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解決方案 | 和pc說再見——基于視覺的揀選方案

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機器視覺的應用中,相機旁邊一定需要配一臺電腦嗎?

對于一些復雜數據的機器視覺應用,由于需要處理大量的圖像數據,并進行深入的數據分析和挖掘,因此需要pc機支持。pc機配備高性能處理器、大容量內存和存儲設備,以及專業的數據分析軟件,能夠滿足復雜任務的需求。

但是在物流揀選方案中真的需要嗎?

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我們來看一下這樣的應用:機器人(或者其他執行機構)按照特征屬性,將產品分類,或者從輸送帶上挑選出異形件。這種自動化應用中經常會遇到的需求,今天有了新的思路。

能不能集成

自動化控制和機器視覺控制

為一體的控制應用?

plcnext epc邊緣控制器

開放的控制平臺給你答案

plcnext epc邊緣控制器

- 融合 靈活 效率 -

plcnext邊緣計算是將計算和數據存儲靠近數據源的一種計算模式。在機器視覺中,plcnext邊緣控制器可以在靠近圖像采集設備的位置進行數據處理和分析,減少數據傳輸的延遲和帶寬占用。與此同時,plcnext邊緣控制器可以實時處理攝像頭采集的圖像數據,快速識別輸送設備上的物品特性,是否合格等信息,并可以將結果上傳到云端或本地服務器進行進一步的分析和管理,而不需要將大量的原始圖像數據傳輸到pc機進行處理。

此外,plcnext控制器支持iec 61131-3語言,又可以作為設備層控制的邏輯單元,通過標準的工業總線(如profinet)與遠程單元建立通訊與控制邏輯,滿足自動化工程師的應用需求。

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功能特點

01算法功能覆蓋

支持多種高級語言開發視覺算法,如python、c++、c#,提供缺陷檢測、目標分類、引導定位等核心功能,支持傳統圖像處理與深度學習雙技術路徑,精準匹配場景需求。

02開源視覺框架

基于opencv、tensorflow、pytorch、paddlepaddle等,進行模塊化定制化開發,快速實現定位、分類、計數等功能。

03部署高效一體

算法可通過封裝app部署、plc底層直嵌或通過docker容器化部署。

應用實例

以食品行業方便面的包裝工藝段應用為例:

每盒方便面均有唯一序列號的獎卡,每個箱體均有唯一編碼,通過揀選剔除裝置,客戶需要將中獎的獎卡的方便面盒平均分配到每一箱中,以此來實現平均分配中獎。方案中硬件包括掃碼設備、相機、plcnext、服務器、剔除裝置。

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采用菲尼克斯電氣基于plcnext邊緣控制器的機器視覺方案,在輕量級視覺應用上,有效幫助客戶節約了視覺技術方案的使用成本。

開放的平臺與生態環境不僅適用于物流行業,在農業、教育、工廠自動化等行業都有著極大的發展空間。

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