典型文献
基于机器视觉的垃圾分拣机器人
文献摘要：
为了把人从环境恶劣、枯燥繁重的垃圾分类工作中解放出来,本项目设计了一款基于机器视觉的垃圾分拣机器人.机器人以STM32单片机为主控,根据树莓派发送的不同指令控制六自由度机械臂抓取垃圾.机器人的视觉系统部署在树莓派上,视觉系统使用CSI摄像头获取图像并通过YOLOv4目标检测算法求得图像中垃圾的分类信息和位置信息,最后通过串口将得到的结果发送给主控单元以便于控制机械臂抓取.本项目也使用了百度AI的EasyDL物体检测模型代替YOLOv4作为实现垃圾分拣的另一方法.在实验测试中该机器人能够通过学习垃圾样本实现自动分拣不同类型的垃圾,并且识别精确、效率高.该垃圾分拣机器人具有成长性强、可靠程度高、应用范围广的特点,可以为机器人代替人工完成复杂工作的研究提供参考.
文献关键词：
垃圾分拣机器人;深度学习;目标检测;机器视觉;图像处理;OpenCV;百度AI;YOLOv4
中图分类号：
作者姓名：
陈艺海;黎莲花;谢昊璋;卢思琪;董晋瑜
作者机构：
桂林电子科技大学电子工程与自动化学院,广西桂林 541004
文献出处：
引用格式：
[1]陈艺海;黎莲花;谢昊璋;卢思琪;董晋瑜-.基于机器视觉的垃圾分拣机器人)[J].仪器仪表与分析监测,2022(01):30-35
A类：
垃圾分拣机器人
B类：
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AB值：
0.315906
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