文献综述
工件的分拣是工业生产环节中的重要组成部分，其目的是将不同类型的工件分类摆放到相应的位置，分拣的过程可分为识别、定位、抓取和放置四个阶段[1、2]。同理蘑菇的分拣过程也是有这四个阶段组成的。
传统的分拣方式有人工分拣和旧时工业机器人分拣两种。
人工分拣存在很多弊端[3]，主要体现在以下几个方面；人工分拣劳动强度大，且生产效率低；没有严格统一的分拣标准，分拣产品的一致性得不到保障；在一些高速的生产环节，人工分拣不能实现实时分拣；当对分拣精度要求很高时，人工分拣很难达到精度要求，并且成本居高不下；在某些环境恶劣的生产现场，无法进行人工方式分拣；人工分拣的数据无法及时准确地纳入生产管理系统，不利于分管控系统集成。
随着工业现代化的迅速发展，人工分拣的手段已经不能满足生产的需求。此时旧时工业机器人在分拣领域中得到了更广泛地应用，一定程度上提高了生产效率。
旧时工业机器人的编程有示教编程、离线编程这两种方法[4-6]。示教编程首先需要操作者根据分拣的需要，把机器人末端移动到抓取所需的位姿，然后将对应的位姿信息写入存储器中，机器人可以根据记录的位姿进行再现，完成工件分拣任务。在线示教操作简单，轨迹修改方便，示教再见时间短。但示教很难实现复杂的运动轨迹，且轨迹的重复性差，示教的精度依赖编程人员的经验，难以实现和其他操作的同步，更不能在对编程人员有危险的情况下使用。离线编程可以实现机器人的复杂运动轨迹，并且编程时不会影响机器人工作。但离线编程开发周期长，可移植性差，对机器人模型和工具坐标系的精度要求严格。两种分拣方式都需要机器人的所有动作和工件的位姿预先严格设定，这样不但分拣速度慢、效率低。而且如果工作环境发生变化，示教和离线编程都需要重新设计。在实际的工业生产线中，如果工件的位姿具有随机性，旧时工业机器人就不能准确地进行分拣。
当工件处于运动的生产线上时，其分拣方法主要有两种:间歇式分拣方法和在线动态分拣方法[7]。
在间歇式分拣中，当传送带上的工件运动到分拣工位时，传送带向前运行停止，机器人末端操作器对目标工件进行抓取、放置，动作完成之后，传送带继续向前运行，分拣进入下一循环操作。由于末端操作器抓取工件时，传送带处于静止状态，所以工件的定位比较容易，抓取的准确度和可靠性较高。但这种分拣方式的不足显而易见，传送装置一直在运行、停止之间切换，这样不仅对电机会造成严重损耗，而且会降低工件的分拣效率。
相比之下，在线动态分拣方法就具有很高的分拣效率。当检测到目标工件运动至抓取范围后，传送带并不停止运行，机器人对目标工件的运动轨迹进行跟踪判断，并规划出相应的抓取路径，最终完成对目标工件的分拣。在线动态分拣工件的方法，由于传送带始终处于运行状态，所以分拣效率可以随着传送速度的加快而提高的。该分拣方法既需要机器人对运动的工件进行识别、定位，又需要快速准确地预测出运动目标的运动位姿。
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