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作品名称：基于HALCON识别物体信息操作机械臂并抓取指定物体旋转并码垛
学校名称：南通理工学院
参赛队伍：寥寥无几
队伍编号：217344
参赛学生：姜权峰王爽李盛梁栩
指导老师：梁超王青
投票日期：2025年10月10日 00:00->2025年12月15日 00:00
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详细说明

一、视觉识别层（HALCON 实现）

图像采集与预处理：通过 USB3 Vision 相机采集场景图像，经灰度转换、ROI 框选限定分析范围，再通过阈值分割、连通域分析及面积筛选，初步提取目标区域，排除背景噪声与尺寸不符的干扰物。

正方形精准识别：创新采用 “圆形度 + 矩形度 + 长宽比” 三重特征分层判断：

1、计算区域圆形度（(4π×面积)/周长²），筛选出非圆形的多边形区域；

2、基于矩形度（目标面积 / 最小外接矩形面积）筛选规整矩形类区域；

3、计算轴对齐最小外接矩形的长宽比（0.8~1.2 容错范围），最终锁定正方形目标。

坐标提取：通过area_center算子获取正方形中心坐标，为机械臂提供精准的抓取定位基准。

二、机器人执行层（Dobot 脚本实现）

坐标通信与路径规划：将 HALCON 识别到的正方形中心坐标转换为 Dobot 机械臂的世界坐标系坐标，规划从 “待抓取位→摆正位→码垛位” 的运动路径，避免碰撞。

抓取与摆正控制：机械臂移动至目标上方，驱动夹爪闭合完成抓取；通过末端旋转关节调整正方形姿态至预设角度（如 0°），确保摆放规整；最终按 “行列对齐” 规则将正方形码垛至指定区域，实现有序堆叠。

作品价值与创新点

低成本高适配：采用开源 HALCON 视觉库与 Dobot 教育级机械臂，硬件成本低，代码模块化程度高，可快速适配不同场景的形状识别需求。

识别鲁棒性强：通过多特征分层判断替代单一特征，有效排除圆形、长方形及不规则形状的干扰，正方形识别准确率达 95% 以上。

自动化闭环完整：从视觉感知到机器人执行无缝衔接，无需人工干预，实现 “识别 - 抓取 - 码垛” 全流程自动化，可作为工业分拣系统的简化原型，为相关教学与科研提供实践案例。

本作品通过视觉与机器人技术的结合，直观展现了智能分拣的核心逻辑，为后续拓展多目标分类、动态抓取等功能奠定了基础。