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信息专辑+5G环境下基于深度学习的云化PLC物料识别与定位系统

付美霞 王健全 王曲 孙雷 马彰超 张超一 管婉青 李卫

付美霞, 王健全, 王曲, 孙雷, 马彰超, 张超一, 管婉青, 李卫. 信息专辑+5G环境下基于深度学习的云化PLC物料识别与定位系统[J]. 工程科学学报. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2022.12.18.001
引用本文: 付美霞, 王健全, 王曲, 孙雷, 马彰超, 张超一, 管婉青, 李卫. 信息专辑+5G环境下基于深度学习的云化PLC物料识别与定位系统[J]. 工程科学学报. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2022.12.18.001
Material recognition and location system with cloud programmable logic controller based on deep learning in 5G environment[J]. Chinese Journal of Engineering. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2022.12.18.001
Citation: Material recognition and location system with cloud programmable logic controller based on deep learning in 5G environment[J]. Chinese Journal of Engineering. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2022.12.18.001

信息专辑+5G环境下基于深度学习的云化PLC物料识别与定位系统

doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2022.12.18.001
详细信息
  • 中图分类号: TG142.71

Material recognition and location system with cloud programmable logic controller based on deep learning in 5G environment

  • 摘要: 为了解决智能制造中云化控制与视觉分选应用相结合的问题,提出了基于深度学习的云化可编程逻辑控制器(Programmable Logic Controller,PLC)物料识别与定位系统,并在端到端5G与时间敏感网络(Time Sensitive Networking,TSN)传输网络环境下,实现了对云化PLC架构和控制功能有效性的验证。首先,将传统PLC系统控制面虚拟化,实现PLC的本地和云端自由部署;其次,在云端设计人工智能学习平台,采用基于YOLOv5的目标检测算法实现物料的定位和分类,获取目标的像素坐标和类别信息;然后,利用相机标定方法把像素坐标转换成世界坐标,并传输到云化PLC;最后,在5G和TSN融合网络环境下,实现云化PLC对天车设备的实时控制与复杂计算功能整合。实验证明:该系统能够有效的对多天车进行协同控制,物料定位mAP达到99.65%,分选准确率达到96.67%,平均时间2.5s,满足工业低时延、高精度的视觉分选需求。

     

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  • 网络出版日期:  2023-02-27

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