随着客户需求朝小批量、多品种方向发展，配送中心配送货物的品种、数量和频次不断增加，这就对配送中心的分拣策略以及分拣作业能力提出了更高的要求。分拣作业时将货物按订单从存储区“拣”出，并按用户进行“分类”集中、处理、放置的过程。分拣作业实际上包括“拣选”和“分类”两种活动，其驱动因素就是订单，其目标在于正确且迅速地集合客户订单。针对建材行业产品特点，采取合理的分拣策略，科学地提高分拣效率。同时，必须考虑分拣的差错率、不合格作业环节与流程、成本等消极因素，并通过采用优化技术与方法尽可能地减少或消除此类因素。

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对目标区域进行检测 在多种目标中识别特定颜色和形状的目标物 并给出相应的结果包括目标位置

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轮胎制造工厂成品胎分拣系统带称重系统，使用了C#语言编写

基于视觉识别的工业机器人分拣系统设计=本文介绍了以数字图像处理技术为基础的机器视觉检测系统的选型搭建，分析了 药品图像处理算法研究，尤其是针对药片表面印有企业logo的特殊情况，重点对梯度 边缘检测算法的改进进行了研究分析。 考虑到以HALCON为代表的机器视觉软件对 环境的要求比较高，同时也为了消除传统PLC在兼容性、数据处理和实时通讯方面的 弊端， 因此本课题采用软PLC （基于PC的PLC和运动控制）的控制方法，以充分利 用计算机开放的体系结构、更好的数据处理能力以及强大的网络通讯能力作为整台设备的控制系统。

基于机器视觉的Delta机器人分拣系统算法