一种形状分拣系统及分拣方法
专利汇可以提供一种形状分拣系统及分拣方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种形状分拣系统，包括 控制器 ，控制器分别连接有摄像头和抓取机构，还包括多个收纳筐，本发明结构简单，能够直接根据待分拣物体形状进行判断，对物体进行分拣。本发明还公开了一种形状分拣方法，通过建立成熟的形状神经网络准确对应抓取机构的返回路径，将不同形状的物体收纳在不同的收纳筐中，极大节省了人 力 。，下面是一种形状分拣系统及分拣方法专利的具体信息内容。
1.一种形状分拣系统，其特征在于，包括控制器，所述控制器分别连接有摄像头和抓取机构，还包括多个收纳筐。
2.一种形状分拣方法，其特征在于，应用如权利要求1所述的形状分拣系统，其特征在于，具体包括以下步骤：
步骤1、通过物体所有标准形状图像在控制器中迭代收敛训练人工神经网络，得到成熟的形状神经网络，并在控制器中设置各形状物体图像输出结果对应的抓取机构返回路径；
步骤2、摄像头拍摄待分拣物体图像数据传入控制器中，并将待分拣物体图像数据分割背景提取待分拣物体形状，将待分拣物体形状输入形状神经网络，输出结果即可得到抓取机构返回路径；
步骤3、控制器控制抓取机构抓取待分拣物体，抓取后沿返回路径到达对应收纳筐，松开待分拣物体后抓取机构复位，完成不同形状物体的分拣。
3.根据权利要求2所述的一种形状分拣方法，其特征在于，所述步骤2提将待分拣物体图像数据分割背景提取待分拣物体形状具体包括求出待分拣物体图像数据的灰度直方图，根据灰度直方图中灰度值的分布情况确定植物灰度阈值，采用阈值分割，将物体与背景分开，得到待分拣物体形状。
4.根据权利要求1所述的一种形状分拣方法，其特征在于，所述形状神经网络的激活函数为S型激活函数。
5.根据权利要求1所述的一种形状分拣方法，其特征在于，所述人工神经网络为BP神经网络，所述人工神经网络隐含层的神经个数为3个。
一种形状分拣系统及分拣方法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
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