机器视觉赋能：快递分拣机器人的创新设计与实践探索

申报人：陈家沣申报日期：2025-01-09

基本情况

所属批次:

2025年批次

项目名称:

机器视觉赋能：快递分拣机器人的创新设计与实践探索学生申报

项目类型:

创新训练项目

所属学科门类:

工学

所属专业类:

机械类

项目来源名称:

学生自主选题

项目归属学院:

项目期限:

一年期

项目简介:

本项目旨在开发一种智能快递分拣机器人，结合机器视觉、传感器技术和智能控制系统，实现高效、精准的包裹分拣。机器人通过高分辨率摄像头与图像识别算法，精准识别包裹信息，并结合多传感器系统感知环境，动态规划最优搬运路径。自适应抓取机构能够根据包裹的大小和形状自动调整抓取方式，确保安全搬运。项目目标是提升分拣效率和准确率，减少人工操作中的错误与风险，降低运营成本。

负责人曾经参与科研的情况:

无

指导教师承担科研课题情况:

揭施军，男，讲师，研究生毕业于太原理工大学，主要从事机械设备故障诊断研究，主持并参与市厅级科研项目4项，参与省部级课题2项，发表核心期刊论文3篇，授权实用新型专利1项，目前在桂林理工大学南宁分校教务管理部从事教学与研究工作。

指导教师对本项目的支持情况:

在项目实施过程中，教师充分发挥其引导作用，通过制定详尽的项目计划、明确阶段性任务和预期成果，确保项目稳步推进。同时，通过定期的项目进度汇报会，及时掌握学生团队的工作进展，针对遇到的问题提供专业指导，助力学生突破难关，确保项目目标顺利实现。

项目级别:

区级

项目成员

序号	学生	所属学院	专业	年级	项目中的分工	成员类型
1	陈家沣	南宁分校	机械设计制造及其自动化	2023	负责整体计划	第一主持人
2	董金健	南宁分校	计算机工程与技术	2023	优化机械结构	成员
3	梁铃	南宁分校	计算机工程与技术	2023	开发控制算法	成员
4	谢冬儿	南宁分校	机械设计制造及其自动化	2023	设计控制系统	成员

指导教师

序号	教师姓名	所属学院	是否企业导师	教师类型
1	揭施军	南宁分校	否	第一指导教师

立项依据

研究目的:

本项目旨在利用机器视觉技术为快递分拣机器人注入强大的智能动力。通过创新设计，打造出具有高度精准识别能力、高效搬运能力和稳定运行性能的快递分拣机器人。一方面，提高快递分拣的效率和准确性，解决传统人工分拣效率低下、劳动强度大以及易出现误判漏检等问题。另一方面，降低快递企业的人力成本，减少对人工劳动力的过度依赖，降低因人工操作失误导致的包裹损坏和丢失风险。同时，通过不断的实践探索，优化机器人的各项性能指标，推动快递分拣行业向智能化、自动化方向迈进，为快递行业的可持续发展提供有力的技术支持。

研究内容:

机器视觉与传感器技术融合、高效识别算法开发、轻量坚固的机器人结构设计、智能抓取与路径规划软件开发，以及持续的技术创新与应用领域拓展。

国、内外研究现状和发展动态:

国内：起步晚，近年随物流与 AI 技术发展有显著进展。研究聚焦机器人视觉、图像识别、深度学习等，用 CNN 等算法提分拣精度，攻关复杂环境物体识别，注重软硬件结合，大型快递企业已在智能仓储等初步应用，仍有挑战。

国外：起步早、技术成熟、应用广。强调视觉与深度学习结合，Amazon、Google 等公司已在物流中心部署大量机器人，靠相关技术实现自动化分拣。未来，随着深度学习发展，分拣机器人性能将持续提升。

创新点与项目特色:

本智能分拣与搬运集成系统具备诸多创新亮点。其一，图像采集处理多元且智能，运用高分辨率相机、深度相机、激光雷达等采集图像，结合深度学习算法预处理及提取特征，精准识别包裹各类信息。其二，深度学习助力物体识别，基于卷积神经网络实时检测分类包裹，还能精准把握物体姿态，保障分拣操作精确无碰撞。其三，运动规划与分拣决策精巧，设计精准运动控制算法，融合智能决策算法，让机器人在复杂环境高效分拣并持续优化策略。其四，多传感器融合实现超强环境感知，融合多类传感器数据，实时掌握三维信息，面对环境变化可自适应调整，搭配自适应多功能抓取机构，能依包裹特性自动变换抓取方式，适应多种包装，全方位提升快递分拣的效率、精准度与通用性。

