菲尼克斯基于PLCnext邊緣控制器的機器視覺方案

PLCnext 邊緣計算本質上是一種將計算能力與數據存儲資源部署于數據源近端的計算架構。在機器視覺場景中，PLCnext 邊緣控制器能夠就近對接圖像采集設備，直接開展數據處理與分析工作，這一特性不僅大幅降低了數據傳輸過程中的延遲損耗，還能有效節(jié)省網絡帶寬占用。值得注意的是，該控制器可對攝像頭采集的圖像數據進行實時運算，快速精準識別輸送設備上各類物品的特性參數，以及判斷產品是否符合質量標準等關鍵信息。處理完成后，僅需將核心結果上傳至云端平臺或本地服務器，供后續(xù)深度分析與管理使用，無需像傳統(tǒng)模式那樣傳輸海量原始圖像數據至 PC 端進行處理，極大提升了整體工作效率。

與此同時，PLCnext 控制器全面兼容 IEC 61131-3 標準編程語言，具備設備層控制邏輯單元的核心功能。它可通過 PROFINET 等工業(yè)標準總線與遠程單元建立穩(wěn)定的通訊連接并構建控制邏輯，完美契合自動化工程師在實際項目中的應用需求，實現了視覺分析與設備控制的高效協(xié)同。

功能特點

01、算法功能覆蓋

兼容 Python、C++、C# 等多種高級編程語言進行視覺算法開發(fā)，涵蓋缺陷檢測、目標分類、引導定位等核心應用場景。同時支持傳統(tǒng)圖像處理與深度學習雙技術路徑，可根據不同行業(yè)場景的實際需求，提供精準匹配的技術解決方案。

02、開源視覺框架

依托 OpenCV、TensorFlow、Pytorch、PaddlePaddle 等主流開源視覺框架，支持模塊化、定制化開發(fā)模式。開發(fā)者可基于現有框架快速搭建專屬視覺系統(tǒng)，高效實現目標定位、類別區(qū)分、數量統(tǒng)計等常見功能，大幅縮短項目開發(fā)周期。

03、部署高效一體

提供多樣化的靈活部署方案，算法可通過封裝為 APP 形式部署、直接嵌入 PLC 底層運行，或采用 Docker 容器化部署模式。無論何種部署方式，均能保證算法運行的穩(wěn)定性與高效性，適配不同場景下的工程實施需求。

應用實例

以食品行業(yè)方便面包裝工藝段的實際應用為例：每盒方便面配套帶有唯一序列號的獎卡，每個外包裝箱也擁有專屬唯一編碼?？蛻粜枨笸ㄟ^揀選剔除裝置，將含中獎獎卡的方便面盒均衡分配至每一個包裝箱內，確保各箱體中中獎產品比例一致。該方案的硬件組成包括掃碼設備、工業(yè)相機、PLCnext 邊緣控制器、服務器及剔除執(zhí)行裝置。

菲尼克斯電氣推出的基于 PLCnext 邊緣控制器的機器視覺解決方案，在這類輕量級視覺應用場景中表現突出，能夠在保證檢測精度與效率的前提下，有效幫助客戶降低視覺技術方案的整體使用成本，提升項目投入產出比。

憑借開放的平臺架構與完善的生態(tài)環(huán)境，該解決方案的應用范圍不僅局限于物流行業(yè)，在農業(yè)生產檢測、教育科研實訓、工廠自動化生產線等多個領域均具備廣闊的發(fā)展空間與應用潛力。