机械臂完成切割任务需解决工具安装、视觉定位、坐标转换、运动规划与双臂协同等问题。本文以刀具固定安装为起点，探讨如何通过手眼标定实现刀尖精准定位，并构建从视觉感知到动作执行的完整链路，为后续力控与协同操作奠定基础。

本文介绍了一套基于YOLOv11模型的安全帽佩戴智能检测系统。系统采用5000张工业场景图像构建数据集，通过Labelme标注为"佩戴"与"未佩戴"两类标签，准确率达96%。基于PyQt5开发的可视化界面支持图片、视频、摄像头检测及结果保存功能。文章详细展示了系统功能演示、环境搭建步骤，以及模型训练与评估过程，包含数据集准备(VOC转YOLO格式)、8:1:1数据划分等关键代码实现。该系统兼具实时

本文基于 YOLOv11 模型开发一种内含八种交警指挥手势的识别系统。系统采用6000多张交警指挥交通图像构建数据集，标注变道、左转弯、左转待转、直行、 靠边停车、右转弯、减速行驶、停车八个lable名，模型检测准确率达 96%。基于 PyQt5 开发可视化界面，集成图片、文件夹、视频及摄像头检测功能，并支持结果保存。系统兼具实时性与高精度，可显著提升自动驾驶及竞赛类项目有关交警指挥手势的识别效率

本文基于YOLOv11模型开发了草莓分级采摘应用平台，使用DaBai DCW深度相机和手机采集约1000张草莓图像，分为成熟果实（大、中、小三级）和未成熟果实（一级）四类。通过labelimg手动标注后，将XML格式转为YOLO所需的TXT格式，并按8:1:1比例划分训练集、验证集和测试集。该平台支持单张/多张图片检测、结果保存功能，主要用于实验室机械臂抓取实验和比赛演示。文中详细展示了软件功能界