技术路线、拟解决的问题及预期成果:

本智能分拣系统旨在攻克三大关键难题。其一，针对包裹识别精度低的问题，鉴于包裹种类、形态及包装材料多样，传统视觉识别技术乏力，系统采用深度学习、迁移学习等手段，强化机器视觉系统，使其在低光、遮挡、旋转等复杂情境下精准识别包裹。其二，聚焦包裹放置与抓取准确性难题，考虑快递包裹大小、形态各异易致传统抓取技术失效，系统运用基于视觉的物体姿态识别与预测算法，搭配柔性机械臂及可调节抓取装置，保障精确抓取，杜绝包裹损坏。其三，着力解决动态环境中的实时路径规划与避障问题，由于快递分拣现场存在机器人、人员及障碍物，系统融合深度学习、传感器融合与实时路径规划技术，增强机器人复杂环境适应性与动态避障能力，确保分拣流程顺畅无阻。

分拣机器人预期具备超强自动分拣本领，能精准、高效处理各类包裹，极大减少对人工的依赖；二是凭借出色的适配能力，机器人有望自如应对形形色色的包裹，不管形态、尺寸、材质如何，尤其能攻克不规则包裹难题，让分拣系统更具柔性与通用性；三是着眼效益产出，自动化流程预期大幅提升分拣效率与精度，有效降低人工成本，为整体物流系统注入强劲动力，实现降本增效的双重目标。

项目研究进度安排:

本智能分拣项目研究按以下四个阶段稳步推进：

技术调研与方案设计阶段（2024 年 11 月）：全面搜集机器视觉、工业机器人及快递分拣相关资料，深入剖析以明确技术方向，团队合力探讨方案可行性，结合实际需求设计项目整体方案，定期小组会议保障信息共享，为后续工作筑牢根基。

算法开发与模型构建阶段（2025 年 2 月）：专业工程师运用专业工具，精心开发快递分拣机器人的定位、识别、抓取与避障算法，依据算法和功能构建模型，过程中持续优化调整，每两周一次技术研讨会助力团队交流，攻克开发构建难题，保障算法高效、模型合理。

系统集成与测试阶段（2025 年 6 月）：利用工业机器人操作系统与编程接口整合子系统，完成系统集成关键步，随后开展性能、功能及可靠性等全面测试，团队紧密协作，定期技术会议共享测试情况与解决方案，反复优化调整，确保系统稳定可靠。

优化与总结阶段（2025 年 10 月）：依据测试结果对机器人终极优化，提升分拣效率与准确性，整理数据撰写结项报告，总结项目经验，召开总结会分享教训，与部门交流，为后续项目赋能。

已有基础:

与本项目有关的研究积累和已取得的成绩:

团队内成员有研究机器人的经验

已具备的条件，尚缺少的条件及解决方法:

智能分拣项目人员、场地优势显著。人员方面，团队成员专业背景多元，精通机械、计算机等关键领域，专业知识扎实，科研及创新能力强，是项目推进的得力助手。场地方面，设有专门研究场地，实验环境佳，设备先进，满足技术研发与测试需求，办公区舒适便捷，网络畅、资料全，保障项目稳步推进。

经费预算

开支科目	预算经费（元）	主要用途	阶段下达经费计划（元）
开支科目	预算经费（元）	主要用途	前半阶段	后半阶段
预算经费总额	1000.00	无	800.00	200.00
1. 业务费	0.00	无	0.00	0.00
（1）计算、分析、测试费	0.00	无	0.00	0.00
（2）能源动力费	0.00	无	0.00	0.00
（3）会议、差旅费	0.00	无	0.00	0.00
（4）文献检索费	0.00	无	0.00	0.00
（5）论文出版费	0.00	无	0.00	0.00
2. 仪器设备购置费	800.00	无	800.00	0.00
3. 实验装置试制费	0.00	无	0.00	0.00
4. 材料费	200.00	无	0.00	200.00

结束