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1.选题背景与意义
随着工业自动化与智能制造的快速发展，传统分拣系统在灵活性与智能化方面存在局限。本设计结合机器视觉与PLC控制技术，构建一套具备图像识别与自动分拣功能的仿真系统。系统通过单片机完成图像采集与处理，PLC实现逻辑控制与分拣执行，具有较高的工程应用价值，同时培养学生跨平台系统设计与集成能力。
2.设计任务与目标
本设计要求学生完成基于机器视觉与PLC的智能物料分拣系统的完整设计与仿真验证，构建一个集图像采集、特征识别、PLC控制与执行机构于一体的自动化分拣平台。具体任务与目标如下：
（1）系统总体架构设计：深入分析智能分拣工艺流程，确定"视觉检测+PLC控制"的双核心系统架构。明确以工业相机、镜头及光源系统构成视觉采集单元，以STM32等单片机作为图像处理核心，以PLC（如西门子S7-1200/1500）作为系统主控制器，搭配气动执行机构、传送带电机、传感器等，构建完整的物料分拣自动化系统。
（2）硬件系统设计与选型：完成视觉系统的硬件选型，包括相机分辨率与帧率确定、镜头焦距计算、光源类型选择（环形光、背光等）；完成PLC及扩展模块选型，设计I/O分配表；选型分拣执行机构（如气缸、伺服电机等）并设计驱动电路；设计单片机与PLC之间的通信接口电路，支持RS485/Modbus或以太网通信。
（3）机器视觉算法开发：基于OpenCV，Python等工具开发图像处理算法，实现物料图像的预处理、边缘检测、特征提取与模式识别；设计高效的分类算法，能够准确区分不同颜色、形状或尺寸的物料；优化算法处理速度，满足实时分拣要求。
（4）控制系统程序设计：编写结构化PLC控制程序，实现传送带控制、物料定位、分拣执行与系统协调等功能；设计单片机嵌入式程序，完成图像采集、处理及结果传输；开发人机界面（HMI），实现系统状态监控、参数设置与产量统计。
（5）系统集成与仿真验证：利用SW、TIA、Keil仿真器等工具构建虚拟仿真环境，建立物料分拣的虚拟场景，进行软硬件联合仿真调试，验证视觉识别准确率、系统响应时间与分拣成功率等关键指标。
3.主要研究内容
（1）绪论部分：系统阐述机器视觉技术在工业自动化中的应用背景与发展趋势，分析国内外智能分拣系统的研究现状与技术特点，明确本设计的研究价值与技术路线。
（2）系统总体方案设计：提出基于"视觉检测+PLC控制"的智能分拣系统总体架构，详细分析系统工作流程，包括图像采集、特征识别、数据传输、分拣执行等环节，制定系统性能指标（如识别准确率＞95%、分拣速度≥60个/分钟）。
（3）机器视觉系统设计：研究图像采集系统的搭建方法，包括相机选型、光学系统配置与照明方案设计；深入研究图像预处理算法（滤波、二值化、形态学处理）、特征提取方法（颜色直方图、轮廓特征、Hu矩等）与分类识别策略（模板匹配、决策树、SVM等）。
（4）控制系统硬件设计：完成PLC控制系统硬件设计，包括电气原理图、I/O分配表、气动回路图；设计视觉系统与控制系统的接口电路；研究系统抗干扰措施与接地设计。
（5）控制系统软件设计：深入研究PLC程序架构设计，包括主控程序、初始化程序、手动/自动模式程序、通信处理程序与报警程序；设计单片机嵌入式软件，实现图像采集、处理与通信功能；开发HMI监控界面，实现系统可视化操作。
（6）通信系统设计：研究单片机与PLC之间的通信协议实现，完成Modbus RTU/TCP或自定义协议的通信程序编写；确保视觉识别结果能够准确、及时地传输至PLC控制系统。
（7）系统仿真与性能测试：构建虚拟分拣仿真环境，设计全面的测试方案，对系统识别准确率、分拣成功率、响应时间等关键性能指标进行测试分析；研究系统在不同工况下的稳定性与可靠性。
（8）总结与展望：全面总结本设计的研究成果，分析系统中存在的不足，提出后续优化方向，如引入深度学习算法提升识别能力、增加多相机协同检测、实现与上层MES系统集成等。
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