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    信息專輯+5G環境下基于深度學習的云化PLC物料識別與定位系統

    付美霞 王健全 王曲 孫雷 馬彰超 張超一 管婉青 李衛

    付美霞, 王健全, 王曲, 孫雷, 馬彰超, 張超一, 管婉青, 李衛. 信息專輯+5G環境下基于深度學習的云化PLC物料識別與定位系統[J]. 工程科學學報. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2022.12.18.001
    引用本文: 付美霞, 王健全, 王曲, 孫雷, 馬彰超, 張超一, 管婉青, 李衛. 信息專輯+5G環境下基于深度學習的云化PLC物料識別與定位系統[J]. 工程科學學報. 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

    信息專輯+5G環境下基于深度學習的云化PLC物料識別與定位系統

    doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2022.12.18.001
    詳細信息
    • 中圖分類號: TG142.71

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

    • 摘要: 為了解決智能制造中云化控制與視覺分選應用相結合的問題,提出了基于深度學習的云化可編程邏輯控制器(Programmable Logic Controller,PLC)物料識別與定位系統,并在端到端5G與時間敏感網絡(Time Sensitive Networking,TSN)傳輸網絡環境下,實現了對云化PLC架構和控制功能有效性的驗證。首先,將傳統PLC系統控制面虛擬化,實現PLC的本地和云端自由部署;其次,在云端設計人工智能學習平臺,采用基于YOLOv5的目標檢測算法實現物料的定位和分類,獲取目標的像素坐標和類別信息;然后,利用相機標定方法把像素坐標轉換成世界坐標,并傳輸到云化PLC;最后,在5G和TSN融合網絡環境下,實現云化PLC對天車設備的實時控制與復雜計算功能整合。實驗證明:該系統能夠有效的對多天車進行協同控制,物料定位mAP達到99.65%,分選準確率達到96.67%,平均時間2.5s,滿足工業低時延、高精度的視覺分選需求。

       

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    出版歷程
    • 網絡出版日期:  2023-02-27

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