本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）[34]。計(jì)算機(jī)械手最大持重的公式為：圖4-7機(jī)械爪的結(jié)構(gòu) RG=式中：RG為機(jī)械手的最大持重，GG為工件的質(zhì)量，QG為末端執(zhí)行器附件質(zhì)量，Ki為安全系數(shù)，根據(jù)上方對(duì)機(jī)械結(jié)構(gòu)分析可知GG+QG小于100g，因?yàn)樗褂玫牟牧蟿偠容^小，所以取機(jī)械手的一切動(dòng)作都需要由來(lái)自外部的驅(qū)動(dòng)力，而能夠由控制電流的具體值的舵機(jī)剛好滿足，而且因?yàn)槎鏅C(jī)能夠由電流精確控制故機(jī)械手的運(yùn)動(dòng)可以轉(zhuǎn)化為控制電流的大小。所以本文選用SG90舵機(jī)進(jìn)行驅(qū)動(dòng)。機(jī)械手中各舵機(jī)的分布如圖所示圖4-8機(jī)械臂舵機(jī)分布圖通過(guò)改變單片機(jī)發(fā)給舵機(jī)的電流脈沖信號(hào)寬度，便可控制機(jī)械手臂的旋轉(zhuǎn)角度，就可以通過(guò)這樣的方式實(shí)現(xiàn)機(jī)械手的定點(diǎn)拾取與搬運(yùn)功能，以及前端執(zhí)行器機(jī)械手爪的開(kāi)合功能。4.2.2機(jī)械手與YOLOv5的分級(jí)運(yùn)行目標(biāo)檢測(cè)：YOLOv5模型首先對(duì)攝像頭捕捉的圖像進(jìn)行處理，識(shí)別出圖像中的目標(biāo)物體。這要求YOLOv5模型經(jīng)過(guò)適當(dāng)?shù)挠?xùn)練，在模型訓(xùn)練完成后，可以將訓(xùn)練好的模型與機(jī)械手系統(tǒng)進(jìn)行融合。具體而言，將攝像頭等視覺(jué)感知設(shè)備與機(jī)械手系統(tǒng)通過(guò)電腦連接，并利用數(shù)據(jù)傳輸線處理處理數(shù)據(jù)，將實(shí)時(shí)獲取的圖像數(shù)據(jù)輸入到Y(jié)OLOv5模型中進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。然后，根據(jù)檢測(cè)結(jié)果，機(jī)械手系統(tǒng)調(diào)用動(dòng)作回放以實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)物體的準(zhǔn)確抓取。以識(shí)別特定的物體類別，比如零件、工具或其他需要機(jī)械手爪抓取的物品。位置標(biāo)注：一旦目標(biāo)被檢測(cè)到，YOLOv5會(huì)輸出物體的位置坐標(biāo)，這為機(jī)械手爪提供了抓取目標(biāo)的精確位置信息。路徑規(guī)劃：通過(guò)操控Arduino控制板將路徑規(guī)劃好以后，將物體放置于規(guī)定點(diǎn)位。將YOLOv5目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)與機(jī)械手爪可以大大提高自動(dòng)化裝配、分揀、搬運(yùn)等工業(yè)操作的效率和準(zhǔn)確性。這種技術(shù)在智能制造、智能倉(cāng)庫(kù)、物流等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景。4.3本章小結(jié)將YOLOv5算法與機(jī)械手系統(tǒng)融合可以應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域的自動(dòng)化生產(chǎn)中。例如，在零件裝配過(guò)程中，機(jī)械手系統(tǒng)可以通過(guò)YOLOv5算法進(jìn)行視覺(jué)引導(dǎo)的抓取操作，從而實(shí)現(xiàn)零件的自動(dòng)拾取和裝配。在物體分揀場(chǎng)景中，機(jī)械手系統(tǒng)可以通過(guò)YOLOv5算法快速識(shí)別物體的類別和位置，并實(shí)現(xiàn)精確的分揀操作。此外，YOLOv5融合機(jī)械手系統(tǒng)還可以應(yīng)用于倉(cāng)儲(chǔ)物流、電子產(chǎn)品組裝等多個(gè)領(lǐng)域。使用這樣的辦法可以大大提高自動(dòng)化裝配、分揀、搬運(yùn)等工業(yè)操作的效率和準(zhǔn)確性。這種技術(shù)在智能制造、智能倉(cāng)庫(kù)、物流等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景。第5章展望與總結(jié)5.1應(yīng)用場(chǎng)景除了零件裝配和物體分揀，基于YOLOv5算法的機(jī)械手抓取系統(tǒng)在其他應(yīng)用領(lǐng)域也具有廣泛的應(yīng)用前景。例如，在食品加工和包裝行業(yè)中，該系統(tǒng)可以用于食品的識(shí)別和抓取，從而提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。在醫(yī)療器械和藥品生產(chǎn)中，該系統(tǒng)可以用于器械的組裝和包裝，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品的安全性。在電子產(chǎn)品制造中，該系統(tǒng)可以用于電子元件的拾取和組裝，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品的質(zhì)量。還可以在將視覺(jué)機(jī)械手運(yùn)用于垃圾分類中，使得環(huán)保工作更輕松簡(jiǎn)單。5.2未來(lái)展望盡管基于YOLOv5算法的機(jī)械手抓取技術(shù)已經(jīng)取得了較好的研究和應(yīng)用成果，但仍存在一些挑戰(zhàn)和改進(jìn)的空間，如實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性、適應(yīng)性等。未來(lái)的研究可以關(guān)注如何進(jìn)一步提高YOLOv5的性能，以及如何將其與其他技術(shù)（如SLAM、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等）結(jié)合，以實(shí)現(xiàn)更高效、更智能的機(jī)械手操作。