汇川技术PLC应用逻辑编程技巧（5）按设备结构功能分区法-分拣机
哈喽，你好啊，我是雷工！
PLC应用逻辑编程技巧（1）（2）（3）（4）
接下来接着继续记录PLC应用编程技巧，按设备结构功能分区块。
以下为学习笔记。
01 将系统分为多个工艺段的组合
除了按状态、按功能分组，还可以按照控制对象的结构、工艺特点、动作特性来分组。
如：
各种分拣机，工件对象各不相同，可以按照工艺特点分为若干个基本工艺段：
不同工艺段的控制要点分别为：
机械排序、整理、在线测量/称重/分辨颜色、根据设定的标准分级、加载到传输带、分级检出、装箱计数。
02 分拣机示例解析
水果分拣机可以按照功能分工，分别完成不同的功能，每个功能块只负责指定的功能处理：
FB1：工件通过传感器检测分级、工件等级数据与传送盒相关联；
FB2：控制传送带运行、更新传送盒所在工位；
FB3：工件数据与工位设定数据匹配对比；
FB4：匹配工位的检出；设定等级外的异常品剔除；
在PLC的主程序依次调用执行FB1、FB2、FB3、FB4这4个功能块；
03 按设备结构功能分区编程的优点
①：按此框架设计，每个功能块的控制逻辑就相对比较容易设计、更便于程序的编程和调试；
②：对于规模更大的分拣系统，像物流中心的分拣，当采用多个PLC协调控制时，这样控制程序功能分块的编程思路依旧适用；
04 分拣机编程算法解析
①：把工件划分为N个等级，传送带设置N个出口，PLC程序定义至少N+1个连续的D变量区FIFO，用于记录当前传输容器中工件的等级号；
②：如果检测工位与第一个出口工位之间的空走区域较大，可以在前面另外定义对应空位数的串接FIFO，简化编程思路；
③：测量分级：检测工位用相关传感器检测到工件的分级数据后（如：大小、颜色、形状……），根据分级标准，确定其传送带出口号；
④：把FIFO与传送带位置相关联，把测量的工件放入传送容器时，将等级号写入FIFO的最后一个单元；
⑤：传送带每移动一个工位，FIFO向前移动一个单元；
⑥：逐个对比当前的FIFO，若FIFO序号与等级号码一致，则把该工件提出的控制开关打开，将工件推出传送带，并计算更新；
05 后记
以上是按设备结构功能分区块的编程方法，接下来会继续学习按工位分区块的编程方法；
当能够熟练掌握编程的思路和技巧，那么编程就只有工作量，没有难度的问题了，排计划工期也就能更准确，工作起来也会比较轻松。
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水果智能分拣产线的现状与发展趋势
我国是农业大国，而水果产业是农业中的第三 大产业，具有劳动力使用密集、进出口吞吐量大等特点 。 根据国家统计局主办的国家数据网站 (data.stats.gov.cn)提供的数据显示，2019 年我国水果产量达到 27 400.84 万吨，干鲜果品类成交额达 7 904.26 亿元，蔬菜、水果、坚果或其他植物制品 出口额为 80.50 亿美元，进口额为 14.01 亿美元。
图片来源与网络
目前，人工智能在我国水果业生产的各个环节 得到普及，从果实的种植、养护到采摘、分级和运输等环节都可以见到人工智能的影子。尤其在智 能机器人和视觉识别技术飞速发展的基础上，农业上推广了智能采摘机器人、农药喷洒无人机系统和 果实分拣包装系统等人工智能系统；因此，笔者 重点对水果智能分拣产线的现状和趋势进行分析。
1 水果产业智能技术介绍
1.1 工业机器人技术现状
随着科技的高速发展，人工智能已进入农业、工业、运输业等领域，呈现出蓬勃的发展趋势。 工业机器人技术最早在 20 世纪 60 年代由美国人提 出，作用是通过编写程序驱动机器代替人工进行各类作业。最早的机器人是由恩格尔伯格 (George Charles Dovel)设计研制。1969 年，出现了 6 个轴 全由电气化驱动的机器人—“斯坦福机械臂”，该机 器人由美国人 Victor Scheinman 发明，使得机器人 技术开始商业化。当前，世界销量排名前4 的机器人企业分别为德国的 KUKA，瑞典的 ABB，日本的 FANUC 和安川电机，他们的工业机器人本体销量 之和占据整个市场的一半以上。4 大企业介绍如 图 1 所示。
