基于机器视觉的智能工厂中枢系统的设计

黄美璇，骆旭坤

（黎明职业大学信息与电子工程学院，福建泉州 362000）

随着我国“互联网+”、“中国制造2025”的提出，物联网、人工智能和大数据等信息技术的发展，工业智能化开始进入实质阶段[1]。智能工厂作为工业智能化发展的重要实践模式，受到广泛关注。经调研，泉州制造业生产企业，尤其是中小企业，多数仍然采用传统的工厂模式。传统工厂效率低下、产品质量参差不齐、管理混乱等缺点日渐突出，迫切需要引入新技术、新工艺以促进企业的技术创新与完善管理，提高生产效率。目前，对基于机器视觉的智能工厂的研究，有学者提出总体解决方案和相关技术研究，但尚未涉及关键技术的应用及具体实施方式[2—5]。本文结合云平台、物联网、人工智能技术设计了一套基于机器视觉的智能工厂中枢系统。系统提出将云平台和物联网技术相结合，使用MQTT 技术打破内网限制，实现云办公管理，多生产线统一管理，智能监控生产线状态，联动显示实时生产数据和远程控制执行。将机器视觉和工业机器人相结合，基于TensorFlow+Keras的深度学习框架完成对产品的识别和定位，采用MoveIt 框架进行机械臂的运动控制，完成产品生产整体自动化过程。该系统为企业规范管理、提高效率、安全生产、产品溯源起到了一定的促进作用。

1 系统设计

1.1 整体架构

基于机器视觉的智能工厂中枢系统主要由数据采集模块、视频监控模块、云平台模块、机器人分拣模块和通信模块组成。其中数据采集模块主要采集生产过程中的产量、能耗和设备状态等数据，进行备品备件管理，以实现生产过程的全程追溯。……