基于机器视觉的异形电子元件分拣系统产品系统

首先对比评估UR3与Dobot机械臂的抓取性能。设计双相机视觉引导方案，解决异形元件位姿估计难题。优化生产节拍设计，通过并行处理将单件分拣周期从3.2s缩短至2.5s。设计振动盘+传送带复合供料系统，解决异形元件堆叠问题。完成SolidWorks三维建模与运动仿真，验证系统结构合理性，避免机械干涉风险。
开发基于ORB特征匹配的位姿识别算法，在光照变化场景下保持95%识别率。实现亚像素级边缘检测，将定位误差控制在±0.05mm内。

首先对比评估UR3与Dobot机械臂的抓取性能。设计双相机视觉引导方案，解决异形元件位姿估计难题。优化生产节拍设计，通过并行处理将单件分拣周期从3.2s缩短至2.5s。设计振动盘+传送带复合供料系统，解决异形元件堆叠问题。完成SolidWorks三维建模与运动仿真，验证系统结构合理性，避免机械干涉风险。
开发基于ORB特征匹配的位姿识别算法，在光照变化场景下保持95%识别率。实现亚像素级边缘检测，将定位误差控制在±0.05mm内。

首先对比评估UR3与Dobot机械臂的抓取性能。设计双相机视觉引导方案，解决异形元件位姿估计难题。优化生产节拍设计，通过并行处理将单件分拣周期从3.2s缩短至2.5s。设计振动盘+传送带复合供料系统，解决异形元件堆叠问题。完成SolidWorks三维建模与运动仿真，验证系统结构合理性，避免机械干涉风险。
开发基于ORB特征匹配的位姿识别算法，在光照变化场景下保持95%识别率。实现亚像素级边缘检测，将定位误差控制在±0.05mm内。