基于ROS2与回归系数估计深度学习模型的颗粒食品定量分拣机器人系统

来自国内的研究人员针对食品工业中颗粒物料精准定量分拣的难题，创新性地开发了基于ROS2机器人操作系统架构的智能处理系统。该研究通过回归系数估计(regression coefficient estimation)构建深度学习模型，实现了对不规则颗粒食品的高精度定量抓取，为食品自动化生产线提供了关键技术支持。

　　

这项突破性研究构建了基于机器人操作系统第二代(ROS2)的智能控制平台，巧妙地将回归系数估计算法(regression coefficient estimation)融入深度神经网络架构。科研团队开发的系统能实时分析颗粒状食品(如谷物、坚果等)的形态学特征，通过三维空间坐标映射和力学反馈调节，实现亚毫米级精度的自适应抓取。特别值得注意的是，该系统采用多模态传感器融合技术，将RGB-D相机采集的视觉数据与力/力矩传感器的物理参数进行联合建模，显著提升了不规则物体抓取的成功率。实验数据显示，对于5-15mm粒径范围的测试样本，定量分拣准确率达到98.7±0.5%，较传统机械分拣方式效率提升3.2倍。这项技术为食品工业自动化提供了可靠的解决方案，同时其模块化设计也可拓展至药品分装、实验室自动化等应用场景。