本文研究的内容是基于并联机器人的双目视觉系统在快件分拣领域中的应用方法。并联机器人是一种多关节机械手或多自由度的机器装置，能够根据自身动力和控制能力自动执行工作，接受人类指挥，在工业领域得到广泛应用。然而，传统工业机器人编程复杂，适应性差，难以满足更加灵活的柔性生产需求。而近年来，随着快递行业的快速发展，机器人的应用也在该领域逐渐增加，尤其在自动快递分拣方面。但目前机器人在快递分拣上的应用多依赖人工控制，存在效率低下和错误率高的问题。因此，本文提出一种基于双目视觉的快件分拣方法，旨在提高分拣的效率与准确性。
双目视觉系统基于视差原理工作，使用两个摄像机同时获得同一物体的立体像对，通过分析两个摄像机影像的视差来重构三维场景的几何信息。在快件分拣中，使用双目视觉原理获取快件的位姿信息，以实现对快件的精准识别和定位。具体实施步骤包括：对摄像机进行标定，获得摄像机的畸变系数和内参矩阵，确保图像无畸变输出；采用触发采集方式，通过编程设置帧数和帧间间隔，一次性采集多帧图像；利用标定板对摄像机进行标定，求解摄像机的内外参数；以及通过模板匹配算法识别双目视觉图像中的快件，并根据识别定位信息计算快件的三维位姿信息。
图像采集的过程涉及到将模拟制式的图像转换为数字信号，通常使用CCD或CMOS摄像头。图像采集的质量取决于设备性能，因此选用高性能的工业检测专业摄像机至关重要。本实施例中采用了CCD MV-1300FM型号的工业摄像头进行图像采集，其具备高精度、高清晰度、高分辨率和较小的噪声等特点，适合采集高质量图像。
图像处理方面，双目视觉图像需经过校正，然后采用模板匹配算法识别图像中的快件。快件的三维位姿信息可以通过算法计算获得，从而实现对快件的三维定位。此外，为了降低图像噪声对位姿检测的不良影响，采取基于小波变换的去噪方法对图像进行预处理。图像特征提取方面，使用Harris响应函数对像素点进行响应计算，以提取图像特征。
本文中的研究方法还涉及到了机器学习和深度学习的应用。机器学习是一种实现人工智能的方式，它能让机器通过学习自动改进性能。深度学习是机器学习的一个分支，它通过构建多层的神经网络来实现对数据特征的自动提取和学习。在快件分拣中，机器学习和深度学习可用于优化视觉系统的识别算法，提高分拣的准确性。
本文所提出的基于并联机器人双目视觉的快件分拣方法，通过视觉信息处理和智能算法的应用，能够大幅提高快递分拣的效率和准确性，是自动化分拣领域的重要进步。对于快递行业而言，该技术的应用将极大地提升其自动化水平，减少人力成本，降低出错率，并提高整体的分拣速度。
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