1. 核心系統開發? 視覺識別系統: ① 開發目標檢測、姿態估計算法(如YOLO、實例分割模型),支持多品類、多尺寸物體的實時識別(精度≤0.1mm)。 ② 優化圖像預處理流程(去噪、增強),適配復雜光照環境(如分揀中的反光干擾)。 運動控制與路徑規劃: ① 設計機械臂軌跡規劃算法(RRT*、APF),實現高速避障(節拍)。 ② 開發自適應抓取策略,結合力控反饋調整抓取力度(如易碎物品的柔性抓?。?。 2. 硬件集成與調試? ① 選型工業相機(如Basler)、傳感器(力控、位置反饋),集成機械臂(UR/KUKA)及通信協議(EtherCAT)。 ② 搭建實驗環境,驗證系統實時性(毫秒級響應)及硬件兼容性。 3. 測試與優化? ① 制定測試方案,評估抓取成功率(≥99.5%)、識別率等核心指標。 ② 分析產線反饋(如動態目標追蹤偏移),優化算法魯棒性。 4. 跨學科協作?? ① 協同機械、電氣團隊,解決視覺-控制-機械的協同瓶頸(如多機協同路徑沖突)。 ② 支持生產部門完成產線集成(如PLC協同調試)。