终检评审通过 创新训练 520计算机科学技术 智能制造校级

“基于深度学习的工业流水线水果分拣系统”是瞄准国内水果分拣效率低下、成本高昂这一痛点提出的一套新型分拣系统，这一系统以深度学习中的目标检测算法为算法基础，并结合机械臂，实现对水果进行分级分拣。相比于传统的人工水果分拣模式，该项目极大地提高了分拣效率并且大幅降低了人工成本。该项目的产品主要由图像采集与识别模块和工业机械臂模块组成，我们设想将其搭载于工业流水线，在水果通过图像采集区时获取物体的相对坐标位置以及品级信息，并将信息反馈给机械臂，并由机械臂实现准确并快速地抓取分类。本项目主要具有三点优势：1.项目采取的YOLO算法是目前世界上最先进的目标检测算法之一，这种算法能够兼顾高速度和高精度。2.该产品的机械臂能够克服水果的物理特性对抓取效果的影响，从而实现准确抓取。3.整个系统拥有很强的可扩展性，只需要修改数据集并适度调整机械臂，就可以借助此系统实现任何与分拣相关的任务。