基于三维模型的食品分拣机器人抓取控制方法

目的:解决现有串类水果在机器人分拣中存在的准确性差、分选效率低等问题。方法:基于高速并行食品分拣系统结构,将改进的SURF算法与改进的RANSAC算法相结合用于食品分拣机器人抓取点定位,建立三维抓取模型实现串类水果的自动稳定抓取。以葡萄为例,通过试验验证了所提方法的优越性和准确性。结果:所提方法与常规方法相比,平均抓取成功率提高15.00%左右,平均抓取时间缩短0.101 s。结论:该食品分拣机器人可有效提高串类水果抓持点定位的准确性,具有较高的成功率。     

一种改进的重叠细胞分离算法

在细胞图像识别中,经常会遇到细胞重叠的现象,需要有一种有效的方法将重叠在一起的细胞分离成单个的细胞。目前很多分离算法都是基于数学形态学的,但这些算法都存在着一定的局限性。为此,提出了一种改进的基于数学形态学的分离算法,该算法首先采用一种简单、快速的边界剥离方法得到距离变换结果,然后再用分水岭方法对细胞图像进行分离。实验结果表明,算法获得了较好的分离效果。