有機西紅柿種植背景下基于PLC的分揀機器人控制策略研究.pdf

96 第39卷 有機西紅柿種植背景下基于PLC的 分揀機器人控制策略研究 韋小芬 百色職業(yè)學院 廣西百色533000 作者簡介 韋小芬 1986 女 本科 講師 研究方向為為電氣自動化 基金項目 2024年廣西中青年科研項目 基于機器視覺的西紅柿自動分揀算法研究 24KY1544 隨著農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進程的推進 自動化技術在農(nóng)業(yè)生 產(chǎn)中的應用日益廣泛 特別是在果蔬分揀領域展現(xiàn)出了 巨大的潛力 在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中 西紅柿的自動化處理已成 為技術進步的重要標志 隨著消費者對食品安全與環(huán)保 要求的日益提升 有機西紅柿的生產(chǎn)與加工亟需精確且 高效的技術支持 可編程邏輯控制技術 PLC 和機器視 覺技術的結(jié)合 在自動化技術中展現(xiàn)出了巨大潛力 這 種技術的整合不僅能精準優(yōu)化分揀過程 還能確保產(chǎn)品 質(zhì)量與供應鏈的穩(wěn)定 通過使用自動化技術 可以在保 障食品品質(zhì)的同時 顯著提升處理速度和減少人工成 本 進而提升整個產(chǎn)業(yè)的競爭力 1 機器視覺技術概述 機器視覺是一種模擬人眼視覺的技術 它通過計算 機來解析和理解從攝像頭或傳感器所捕捉到的圖像 在 農(nóng)業(yè)領域 尤其是在果蔬分揀過程中 機器視覺技術發(fā) 揮著至關重要的作用 這項技術能夠?qū)崿F(xiàn)對圖像快速且 連續(xù)的分析 準確地對農(nóng)產(chǎn)品進行分類和質(zhì)量檢測 將 機器視覺與近紅外光譜技術相結(jié)合 可以進行化學分 析 檢測西紅柿糖分 酸度及內(nèi)部水分等指標 機器視 覺系統(tǒng)通常包括攝像頭 或其他類型的圖像采集設備 圖像處理硬件以及相關的軟件算法 這些組件共同工 作 完成從圖像采集到處理分析的全過程 2 PLC系統(tǒng)的基本原理和技術特點 在西紅柿分揀中 PLC控制技術發(fā)揮著核心作用 其基本原理和技術特點主要體現(xiàn)在對輸入信號的高效處 理和輸出指令的準確執(zhí)行上 PLC控制系統(tǒng)由三大部分 構(gòu)成 輸入模塊 中央處理單元 CPU 輸出模塊 輸 入模塊負責接收來自外部的信號 這些信號既包括西紅 柿的大小 形狀 顏色等物理特性 也包括由化學傳感 器檢測到的農(nóng)藥殘留 糖分濃度等化學特性 例如 農(nóng) 藥殘留傳感器可實時檢測敵敵畏 草甘膦等物質(zhì)的殘留 量 并將數(shù)據(jù)傳輸至PLC系統(tǒng) CPU結(jié)合物理和化學信 號進行邏輯處理 根據(jù)預設程序分析西紅柿的品質(zhì) 并 輸出具體指令 輸出模塊則根據(jù)CPU的指令控制機械臂 或分揀門等執(zhí)行元件完成分揀操作 確保農(nóng)藥殘留超標 的西紅柿被準確剔除 3 基于PLC分揀機器人的設置 3 1 機器人集成系統(tǒng)的設計和配置 在設計集成PLC和機器視覺的分揀機器人時 其核 心在于選擇合適的硬件與軟件 以確保兩者間的順暢交 互 并充分發(fā)揮各自的技術優(yōu)勢 機器人的PLC單元為 Siemens SIMATIC S7 1500 配備了1 5 GHz ARM Cortex A75四核處理器 8 GB DDR4內(nèi)存 具有強大的 處理能力 同時 還配備了4個Ethernet IP端口及2個 Modbus TCP端口 滿足了多種通信需求 此外 該PLC 單元還配置了雙系統(tǒng)自動切換功能以增強冗余性和可靠 性 攝像頭選用Basler acA2500 14gc 是一款500萬像 素的CMOS傳感器攝像頭 支持2 592 1 944像素的高 分辨率 能夠捕捉到更加清晰的圖像 同時 該攝像頭 還具備自動白平衡與曝光調(diào)整功能 能夠適應不同的光 照環(huán)境 它通過Gigabit Ethernet接口與機器人系統(tǒng)連接 實現(xiàn)了高速 穩(wěn)定的數(shù)據(jù)傳輸 在軟件與算法方面 機器人運行在Linux環(huán)境下 使用OpenCV 4 5處理基本的圖像任務 如圖像預處理 特征提取等 