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作品名称：基于 Halcon 视觉算法的机械臂高精度抓取码垛智能系统
学校名称：南通理工学院
参赛队伍：123
队伍编号：212096
参赛学生：余诚诚黄箫臧烨磊张雯静
指导老师：陈钱王青
投票日期：2025年10月10日 00:00->2025年12月15日 00:00
请在微信端进行投票。点此扫描二维码。

详细说明

在当前智能制造产业升级的浪潮中，产线物料分拣与码垛环节的自动化、柔性化需求日益迫切。传统产线常面临 “物体类型多样难识别、机械动作固定难适配、精度把控不足易出错” 等痛点，不仅制约生产效率提升，更增加企业运营成本。本作品以 “Halcon 视觉识别 + 机械臂精准控制” 为核心技术架构，聚焦这一行业痛点，打造出一套可适配复杂工业场景的智能物体抓取码垛系统，实现从物体智能识别、精准抓取到有序码垛的全流程自动化，为智能制造产线升级提供高效解决方案。

在技术实现层面，我们充分挖掘 Halcon 机器视觉软件的核心优势，构建了一套适配多场景的高精度识别与定位体系。Halcon 拥有丰富的图像滤波、特征提取、模式匹配等算法库，针对工业场景中物体形状不规则、表面纹理差异大、颜色多样等问题，我们通过大量实验优化算法参数，开发出定制化识别模型 —— 对金属材质的五金零件，可精准提取边缘轮廓与孔洞特征；对软质包装的食品产品，能有效过滤表面反光干扰，捕捉包装纹理与颜色信息；对易堆叠的塑料组件，可通过 3D 视觉成像技术获取空间位姿数据。该模型在 [具体工业场景，如五金零件分拣、食品包装码垛、电子元件装配等] 中，能在 0.5 秒内完成单帧图像的特征提取，输出的物体坐标、角度、高度等位姿信息误差控制在 ±0.1 毫米内，为后续机械臂抓取提供精准数据支撑。

同时，为实现 “视觉 - 控制” 的深度协同，我们自主研发定制化控制代码，搭建起 Halcon 视觉系统与机械臂运动控制器的通信桥梁。系统通过工业以太网实时传输视觉数据，机械臂控制器基于这些数据，结合预设的抓取规则（如根据物体重量选择抓取力度、根据形状规划抓取角度），自动规划最优运动路径 —— 避开产线障碍物的同时，将运动时间缩短 15% 以上，最终完成毫米级精度的码垛动作。例如在食品包装码垛场景中，机械臂可根据视觉识别的包装尺寸，自动调整码垛间距与层数，确保每箱产品堆叠整齐、稳固，避免传统人工码垛或固定程序码垛出现的歪斜、坍塌问题。

本作品的创新亮点，在于打破了传统机械臂 “固定程序驱动” 的局限，实现了从 “刚性操作” 到 “柔性智能” 的突破。传统机械臂需针对单一物体类型编写固定运动程序，更换物料时需重新调试，耗时耗力；而本系统依托 Halcon 视觉的动态识别能力，可实时适配不同类型、不同摆放状态的物体，无需人工干预即可完成切换，大幅提升产线柔性。此外，系统还具备数据追溯功能，可记录每一次抓取码垛的时间、精度、物体信息等数据，为产线管理与优化提供数据支持，这一特性也让方案更符合智能制造 “数据驱动” 的发展趋势。

从行业价值来看，该系统不仅能将产线分拣码垛环节的人工成本降低 60% 以上，还能将作业效率提升 30%，不良率控制在 0.1% 以下，为企业带来显著的经济效益；更重要的是，其 “视觉 + 机械臂” 的融合架构具有高度可复制性，可快速适配汽车零部件、3C 电子、医疗器械等多个领域的产线需求，为智能制造的规模化落地提供技术范本。这一研发理念与大赛 “深化技术创新应用、培养创新型人才” 的宗旨高度契合 —— 在研发过程中，团队成员深入钻研机器视觉算法优化、跨系统协同控制等关键技术，既提升了技术应用能力，也为行业培养了兼具理论与实践能力的创新人才。

在本次大赛中，我期待能与各位行业专家、技术精英深入交流 Halcon 视觉算法的优化技巧、机械臂运动控制的精准度提升方案，以及工业软件在智能制造场景中的创新应用方向。未来，我们也计划进一步拓展系统功能，加入 AI 预测性维护模块，实现 “识别 - 抓取 - 维护” 的全生命周期管理，以技术创新之力，为 “工业美” 注入机器视觉与自动化融合的独特魅力，助力智能制造产业迈向更高质量的发展阶段。