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針對元件的抓取路徑規(guī)劃問題，提出一種以最小化時間為目的，結合蟻群算法和禁忌搜索算法的混合優(yōu)化算法。首先，將基于機器視覺抓取元件的問題確定為有約束的旅行商問題（TSP）;然后，分析了元件大小和抓取放置過程對于路徑規(guī)劃的綜合影響，對路徑選擇概率和禁忌域進行了適應性改進;其次，一方面引入了2-opt局部優(yōu)化以及信息素懲罰、獎勵機制以改善螞蟻的搜索能力，另一方面對信息揮發(fā)因子作適應性改進以提高螞蟻的自適應能力;最后，針對基本算法和改進的混合優(yōu)化算法，仿真實驗和平臺實驗分別進行了性能指標和抓取時間的對比分析。實驗結果表明，仿真環(huán)境下，與蟻群優(yōu)化（ ACO）算法和禁忌搜索（TS）算法相比，混合優(yōu)化算法的平均迭代次數(shù)降低了約50%，且其他性能較為優(yōu)越，平臺測試的抓取用時測試結果也說明了混合優(yōu)化算法較隨機結果和基本算法的優(yōu)越性，可以快速完成元件抓取任務。
工業(yè)攝像機作為工業(yè)機器人的視覺傳感器，是工業(yè)生產(chǎn)需要的柔性制造系統(tǒng)（ Flexible Manufacture System， FMS）、自動化工廠（ Factory Automation， FA）的重要環(huán)節(jié)，是實現(xiàn)“中國制造2025”的自動化工具。
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