工业机器人视觉分拣的原理及过程主要包括以下几个步骤：
1. 图像采集：通过高分辨率的摄像头或者工业相机，将待分拣物品的图像捕捉下来。这些图像通常需要经过预处理，比如去噪、对比度调整等，以提高后续处理的准确性。
2. 特征提取：在图像中提取出与物品形状、颜色、纹理等相关的特征信息。这些特征可以是边缘、角点、轮廓等，也可以是颜色直方图、纹理特征等。
3. 目标识别：根据提取的特征，使用机器学习或者深度学习的方法，对图像中的物品进行识别。这通常需要一个训练好的模型，比如支持向量机（SVM）、神经网络（NN）等。
4. 分类决策：根据识别的结果，判断该物品是否属于某个类别。如果属于某个类别，那么就可以进行下一步的处理；如果不属于，那么就需要进行重识别或者报警。
5. 分拣执行：根据分类决策的结果，控制机器人的机械臂或者其他执行机构，将物品送到相应的位置或者进行下一步的处理。
整个过程可以概括为：图像采集 -> 特征提取 -> 目标识别 -> 分类决策 -> 分拣执行。
在这个过程中，机器视觉系统的性能直接影响到分拣的准确性和效率。因此，对于工业机器人视觉分拣系统的设计，需要考虑的因素包括：图像质量、特征提取方法、目标识别算法、分类决策策略、分拣执行机构等。
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