立体仓库智能检测与控制系统的研究

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随着互联网的发展,物流业也迅速崛起,由于场地和劳动力的限制,产品的仓储成为重要问题。近些年,可编程控制器与堆垛机等研究领域的发展,推动了自动化立体仓库的发展,有效解决了产品的仓储问题。此外,工业生产中少数企业实现了产品仓储与智能机器视觉检测的集成,集成的一体化流水线操作不仅能够实现产品的存储到传递,而且能够准确、高效地检测产品缺陷,大大提高工作效率。本文使用SFI4.0-MINI工业4.0设备,利用STEP7软件与图像处理软件,设计了一种基于立体仓库智能检测与控制系统,该系统主要分为两大部分:一是自动化立体仓库的设计,二是通过智能相机检测系统检测齿轮的尺寸与缺陷,以及利用深度学习来实现齿轮的缺陷目标检测。本文主要内容如下:1.自动化立体仓库由西门子S7-200 SMART ST30作为核心控制器,采用相对寻址方法,使目标精准到位;其堆垛车模组由伺服电机、减速机、X、Z轴直线模组与气动抓手组合而成;并使用顺序功能图法对PLC进行编程,实现了堆垛机的出库、入库等操作。2.上位机监控系统的设计采用昆仑通态MCGS组态软件,通过上位机实现了堆垛机出库、入库操作;选择手动、自动控制操作;气动抓手动作方式与显示工作状态等操作。3.将梯形图下载到PLC中,组态界面下载到MCGS运行环境内,对立体仓库系统进行整体调试。完成了上位机控制堆垛机运行的目标,达到了预期要求。4.齿轮图像的采集由输送带将载有齿轮的托盘输送到智能相机检测工位与双远心视觉检测工位,利用相机、双远心镜头并在环形光源的作用下采取自动拍照,采集齿轮图像。5.利用Vision Bank视觉检测软件对齿轮进行尺寸测量与缺陷检测。分别对采集的齿轮图像进行预处理、特征定位、圆定位、圆检出、斑块检出、计数与斑块面积等操作测量出齿轮的齿顶圆直径、齿底圆直径,最后利用模板检查工具,检测齿轮是否存在缺陷。6.利用了Alex Net、VGG-16、SSD、YOLOv3四种经典神经网络模型对采集到的齿轮图像进行基于深度学习的缺陷目标检测,并对四种检测结果进行了对比,结果验证了YOLOv3对于小目标的目标检测准确率更高。
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