【项目综述】
在全球制造业智能化升级的背景下，工业自动化对机械臂控制的实时性、精度与自适应能力提出了更高要求。传统控制方法在复杂场景中往往面临响应延迟、精度不足等挑战。为此，本项目设计并实现了一套面向实时分拣的视觉-机械臂高集成控制系统，致力于通过硬件加速与算法优化，完成对目标物体的快速识别、定位与抓取，为智能制造提供高可靠性解决方案。
系统以AWC_C4MB FPGA开发板为核心控制单元，结合OpenMV摄像头模块，构建了从视觉感知到运动执行的完整硬件平台。在软件层面，利用卷积神经网络（CNN）实现目标物体的分类与识别，并通过逆运动学模块实时解算机械臂关节角度，最终经由优化后的串口通信指令控制机械臂完成分拣动作。为提升系统整体性能，项目在多个关键环节进行了深度优化：精简抓取动作指令集至四条核心命令，显著降低控制复杂度与误差；通过FPGA并行处理能力与IP复用策略，高效利用硬件资源；同时持续改进CNN模型，增强其在多变环境中的识别准确率与泛化能力。
本系统的优势在于高度集成化的设计思路与前沿技术的融合应用。不仅实现了视觉识别与运动控制的无缝协同，更通过FPGA硬件加速确保了计算过程的低延迟与高稳定性。系统兼具良好的扩展性，可适应不同工业场景的任务需求，并在成本与能效方面具有显著竞争力。该项目为自动化分拣提供了一种精度高、响应快、可灵活部署的智能控制方案，具备良好的应用前景与推广价值。
【获奖情况】
1. 全国大学生集成电路创新创业大赛-职业技能赛项，国家级一等奖
2. 第七届全国大学生嵌入式芯片与系统设计竞赛，国家级二等奖
3. 全国青年科普创新大赛，辽宁省三等奖
4. 高校电气电子工程创新大赛，辽宁省三等奖
5. 软件著作权，“机械臂分拣系统 V1.0”
【指导教师简介】
丛国涛：集成电路设计与集成系统的专业讲师，现任大连东软信息学院智能与电子工程学院微电子工程系副主任。多次担任国家级、省级及校级大创指导教师。 2017-2024 年获得学科竞赛优秀指导教师金牌 1 次，银牌 25次，铜牌 1 次。主持和参与过多个横向项目，项目进款总额 100余万元。
【项目成员】
周福增：担任系统架构设计，主导整体系统架构设计与硬件平台集成。负责关键硬件选型与配置，并基于Verilog语言进行核心硬件逻辑开发。
谢新宇：负责FPGA核心编程与指令集深度优化。专注于利用Verilog实现高效硬件逻辑，通过重构与精简指令集，显著提升机械臂控制效率与精度。
孙郑寒：负责逆运动学算法在FPGA上的实现与优化。完成从数学模型到硬件可执行代码的转化，确保关节角度求解的实时性与准确性。
武家鸿：负责视觉模块开发，主导基于OpenMV的目标识别算法实现。完成图像采集、处理及分类模型的集成，为系统提供可靠的视觉输入。
肖子扬：负责通信系统设计与实现。开发并调通UART等关键通信接口，确保FPGA、摄像头与机械臂之间的稳定、高效数据交互。
尹宇坤：负责系统集成与联合调试。统筹各模块接口对接与功能联调，解决跨模块协同问题，保障系统整体运行稳定。
张春达：负责系统测试与性能优化。设计并执行测试方案，分析系统瓶颈，在延时、精度与稳定性方面推动迭代优化。
刘子扬：负责项目管理与技术文档统筹。协调项目进度、组织团队协作，并完整归档系统设计、开发与测试全过程文档。
