摘要: 為了解決智能制造領域中云化控制與視覺分選應用相結合的問題,提出了基于深度學習的云化可編程邏輯控制器(Programmable logic controller,PLC)物料識別與定位系統,并在端到端5G與時間敏感網絡(Time sensitive networking,TSN)傳輸網絡環境下,實現了對云化PLC架構和控制功能有效性的驗證。首先,將傳統PLC系統控制功能容器虛擬化,實現PLC的本地和云端自由部署;其次,在云端設計人工智能學習平臺,采用基于You only look once v5 (YOLOv5)的目標檢測算法實現物料的定位和分類,獲取目標的像素坐標和類別信息;然后,利用相機標定方法把像素坐標轉換成物理世界坐標,并將目標類別、坐標、時間戳信息傳輸到云化PLC;最后,在5G和TSN融合網絡環境下,實現云化PLC對天車設備的實時控制與復雜計算功能整合。結果表明,該系統能夠有效的對多天車進行協同控制,物料定位均值平均精度(Mean average precision,mAP)達到99.65%,分選準確率達到96.67%,平均消耗時間225.99 s,滿足工業低時延、高精度的視覺分選需求。