用PLC构成产品分拣自控系统教学模型

可编程逻辑控制器简称为PLC ,它是以单片机为核心的工业控制专用机。最大特点是采用易学易懂的梯形图编制程序 ,梯形图符号和定义与继电器展开图完全一致。用PLC设计自控应用系统无需掌握复杂的计算机硬件原理就可编程实现 ,且PLC性能稳定可靠 ,使用灵活方便。本文通过产品分拣自控系统教学模型的原理分析 ,介绍了如何利用PLC中的高速计数器实现位移和速度的控制。

基于图像识别技术的智能化产品分拣系统设计研究

我国是水果生产和消费大国,种植面积和产量均居世界第一,但是存在水果等级分拣能力低、人工分拣占比大和分拣成本高、精度低、效率低等问题。传统分拣装备根据水果大小和质量等物理特性进行等级分拣,无法对水果表面质量进行检测,具有很大的局限性。开发一款能同时完成表皮质量和果径大小分类的全自动智能化水果分拣装备具有重要的意义。基于此,以苹果、柑橘等能够区分果径大小的球状水果为例,采用图像识别技术,设计一种全自动水果分拣装备来实现两个指标的二级分拣,同时可以实现不同果种的同时分拣,提高产品分拣的自动化和智能化水平。经计算机模拟辅助运行,该全自动水果分拣装备应用效果良好。

基于NI机器视觉的产品识别与分拣系统

为了解决自动化生产线上产品的智能分拣问题,设计了一种基于NI视觉检测技术的产品识别与分拣系统,用于分拣不同形状的工件。文章以NI 1776c智能相机为核心搭建了视觉检测的硬件平台,使用Sobel算子提取工件边缘特征并研究了基于边缘特征的模板匹配算法在工件形状识别中的应用,同时设计了一种用于NI视觉检测平台与UR控制柜间通讯的IO电路。与基于PC的视觉平台相比,基于NI智能相机的视觉检测平台内置高性能处理器,可脱离PC机实现独立的视觉检测功能,具有开发周期短,检测速度快、可靠性好等特点。

一种基于PLC+编码器的工业产品复杂套件分拣方法及系统设计

介绍一种基于PLC+编码器的工业产品复杂套件分拣系统的工作原理、硬件电路设计和软件设计。该系统运行稳定,分拣准确性高,具有良好的工程应用价值。

图像识别技术在农业领域的应用综述

近年来,图像处理技术的迅猛发展使得图像识别技术在人工智能领域中至关重要。现如今,图像识别技术已广泛应用于农业领域,包括农作物病虫害识别、农作物生长状态判断及杂草识别、农产品成熟度和品质检测等,为人类的生产和生活带来了极大的便利。本文主要阐述了图像识别技术的基础原理,并深入分析了其在农业领域的应用情况,同时探讨了图像识别技术在精准农业中面临的挑战及其未来的发展趋势。

基于机器视觉的手机镜片分拣系统

设计实现了一套基于机器视觉的以PLC为控制核心的手机镜片分拣系统。针对不同尺寸的镜片设计了基于区域分割的图像采集系统,并给出了相应的上位机产品分拣程序模型。实验结果表明该系统能够高速可靠地采集图像、分拣成品。

水果分拣技术的研究现状与发展

我国作为农业大国,水果产业所占的国际贸易额却一直很低。其主要原因是水果的产后处理能力低下。结合当前国内外水果分拣技术和水果分拣产品的研究现状,提出了我国水果分拣技术发展的方向,一是电子称重、图像识别、近红外光谱分析技术的智能分拣;二是在上料、卸料、分选、装箱、包装、码垛整个过程中实现全面自动化分拣。

2-SPR/UPU新型并联机构运动性能分析

目的针对流水线中对安全质量有要求的产品分拣过程,提出一种2-SPR/UPU并联机构为主体的机器人,用于产品的分拣与装箱,便于减少人力,提高效率。方法首先用螺旋理论和修正的G-K公式对并联机构进行自由度的分析;其次采用封闭矢量法求解机构的位置反解;最后利用SolidWorks软件求解机构的工作空间,并在Matlab中进行编程绘制出机构的空间图。结果该并联机构具有3个自由度(两转一移),在X,Y,Z 3个方向的空间运动范围分别是−35°~35°,−35°~35°,290~380 mm。机构的工作空间呈蜘蛛网状,内部连续无空洞,说明其工作空间没有奇异点的出现,运动性能良好。结论2-SPR/UPU并联机构结构简单、平稳性良好且工作空间范围大,其具有的两转一移特性可以提高产品的检测分拣与装箱的效率。