 析,分析物流快递的配送流程和RFID在自动分拣中的优势,对基于RFID的物流自动分拣系统的架构和系统工作流程进行了 论述,并对系统的效率进行了分析。     

医疗真空采血管分拣系统研究

针对目前国内许多市级三甲医院存在每天门诊数量庞大,使用采血管化验项目众多,采用人工分拣劳动强度大、分拣效率低等问题,提出了一款面向医疗真空采血管自动分拣系统。介绍了医疗采血管自动分拣方法设计思路,系统采用DSPIC30f5013芯片作为主控制器,设计了基于2.4 GHz无线通信技术的控制系统硬件结构,通过自动条码扫描模块获取采血管化验项目等相关信息。系统软件设计采用分布式软件设计方法,包括下位机现场控制软件与上位机分拣监控软件。结果表明,该系统可大大提高分拣速率,降低人工分拣强度。     

基于树莓派的机械臂视觉抓取系统设计

针对快递物流企业中,包裹供件智能化的需求,提出了一种基于树莓派的机械臂视觉抓取系统.通过运用相机校准、机械臂手眼标定、图像识别、机械臂控制等方法,实现了物体的准确、快速抓取.该系统在快递物流分拣、人工智能相关专业教学等领域具有一定的应用价值.     

基于树莓派的智能交通系统研究

将道路CSI摄像头拍摄的监控图像发送给树莓派,树莓派基于OpenCV视觉库进行图像识别和存储数据.树莓派通过串口连接STM32控制板,控制STM32引脚来选择红绿灯配时方案.树莓派和手机APP通过WiFi网络和服务器进行交互,使APP可实现实时监控当前道路情况,并进行语音提醒的功能.尽力解决早高峰和晚高峰道路通行量不对称而带来的交通拥堵问题,减小潮汐效应,实现城市交通管理的人性化.     

基于机器视觉的元器件分拣系统设计

随着教育行业的兴起与发展,在众多高校中,电子专业课程的实验室和关于电子的社团在元器件管理方面会存在一些问题,比如元器件的存储存在不同型号元器件混合在一起该如何去解决的问题。在目前,元器件存储分拣通常需要花费大量的人力和时间。近年来,世界智能化程度越来越高,我们可以通过智能机器视觉来代替人工去识别大量的元器件混合场景,以提高分拣效率,降低传统分拣时间精力浪费的问题,减少重复枯燥的分拣工作。本系统主要针对传统元器件分拣方法准确率和效率低等问题,设计一个基于机器视觉的元器件分拣系统,可以广泛应用于数电实验室和社团元器件混合等多种需要进行元器件分拣分类识别的应用场景,具有较高的准确率和实时性,克服了人工分拣工作效率和正确率较低的问题。     

PLC在材料自动分拣系统中的应用

为解决人工分拣货物劳动强度大、效率低等缺点,以PLC为主控制器,结合气动装置、传感器、位置控制等技术,运用梯形图编程,实现对铁块、铝块及不同颜色材料的自动分拣。系统具有自动化程度高、运行稳定、易控制的特点。并可根据不同对象,稍加修改本系统即可实现要求。     

基于人工智能与物联网技术的家居门禁系统

提出一种基于人工智能与物联网技术的家居门禁系统。以树莓派4B作为上位机、Arduino作为下位机,依靠OpenCV开源计算机视觉库,实现面部识别;采用WiFi模块ESP32,达成通信联桥,实现无线通信;采用语音播报模块LD3320、震动传感器SW-180、红外传感器Fibocom L610、三轴加速度传感器ADXL34...     

基于树莓派和Java语言的温湿度远程实时测量系统的设计

为了提高变电站内温湿度监测水平,基于树莓派嵌入式系统和Java语言开发了一种温湿度远程实时测量系统,本系统包含客户端、服务器、温湿度测量模块三层硬件架构,客户端和服务器都连接在互联网或局域网中,采用Java语言编程,实现客户端与服务器之间多种通讯模式,客户端可显示可视化控制界面和测量结果。系统运行表明,由于树莓派同时作为现场测量模块的控制器和服务器,数据库在树莓派服务器端生成,数据库文件不会受客户端连接状态的影响,客户端不必时刻与服务器连接,在需要时可连接任一接入系统的树莓派服务器,连接效率大大提高,本系统还可根据实际需要改变服务器和客户端数量、客户端的控制界面,具有很大的灵活性和很强的可扩展性。     

基于树莓派的无影灯视觉引导系统设计

无影灯是手术过程中不可缺少的医疗器械,然而目前无影灯的位姿调节仍以人工直接操作为主,存在一定的卫生风险且效率较低。针对这个问题,本文选用树莓派4B和STM32F103分别作为上位机和下位机的控制单元,设计一款用于指示无影灯调节位姿的指示笔,采用BLE透传实现MCU与上位机的无线通信,实现了无影灯姿态的视觉引导。结果表明,该系统在有效范围内位置精度误差最大不超过2mm,方向误差最大不超过2°。从发出采集图像指令到输出引导数据的反馈时间不超过1s,识别正确率不低于95%,满足使用要求。     

不规则多物品无序分拣机器人研究

针对多种不规则物品混乱摆放的抓取问题，一直是机器人领域研究的热点和难点，对其研究在家庭生活服务机器人等领域有很高的应用价值。为实现这一功能，基于双目相机和协作机械臂搭建一套物品分拣机器人系统。系统中基于YOLOv5算法和PSMNet网络建立起目标检测和双目立体匹配算法，利用ROS系统的MoveIt模块进行机械臂控制。经过实验验证，该机器人能够有效识别、定位和分拣形状不规则、表面纹理丰富、摆放混乱的物品，对经过训练的物品识别成功率达到100%，分拣成功率达到93.3%。     

自动灌溉系统设计

以STM32单片机和树莓派为平台，结合LoRa、GPRS等外设设计出了一套适用于田间种植灌溉的自动灌溉系统，用以解决传统大水漫灌浪费水资源、凭经验灌溉的不准确性等问题。该系统具有成本低廉、节省人力资源等优点，适合推广使用。