對于復雜的學習任務則通過TensorFlow 2 4 進行 實現(xiàn)對圖像的高精度識別和分類 用戶界面技術 基于Web開發(fā) 使用ReactJS框架 支持所有主流瀏覽 器 用戶界面能實時顯示圖像 分揀結(jié)果和系統(tǒng)日志等 信息 并允許實時更新分揀速度和標準等參數(shù) 提高了 系統(tǒng)的可操作性和靈活性 為確保機器人在電源中斷時能持續(xù)運行 配備了 APC Smart UPS 750VA不間斷電源 此外 機器人還配 置了外部NAS存儲解決方案 用于備份操作數(shù)據(jù)和系統(tǒng) 配置 確保數(shù)據(jù)的安全性與系統(tǒng)的可靠運行 3 2 機器人的實時數(shù)據(jù)處理和決策支持能力 這款基于PLC的分揀機器人擁有卓越的實時數(shù)據(jù)處 理和決策支持能力 確保了西紅柿分揀過程的高效性和 準確性 該機器人能夠處理每秒高達500幀的圖像數(shù)據(jù) 并能借助Nvidia Jetson Xavier NX模塊加速圖像處理任 務 該模塊專為AI計算優(yōu)化而設計 此外 機器人通 過內(nèi)置的先進控制算法 能夠根據(jù)實時圖像分析的結(jié) 果 自動調(diào)整傳送帶的速度和分揀門的位置 確保了分 揀過程的靈活性和準確性 大大提高了分揀效率 為進 一步提升系統(tǒng)對食品安全的監(jiān)控能力 系統(tǒng)還集成了化 第2期微論 廣告 97 學殘留物檢測傳感器 傳感器能夠檢測敵敵畏 草甘 膦 乙草胺等農(nóng)藥殘留物 通過實時監(jiān)測這些化學物質(zhì) 的殘留情況 系統(tǒng)能夠自動調(diào)整分揀流程 確保所有分 揀出的西紅柿都符合食品安全標準 4 基于PLC的分揀機器人控制策略 4 1 化學監(jiān)測反饋機制 PLC系統(tǒng)與化學傳感器的集成使分揀機器人具備了 實時化學監(jiān)測能力 化學傳感器安裝在傳送帶的關鍵位 置 能夠準確檢測西紅柿表面的化學殘留物質(zhì) 不僅能 夠識別殘留物的種類 還能量化其濃度 檢測結(jié)果以數(shù) 字信號的形式傳輸至PLC的輸入模塊 PLC系統(tǒng)會實時 分析這些信號并與預設的安全閾值進行對比 一旦發(fā)現(xiàn) 樣品的化學殘留濃度接近或超出閾值 PLC系統(tǒng)會立即 作出響應 調(diào)整分揀參數(shù) 例如增大分揀門的分離力度 或降低傳送帶速度 以確保問題樣品被準確識別和分 類 化學監(jiān)測反饋機制的另一個顯著優(yōu)勢在于 其持續(xù) 的實時數(shù)據(jù)采集與分析能力 這意味著系統(tǒng)能夠動態(tài)適 應環(huán)境的變化 如環(huán)境中農(nóng)藥殘留濃度的異常升高 在 這種情況下 PLC系統(tǒng)會自動觸發(fā)警報 提醒操作員并 暫停生產(chǎn)線 直至潛在的污染源被清除 這種反饋機制 的核心優(yōu)勢在于提高了系統(tǒng)的適應性和安全性 能夠確 保所有分揀出的西紅柿符合食品安全標準 4 2 智能調(diào)節(jié)與優(yōu)化策略 智能調(diào)節(jié)與優(yōu)化策略是PLC分揀機器人系統(tǒng)的核心 功能 通過不斷學習和調(diào)整 系統(tǒng)能夠適應不同的操作 條件和環(huán)境變化 智能調(diào)節(jié)與優(yōu)化策略主要包括3部 分 一是自動調(diào)整參數(shù) 系統(tǒng)通過分析數(shù)據(jù)來優(yōu)化其參 數(shù)設置 例如調(diào)整分揀門的開閉速度或改變攝像頭的焦 距 以適應不同大小和形狀的西紅柿 二是優(yōu)化算法 利用收集到的大量分揀數(shù)據(jù) 通過機器學習不斷優(yōu)化圖 像識別模型 例如 通過深度學習技術 系統(tǒng)可以更準 確地識別西紅柿的成熟度和表面質(zhì)量 三是監(jiān)控性能 系統(tǒng)內(nèi)置的監(jiān)控工具可以實時跟蹤和評估分揀過程的效 率和準確性 任何偏差都會立即報告給操作員 同時系 統(tǒng)會自動進行調(diào)整以糾正這些偏差 4 3 自適應反饋機制 自適應反饋機制是PLC分揀機器人系統(tǒng)中一個先進 的特性 它使機器人能夠根據(jù)實際操作中的反饋進行自 我調(diào)整 自適應反饋機制包括以下內(nèi)容 