图 1 工业机器人 4 大企业介绍
国际机器人协会 (International Federation of Robotics，IFR)在“World Robotics 2019”统计报告中指出，从 2016 年起，最近 4 a 内工业机器人的销量以世界 15%、亚洲 18%的速度递增，2019 年中国 市场占全球机器人销量的 40%。
在中国，埃夫特、新松机器人、富士康科技、 格力智能等公司也相继研发机器人，但是起步较晚， 市场占有量不高。截止 2019 年上半年，不同品牌机器人在中国市场占有量如图 2 所示。
图 2 不同品牌机器人在中国市场占有量
随着机器人在各行各业的普及，其完成的工序 也越来越复杂，不但能够代替人工进行装配、打包、 码垛等重复性作业，而且能够配合视觉系统进行 采摘、分拣等高精度作业。
1.2 视觉识别技术现状
视觉识别技术研究重点之一是结合工业机器人 技术对产品进行识别分拣，在果蔬生产、安全防护、 医药卫生和制造业等多个产业得到广泛应用。该 技术以光学、信号处理、机器学习等技术为基础， 以图像处理和计算机视觉技术为核心，结合工业机 器人技术，从而实现产品的识别分拣。产品识别 分拣技术关系如图3所示。
图 3 产品识别分拣技术关系
传统产品识别技术采用的算法有分割法、特征 分析方法、图像识别决策分类方法、模式学习和形状匹配方法等。
2 国内外研究现状
2.1 国外现状
2.1.1 市场现状
在国外，水果分拣技术已经进入商业化阶段， 很多国家，如美国、日本等，早在 20 世纪末期就开始相关技术的研究，并拥有成熟的分拣技术手段。
在美国，比较著名的分拣系统有：用于苹果分拣处理的 Merling 系统，该系统集成了视觉高速采集技术，能够实现苹果的快速分拣；通过质量进行 分拣的 Decco 系统，该系统通过对果实质量的测量 实现果实的分拣；更为先进的 Inspecttronic 系统和 Model6 系统，可以通过视觉设备采集果实的外形、 尺寸和颜色，作为果实分拣的测量依据。
在日本，通过研发红外传感器和可见光传感器来实现对水果成熟度的检测，并将该检测设备与分拣设备相结合，同步集成在苹果和梨的包装生产线上，以保证水果被无损地分拣包装。
2.1.2 研究现状
2009 年，N·KONDO 提出了果实快速分级系统， 最高识别速度为3 μs/个，且能够达到在水果分级中 几乎无损水果表皮的效果；2011 年，Z·MAY 等 对油棕果分拣技术进行研究，最终实现油棕果的成熟度分拣 ， 分拣效率约为 87%； 2012 年 ， P·YIMYAM等通过建立神经网络和支持向量机法模型，对芒果表面各项特征与成熟度关系进行 研究，得出水果形状特征比颜色、纹理特征更加能够体现水果成熟度的结论；2013 年，T·SUSNJAK 等建立了结合 AdaBoost 算法的水果表面特征学习 系统，并通过该系统实现水果的分级；2015 年， P·RAZIEH 等以椰枣为分拣对象，通过颜色特征作 为样本实现对椰枣进行分拣 ； 2016 年 ， M·P·ARAKERI 等对西红柿的表皮缺陷程度与成熟 度关系进行研究，实现对西红柿的成熟度分拣； 2020 年，M·ZUDE-SASSE 等对欧洲梨通过光谱分 析进行分拣尝试。
2.2 国内现状
2.2.1 市场现状
国内分拣技术起步较晚，大部分仍然停留在人 工配合机械系统进行水果分拣的状态。分拣系统主 要是根据特定的水果形状和质量进行分拣，并且防护措施差，对水果表面损耗度较高[20]。如国产某型 间隙式水果分拣机，仅能对苹果进行分拣，并且 6 个分级间隙是根据苹果外形大小设计，无法适用于 其他形状和大小的水果，普及性较差；另一种根据 质量对果实进行分类的水果分拣机，可以对规则形 状的水果进行分拣，但对于不规则形状如杏果、梨 等椭圆形水果无法实现分拣。国产间隙式和质量式 水果分拣机如图 4 所示。
