用 Python 给设备装上大脑

剑指工控 星期四, 05/08/2025 - 13:43 发表

引言

随着工业自动化技术的不断发展，PLC（可编程逻辑控制器）作为自动化控制的核心设备，在现代生产过程中发挥着至关重要的作用。而随着人工智能（AI）技术的快速进步，越来越多的智能系统开始与传统的 PLC 设备结合，推动着工业自动化走向更高效、更智能的方向。将 AI 与 PLC 结合，不仅能提升设备的自适应性和灵活性，还能实现更精准的控制和预警。

本文将通过一个实际案例来探讨如何利用 AI，尤其是 Python 编程语言，给 PLC 设备“装上大脑”，让它具备视觉识别和实时判断的能力。具体来说，我们将介绍如何通过摄像头识别传送带上的堵料问题，以及如何通过ModbusTCP 协议实现数据的快速交互，并分析 AI 决策输出的风险预警机制。

1  案例概述：通过摄像头识别传送带堵料

在传统的生产线中，传送带堵料是一个常见且高频发生的问题。堵料会导致生产线停滞，甚至可能导致设备损坏。因此，及时识别并处理传送带堵料问题至关重要。传统的 PLC 控制方式一般通过传感器检测传送带的异常情况，若发生堵料，PLC 会触发报警并停机。然而，PLC 的逻辑控制一般比较简单，它只能处理基础的开关量信号，无法进行复杂的模式识别和智能判断。

为了解决这一问题，结合人工智能和计算机视觉技术，我们可以使用摄像头来实时监控传送带的运行情况，通过图像识别技术来判断是否发生了堵料。Python 作为一种功能强大且易于学习的编程语言，成为实现此项目的理想选择。

1.1  系统架构设计

我们的系统架构主要包括以下几个部分：

摄像头：用于实时拍摄传送带的运行情况。

计算机视觉模块：利用 Python 的 OpenCV 库进行图像处理，识别传送带上是否存在堵料。

AI 判别系统：使用训练好的神经网络模型（如卷积神经网络 CNN）来对图像进行分类，判断是否发生了堵料。

PLC 控制系统：通过 ModbusTCP 协议与 AI 判别系统进行数据交互，实现实时响应

1.2  摄像头与计算机视觉模块

我们选择了工业级高清摄像头进行拍摄，通过合适的图像处理算法来提取传送带上的关键特征。在 Python 中，我们使用了 OpenCV 库来实现图像捕捉、预处理和特征提取。以下是一个简单的图像处理代码框架：

import cv2

# 初始化摄像头cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:   
    ret, frame = cap.read()    
    if not ret:       
        break

    # 转为灰度图像    
   gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

   # 应用高斯模糊，减少噪声   
   blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

   # 边缘检测    
   edges = cv2.Canny(blurred, 100, 200)

   # 显示处理后的图像    
   cv2.imshow("Processed Image", edges)

   # 按'q'键退出    
   if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):        
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这段代码简单地读取摄像头视频流，转换成灰度图，并对图像进行高斯模糊和边缘检测。接下来的步骤是将处理后的图像输入到神经网络模型中，进行堵料识别。

1.3  AI 判别系统：训练卷积神经网络

为了让 AI 具备判断堵料的能力，我们需要用深度学习训练一个卷积神经网络（CNN）。CNN 在图像识别任务中表现出色，能够从原始图像中自动提取有意义的特征，从而进行分类。

我们使用 Python 的 TensorFlow 和 Keras 库来构建和训练 CNN 模型。模型的输入是摄像头捕捉到的图像，输出是是否发生堵料的分类结果。以下是一个简单的 CNN 模型示例：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 构建模型
model = Sequential([    
    Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)),   
    MaxPooling2D((2, 2)),    
    Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),    
    MaxPooling2D((2, 2)),   
    Flatten(),   
    Dense(64, activation='relu'),    
    Dense(1, activation='sigmoid')  # 0: 没有堵料, 1: 有堵料])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 假设我们已经有了训练数据集X_train和y_train
# model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

这个模型有两个卷积层和池化层，用来提取图像特征，最后通过一个全连接层输出分类结果。训练完模型后，我们可以将摄像头采集到的图像输入到该模型进行实时判断。

2  数据对接：使用 ModbusTCP 协议实现与 PLC 的交互

在 AI 判别系统完成堵料判断后，结果需要传递给 PLC 系统，进而控制生产线的运作。PLC 通常通过 ModbusTCP 协议与外部设备进行通信。我们可以通过 Python 中的 pymodbus 库实现 ModbusTCP 协议的通信。

以下是一个通过 ModbusTCP 协议发送 AI 判别结果的简单示例。在此示例中，我们假设 PLC 支持通过 ModbusTCP 协议的离散输出寄存器来接收结果。AI 判别结果（例如，1 表示堵料，0 表示没有堵料）将被写入 PLC 的某个寄存器中。

from pymodbus.client.sync import ModbusTcpClient

# 连接到PLC（假设PLC的IP地址是192.168.0.100，端口为502）
client = ModbusTcpClient('192.168.0.100', port=502)

# 连接到PLC
client.connect()

# 假设AI判别结果为1（表示检测到堵料）
result = 1

# 向PLC的离散输出寄存器（假设寄存器地址为1）写入值
client.write_coil(1, result)

# 关闭与PLC的连接
client.close()

PLC 端需要配置为接收来自 ModbusTCP 客户端的输入。通常，PLC 的 ModbusTCP 功能会监听一个指定的端口（如 502），并接收来自客户端的请求。PLC 会读取并响应 Modbus 请求，根据寄存器中存储的值来执行相应操作，比如控制生产线的停止、报警等。

通过这种方式，我们能够实现摄像头与 PLC 系统之间的高效数据交互，确保传送带上的堵料问题能够得到及时的响应和处理。

3  风险预警：为什么不要轻易相信神经网络的输出

虽然神经网络在图像识别中表现出色，但它并非完美无瑕。AI 系统的输出可能受到多种因素的影响，例如输入图像的质量、环境光照变化、摄像头角度等。在实际应用中，AI 可能会出现误判或漏判的情况，因此不应轻易相信其输出。

3.1 误判和漏判的原因

训练数据不充分：如果训练数据集不足或不够多样化，神经网络可能无法很好地泛化，导致在实际应用中表现不佳。

输入图像质量差：摄像头的分辨率、光照条件、传送带的表面质量等因素都可能影响图像的质量，从而影响模型的识别准确性。

环境变化：不同的生产环境、设备的不同状态等都可能导致图像差异，模型可能未能适应这些变化。

3.2 如何应对

增加训练数据：通过采集更多不同条件下的图像数据，来提高神经网络的泛化能力。

实时调整和反馈：结合人工监控和实时反馈机制，当 AI 输出的结果存在较大不确定性时，可以通过人工干预进行修正。

多重验证：通过结合多个传感器的数据（如激光雷达、压力等），对 AI 输出结果进行多重验证，以提高准确性。

结语

将 AI 技术与 PLC 系统相结合，不仅可以提升生产线的智能化水平，还能大大提高生产效率和安全性。通过 Python 编程和深度学习技术，我们可以为设备“装上大脑”，让它具备自我判断和智能决策的能力。然而，在实际应用中，我们也要时刻注意 AI 系统的潜在风险，确保它在实际操作中发挥最大的效能。

随着 AI 和工业自动化技术的不断进步，未来的智能制造将更加依赖于人工智能和机器学习技术，PLC 将不仅仅是一个执行器，而是一个智慧化的“决策者”。

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2025年05月

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Python