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菲尼克斯电气 | 和PC说再见——基于视觉的拣选方案

2025年06月21日

机器视觉的应用中，相机旁边一定需要配一台电脑吗?

对于一些复杂数据的机器视觉应用，由于需要处理大量的图像数据，并进行深入的数据分析和挖掘，因此需要PC机支持。PC机配备高性能处理器、大容量内存和存储设备，以及专业的数据分析软件，能够满足复杂任务的需求。

但是在物流拣选方案中真的需要吗?

我们来看一下这样的应用：机器人(或者其他执行机构)按照特征属性，将产品分类，或者从输送带上挑选出异形件。这种自动化应用中经常会遇到的需求，今天有了新的思路。

PLCnext边缘计算是将计算和数据存储靠近数据源的一种计算模式。在机器视觉中，PLCnext边缘控制器可以在靠近图像采集设备的位置进行数据处理和分析，减少数据传输的延迟和带宽占用。与此同时，PLCnext边缘控制器可以实时处理摄像头采集的图像数据，快速识别输送设备上的物品特性，是否合格等信息，并可以将结果上传到云端或本地服务器进行进一步的分析和管理，而不需要将大量的原始图像数据传输到PC机进行处理。

此外，PLCnext控制器支持IEC 61131-3语言，又可以作为设备层控制的逻辑单元，通过标准的工业总线(如PROFINET)与远程单元建立通讯与控制逻辑，满足自动化工程师的应用需求。

功能特点

01 算法功能覆盖

支持多种高级语言开发视觉算法，如Python、C++、C#，提供缺陷检测、目标分类、引导定位等核心功能，支持传统图像处理与深度学习双技术路径，精准匹配场景需求。

02 开源视觉框架

基于OpenCV、TensorFlow、Pytorch、PaddlePaddle等，进行模块化定制化开发，快速实现定位、分类、计数等功能。

03 部署高效一体

算法可通过封装APP部署、PLC底层直嵌或通过Docker容器化部署。

应用实例

以食品行业方便面的包装工艺段应用为例：

每盒方便面均有唯一序列号的奖卡，每个箱体均有唯一编码，通过拣选剔除装置，客户需要将中奖的奖卡的方便面盒平均分配到每一箱中，以此来实现平均分配中奖。方案中硬件包括扫码设备、相机、PLCnext、服务器、剔除装置。