因此未來(lái)的研究可以從以下幾個(gè)方面展開(kāi)：進(jìn)一步提高算法和模型的準(zhǔn)確性和魯棒性。雖然YOLOv5算法已經(jīng)具有較高的抓取準(zhǔn)確性，但在應(yīng)對(duì)復(fù)雜環(huán)境和背景變化時(shí)仍存在一定的挑戰(zhàn)。未來(lái)可以通過(guò)引入更多的數(shù)據(jù)增強(qiáng)和遷移學(xué)習(xí)方法，優(yōu)化模型的訓(xùn)練和泛化能力，提高系統(tǒng)對(duì)不同場(chǎng)景的適應(yīng)性和穩(wěn)定性。進(jìn)一步優(yōu)化機(jī)械手控制系統(tǒng)的硬件和軟件設(shè)計(jì)，提高系統(tǒng)的工作效率和穩(wěn)定性。例如，采用更快速和精確的傳感器和執(zhí)行器，優(yōu)化控制算法和策略，實(shí)現(xiàn)更精細(xì)和智能的抓取操作。同時(shí)，為機(jī)械手添加更加智能的設(shè)計(jì)部比如識(shí)別物體后對(duì)起點(diǎn)和終點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)軌跡規(guī)劃，并考慮系統(tǒng)的可靠性和安全性，防止誤操作和事故發(fā)生。最后，將基于YOLOv5算法的機(jī)械手抓取技術(shù)與其他相關(guān)技術(shù)進(jìn)行融合和應(yīng)用。例如，將機(jī)器人視覺(jué)技術(shù)與語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等技術(shù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)更智能化和自主化的機(jī)械手抓取系統(tǒng)。同時(shí)，與云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)多機(jī)械手協(xié)同工作和遠(yuǎn)程監(jiān)控。通過(guò)以上展望和進(jìn)一步研究，我們有望進(jìn)一步提高基于YOLOv5算法的機(jī)械手抓取技術(shù)在工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域的應(yīng)用效果和實(shí)用性。同時(shí)，該技術(shù)還具有廣闊的應(yīng)用前景和推廣價(jià)值，在其他領(lǐng)域如醫(yī)療、農(nóng)業(yè)等也能發(fā)揮重要作用，為人類社會(huì)的發(fā)展和進(jìn)步做出貢獻(xiàn)。5.3總結(jié)通過(guò)對(duì)基于視覺(jué)的機(jī)械手抓取技術(shù)進(jìn)行研究和應(yīng)用，旨在解決傳統(tǒng)機(jī)械手抓取能力有限、對(duì)場(chǎng)景要求高的問(wèn)題。通過(guò)引入YOLOv5算法和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，賦予了機(jī)械手用眼睛觀察世界的能力。通過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析和總結(jié)，我們得出了以下幾點(diǎn)結(jié)論：基于YOLOv5算法的機(jī)械手抓取系統(tǒng)具有較高的抓取準(zhǔn)確性和效率。系統(tǒng)能夠在各種復(fù)雜場(chǎng)景下準(zhǔn)確地識(shí)別和抓取目標(biāo)物體，并在較短的時(shí)間內(nèi)完成抓取任務(wù)。與傳統(tǒng)的機(jī)械手抓取相比，該系統(tǒng)具有更高的準(zhǔn)確性和自動(dòng)化程度，能夠大大提升生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。通過(guò)優(yōu)化和改進(jìn)系統(tǒng)的模型、數(shù)據(jù)集和控制算法，可以進(jìn)一步提高系統(tǒng)的性能和實(shí)用性。例如，調(diào)整YOLOv5模型的結(jié)構(gòu)和超參數(shù)，增加數(shù)據(jù)集的規(guī)模和多樣性，優(yōu)化機(jī)械手控制系統(tǒng)的硬件和軟件設(shè)計(jì)等。這些優(yōu)化和改進(jìn)策略可以提高系統(tǒng)的抓取準(zhǔn)確性、時(shí)間效率和安全性，以滿足不同場(chǎng)景下的需求?；赮OLOv5算法的機(jī)械手抓取技術(shù)在工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景和發(fā)展?jié)摿?。隨著深度學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，我們有望進(jìn)一步提高機(jī)械手抓取系統(tǒng)的性能和實(shí)用性，推動(dòng)工業(yè)生產(chǎn)的自動(dòng)化和智能化發(fā)展?？梢?jiàn)搭載了機(jī)器視覺(jué)的機(jī)械手可以參與的領(lǐng)域及其之多，未來(lái)發(fā)展光景無(wú)限。參考文獻(xiàn)胡前雨.基于視覺(jué)的三指機(jī)械手抓取研究與應(yīng)用[D].北方工業(yè)大學(xué),2022.DOI:10.26926/ki.gbfgu.2022.000116.巢婭.基于深度學(xué)習(xí)的五指型仿人機(jī)械手抓取控制方法研究[D].華南理工大學(xué),2019.DOI:10.27151/ki.ghnlu.2019.003797.高娜.醫(yī)療機(jī)器人主操作臂控制系統(tǒng)的研究[D].河北工業(yè)大學(xué),2007.梁達(dá)勇.基于視覺(jué)多特征融合的機(jī)器人抓取研究[D].廣東工業(yè)大學(xué),2020.DOI:10.27029/ki.ggdgu.2020.001449.XuL,ZhouZ,WangC.AnRobotVisionGraspingNetworkBasedonInception-Lite[J].JournalofPhysics:ConferenceSeries,2021,1748(2):022041(7pp).McginnC,Cull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