图 4 国产间隙式和质量式水果分拣机
2.2.2 研究现状
2007 年，饶秀勤提出了通过计算水果表面积来 检测水果质量的方法，其中也针对快速检测技术进行理论研究，取得了一定的成果；2013 年杜永忠 等针对圣女果的表皮平整度提出了视觉识别算法并 改进自动分级系统，提高了圣女果自动分级系统的 准确度；2013 年，张发军等尝试将脐橙图像采集 后把图片处理为像素矩阵，使用 MATLAB 进行编程分析；2017 年，卢勇威以并联机器人为执行 器，PLC 为总控单元搭建了智能分拣系统，实现对 水果的分级分拣；2018 年，刘东海等提出了并联 机器人动态分拣系统；2019 年，张震研究了基于 Halcon 视觉的果蔬动态分拣系统。
3 水果产业智能技术发展趋势
3.1 CNN 分拣应用
水果分拣中，第一道分类工序是残次品检测分 类，通过卷积神经网络算法搭建的检测产线，可以 将水果以毫秒级的速度进行分拣处理。
通常在卷积神经网络(CNN)加入 dropout 层进 行训练，虽然训练时间会被加长，但是在测试使用 过程中没有任何影响。加入 dropout 层的优势是果实各个外形特征之间的训练不会被其他特征所影 响，而传统的神经网络则没有这个优势。传统的神 经网络和加入 dropout 层的神经网络对比如图 5 所示。通常使用果实图片进行不同种类的特征提取， 比如色彩、晕纹斑点、划痕、轮廓等，甚至针对不 同品种水果特有的性质如“裂果”特征进行取样 训练。
图 5 传统神经网络和 dropout 神经网络对比
据相关资料显示使用卷积神经网络对苹果进行了缺陷分拣和检测，达到了很好的效果，平均识别单个 苹果时间小于 12 ms，并且准确度达到 92%。 N·AMIN 等使用卷积神经网络对大枣进行缺陷检测和果实成熟度预判训练，得到了很好的效果。
3.2 视觉检测光谱分析应用
水果分拣技术实现的目标在于识别水果的成熟度，而水果成熟度的判别最直观因素是水果的外部特征，但是仅从外部特征无法正确识别果实的成熟度；因此，需要从其他的参数中进行成熟度识别补充。
在光谱分析方法中，根据不同类型的水果主要 评估的参数有：果实固形物含量、水分含量、油分 含量、脂肪成分含量、游离酸度、反射率、穿透率 和光密度等。常用的光谱测量方法为近红外光谱 法(near infrared spectroscopy，NIRS)(1 100～2 500 nm)和中红外光谱法(2 500～40 000 nm) 。随着科学技术的不断更新，NIRS 与化学计量学相互交叉结合，使其快速发展形成一种分析速度快、效率高、 免预处理、无损伤、适用于在线分析的现代检测技 术，成为了水果行业乃至其他农产品行业质量鉴别 和损伤检测的优先选择技术之一。近红外光谱区 与有机分子中含氢基团(O-H、N-H、C-H)振动的 合频和各级倍频的吸收区一致，通过扫描样品的近 红外光谱，可以得到样品中有机分子含氢基团的特 征信息。中红外光谱法常用于甘氨酸等大分子颗 粒的检测，是光谱检测技术之一。
M·ZUDE-SASSE 等使用破坏性光子密度波 (photon density wave，PDW)对欧洲梨的含水量进行检测，并根据该系统对欧洲梨的成熟度进行检测， 将成熟度检测的均方根误差降低至 2.6% 。 X·D·SUN 等通过 NIRS 对橄榄的果油进行干物质含 量(dry matter content，DMC)检测，并建立橄榄果实光谱模型，预测成熟度成功率达到 92.5% 。
工业机器人系统、视觉识别系统是水果分拣中智能化实现的纽带，在水果产业中发挥了巨大的作用。传统的视觉分拣系统仅能识别果实的体积、颜 色等外部特征，分拣精度低、识别处理时间长一直是困扰科技工作者的难题。在分拣系统中加入 CNN 和使用光谱分析水果的化学性质等研究，将会大大 提高分拣精度，使水果产业进一步与国际化接轨。
作者：党 淼，王 娜
来源：兵工自动化
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