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题名基于改进YOLOX和导纳控制的机械臂食品分拣方法
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作者
施利春
刘松涛
王松伟
王治忠
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机构
河南职业技术学院
郑州技师学院
郑州大学
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出处
《食品与机械》
北大核心
2025年第9期91-98,共8页
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基金
河南省科学技术厅科技攻关项目(编号:242102211036)。
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文摘
[目的]为提高机械臂食品分拣系统在分拣任务中的精度和鲁棒性,研究结合机器视觉与力觉的新型分拣方法。[方法]在食品分拣系统的基础上,提出一种融合改进YOLOX模型和改进导纳控制的机械臂食品分拣方法。通过引入卷积注意力机制模块(CBAM)聚焦目标特征,采用深度可分离卷积优化网络结构,结合新型主干网络增强YOLOX模型对食品目标的识别定位能力。同时,利用基于改进导纳的主动柔顺控制方法,实现对不同食品的稳定分拣。通过搭建试验平台对所提方法的应用效果进行分析。[结果]所提改进YOLOX模型在食品目标检测上准确率提升至99%以上,相较于传统方法提高3%以上,且在多种脆性食品分拣任务中,系统鲁棒性显著增强,分拣成功率提高了5%以上。[结论]所提方法有效提升了机械臂食品分拣的精度与鲁棒性,具有良好的应用前景。
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关键词
食品分拣系统
机械臂
机器视觉与力觉
YOLOX模型
导纳控制
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Keywords
food sorting system
robotic arm
machine vision and force sensing
YOLOX model
admittance control
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分类号
TS205
[轻工技术与工程—食品科学]
TP241
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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