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机器视觉在工业当中的应用一直是研究的热点,流水线上不同类别工件的分类抓取技术在工业生产中有较高的需求,因此,本文运用机器视觉技术构建了一个运动工件分拣系统.系统中图像处理和工件识别算法的开发是基于LabVIEW的视觉开发模块,用EPSON SCARA-G6机械臂完成工件抓取任务,机械臂的运动控制算法在EPSON的RC+5.0环境下编程实现.运动工件的位置检测采用了背景差分法,背景的实时更新使该方法可以适应光线的变化;用线性回归(LR)的方法拟合出了摄像机的径向畸变矩阵;在工件速度由视觉系统估计的情况下应用经典卡尔曼算法预测工件的运动状态.实验表明该系统能够连续快速地分拣工业流水线上的运动工件.