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針對元件的抓取路徑規劃問題，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，仿真環境下，與蟻群優化（ ACO）算法和禁忌搜索（TS）算法相比，混合優化算法的平均迭代次數降低了約50%，且其他性能較為優越，平臺測試的抓取用時測試結果也說明了混合優化算法較隨機結果和基本算法的優越性，可以快速完成元件抓取任務。
工業攝像機作為工業機器人的視覺傳感器，是工業生產需要的柔性制造系統（ Flexible Manufacture System， FMS）、自動化工廠（ Factory Automation， FA）的重要環節，是實現“中國制造2025”的自動化工具。
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