伴随着机器人技术和机器视觉技术的研究发展，自动分拣机器人使用机器视觉来定位目标，并使用机器人来进行抓取。随着物流行业和加工产业的发展，自动分拣机器人使用的程度越来越高。自动分拣机器人一般有两种形式，一种是计算机和机器视觉的结合，相机采集目标图片将信息传递至计算机，计算机处理图片获取目标相关的信息，并控制机械臂抓取目标；另一种是相机采集图片并进行处理获取目标信息，通过通信协议将信息发送至控制柜，完成对机械臂的控制。后一种是自动分拣机器人的发展趋势。

  基于上述情况，本文设计了一种微型控制器的自动分拣机器人，硬件结构如下：使用TMS320C6748芯片为核心的DSP（数字信号处理）处理器，使用具有VPIF（视频接口端口）接口的相机与DSP开发板硬件相连，使用步进驱动的三轴机械臂来实现对目标的抓取。微处理器中集成了自己设计的图像处理和机械臂控制程序，所设计的微型处理器空间体积小，处理功能比计算机强大，减少了图像处理和控制系统之间的通信环节，减少了控制柜等机械臂控制器硬件，对整体系统的验证满足自动分拣的功能。  本文针对步进控制系统，采用两相混合式步进电机，电机运行分为加速、匀速、减速阶段。对电机要求加减速阶段时间应尽量短，以匀速运动的时间应尽量长。为了避免步进电机的丢步，提出了步进控制函数模型，通过对控制函数的验证，脉冲频率变化率越来越大，满足步进电机初始运动时速度初始值小，加速度小，避免丢步；电机转子适应惯性转动后，电机加速度增大，以尽快完成加速阶段的要求。

  本文对三轴机械臂利用SolidWorks三维绘图软件进行建模，对机械臂各连杆建立机器人坐标系，使用D-H参数法获取机械臂相关参数，计算出机械臂运动学正解，求取机械臂末端相对于基坐标系的转换矩阵，并通过特殊位置进行验证；按照几何法求取机械臂逆解，获取关节角度和机械臂末端坐标之间的关系，通过MATLAB进行验证。建立机械臂末端速度和关节速度之间的雅可比矩阵，采用三次多项式对机械臂关节运行轨迹进行平滑。

  本文对相机进行标定，使用MATLAB标定工具箱获取相机的内外参数，获取相机主点坐标、焦距、相机坐标系和机器人坐标系转换矩阵等信息。采用最佳阈值法将灰度图片进行二值化，采用Sobel算子进行边缘检测获取目标信息，获取的目标信息与已知控件的信息进行比较，在多控件中进行目标识别。传送带运送为非匀速运动，对传送带运动进行分析，通过目标位置结合传送带运动和机械臂运动获取抓取位置信息。

  本文对硬件和软件部分，采用平动机械爪以应对机械爪抓取目标时空间坐标的变化，避免进行坐标误差修正，对图像处理方面将OpenCV函数库调用至CCS工程中，提高图像处理能力，对整体系统进行验证，本文所设计的微型控制器满足自动分拣的功能，减少机器视觉和机械臂控制系统之间的通信环节，取消了机械臂控制柜等硬件。