一是錯誤反饋 處理 系統(tǒng)能夠識別操作過程中的錯誤并立即調(diào)整 例 如 如果連續(xù)幾次分揀錯誤 系統(tǒng)將自動調(diào)整相關的圖 像處理參數(shù) 如顏色閾值或大小判定標準 二是環(huán)境適 應性 分揀機器人可以根據(jù)環(huán)境變化 如光照變化 溫 度波動等 調(diào)整其操作參數(shù) 保證分揀過程的穩(wěn)定性和 準確性 三是長期優(yōu)化 通過對操作數(shù)據(jù)持續(xù)分析 系 統(tǒng)能夠識別出潛在的改進空間 并通過更新軟件和調(diào)整 算法來實施這些改進方案 從而提高系統(tǒng)的整體性能 通過這些控制策略 基于PLC的分揀機器人不僅能 夠?qū)崿F(xiàn)高效率和高準確率的分揀操作 還能通過智能調(diào) 節(jié)和自適應反饋機制持續(xù)優(yōu)化其性能 以滿足現(xiàn)代農(nóng)業(yè) 生產(chǎn)的高標準需求 為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的自動化和智能化提供 有力支持 5 實驗設計與結(jié)果分析 5 1 實驗設置 為了評估PLC分揀機器人在有機西紅柿分揀中的實 際效果 設置光照條件 6 500 K白光LED燈 照度 800 lux 西紅柿品種 有機圣女果 有機牛心西紅柿 有機番茄和有機櫻桃番茄 傳送帶速度 固定為 0 5 m s 以確保攝像頭與化學傳感器均能捕捉到清晰的 數(shù)據(jù) 圖像采集與化學檢測頻率 攝像頭設置為10 fps 進行拍攝 同時化學傳感器以1 Hz的頻率檢測農(nóng)藥 殘留 實驗步驟主要包括 1 樣本準備 每種西紅柿至 少收集200個樣本 涵蓋不同成熟度 表面缺陷及可能 的化學殘留情況 2 初步分類 人工檢查并剔除有明 顯腐爛或損傷的樣本 確保實驗樣本具有代表性 3 機器人設置 準備PLC分揀機器人并確保其處于良好的 工作狀態(tài) 4 調(diào)整PLC程序 設定顏色閾值與化學檢 測參數(shù) 以便機器人能夠準確識別西紅柿的物理和化學 特性 5 實驗執(zhí)行 將樣本通過傳送帶進入檢測區(qū)域 攝像頭與化學傳感器同步采集數(shù)據(jù) 系統(tǒng)根據(jù)分析結(jié)果 自動分類并記錄每個樣本的分類時間 類別及化學檢測 結(jié)果 6 數(shù)據(jù)記錄與分析 采集每個樣本的多組數(shù)據(jù) 并將數(shù)據(jù)自動保存到服務器中用于統(tǒng)計分析 7 分類 標準 根據(jù)尺寸將西紅柿分為小 10 cm 3類 顏色分為綠色 黃色 紅色 3類 表面質(zhì)量分為優(yōu) 良 中 差4級 化學安全性 分為合格 不合格2類 5 2 實驗結(jié)果 使用描述性統(tǒng)計和方差分析對不同分類標準下系統(tǒng) 的表現(xiàn)進行深入分析 結(jié)果表明 機器人在大小分類上 表現(xiàn)最佳 準確率高達98 化學安全性分類的準確率 達到95 顯示出化學傳感器與PLC系統(tǒng)結(jié)合的有效 性 然而 在顏色分類任務中 主要錯誤源于成熟度邊 界不清的樣本 這表明在顏色分類上 系統(tǒng)對于某些具 有模糊邊界特征的樣本識別能力有待提升 在表面質(zhì)量 分類方面 也存在一定的誤差 主要源于細微裂紋或斑 點在低光照條件下難以識別 化學安全性分類中 誤檢 主要來自于化學殘留濃度接近檢測限的樣品 這說明系 統(tǒng)對于極低濃度化學殘留的檢測靈敏度還需進一步 提高 集成先進PLC與機器視覺技術的分揀機器人 不僅 實現(xiàn)了西紅柿分揀的自動化和智能化 還顯著提升了操 作效率和準確性 這一系統(tǒng)在實際生產(chǎn)中的應用表明 技術創(chuàng)新能有效解決農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的品種識別和質(zhì)量控制 等實際問題 推動農(nóng)業(yè)向更高的自動化和智能化水平發(fā) 展 此外 系統(tǒng)的自我優(yōu)化能力確保了長期性能的提 升 為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供了持續(xù)可靠的支持 展現(xiàn)了農(nóng)業(yè)現(xiàn) 代化的巨大潛力