中国报告大厅网讯，在工业自动化浪潮的持续推动下，机器视觉技术凭借其高识别率、快速处理的显著优势，已然成为工业领域的核心技术之一。2025年，随着各行业对生产效率与精准度要求的不断攀升，机器视觉技术在工业生产中的应用愈发深入，在物料分拣等关键环节发挥着至关重要的作用。基于此，一款融合先进技术的智能分拣系统应运而生，其通过独特的设计与技术应用，为工业生产带来了新的变革。

  一、机器视觉与可编程控制器：智能分拣系统的关键技术解析

  (一)机器视觉技术的核心原理

  在智能分拣系统中，机器视觉行业作为前置关键环节，替代了传统人力分拣的角色。它通过获取待分拣物料的图像信息，将原始图像传输至上位机系统。上位机系统对图像特征进行深度处理与分析，最终得出识别结果。具体而言，先是利用光源强化物料特征，通过相机采集目标图像，而后进行图像特征分析、数据标定、模型计算等一系列操作，最终实现识别分类与结果展示，极大地降低了人力成本与分拣误差。

  (二)可编程控制器技术的运行逻辑

  智能分拣系统的控制系统由检测模块与执行模块构成，而可编程逻辑控制器(PLC)则承担着信号传递的关键任务，确保分拣过程高效有序。PLC 作为专为工业环境设计的数字运算电子系统，融合了自动化、计算机与通信技术，在工业控制领域应用广泛。在该分拣系统中，采用的西门子 PLC，以其可靠性高、运用灵活等特点，负责采集分拣过程中的传感器数据与图像处理数据，并控制机器人和传输机构完成物料分拣工作。

  二、智能分拣系统：机器视觉驱动的创新设计

  (一)系统架构的整体规划

  智能分拣系统主要分为机器视觉单元与分拣执行单元。《2025-2030年中国机器视觉行业市场深度研究及发展前景投资可行性分析报告》指出，机器视觉单元负责配置工业相机参数，保障图像采集稳定，并对原始图片进行特征分析，运用合适的图像处理算法与分类模型完成图像分类。分拣执行单元则以 PLC 为核心控制器，PLC 处理多种信号后，向工业机器人发送指令，实现物料分拣，同时控制工业机器人的位姿与信号传输。

  (二)硬件与软件的协同设计

  硬件组成：该分拣系统摒弃传统传感器检测，以工业相机作为检测元件，硬件部分由 PLC 控制单元、检测单元、机器视觉单元与执行单元组成。其中，PLC 控制单元采用西门子 S7 - 1200 系列特定型号 PLC 作为控制中心，并搭配西门子 M440 变频器调速。

  软件程序

  图像识别与定位：基于工业相机获取目标工件图像，借助 NIVisionAssistant 软件进行分析处理。先对图像进行预处理，包括获取原始图像、设置区域、二值化与滤波等操作，再通过对比分析提取参数，实现工件定位与分拣，并将识别结果转换为机器人空间坐标。

  PLC 控制流程：PLC 获取图像处理后的参数，通过建立通讯与工业相机、机器人、变频器进行数据交换与控制，结合漫反射传感器判定工件状态，控制传送机构运行。

  机器人运动控制：工业机器人作为执行末端，依据 PLC 转换的坐标与角度信息执行运动指令。通过 MJOINT 关节运动指令和 MLIN 直线运动指令，控制机器人完成抓取和分拣操作，确保运动过程无干涉。

  三、试验验证：机器视觉智能分拣系统的性能评估

  (一)试验方案设计

  为验证智能分拣系统中机器视觉行业部分的性能，分别针对图像识别速度与准确性开展试验。识别速度试验设置 T1 - T5 五组，每组识别 100 次;识别准确性试验设置 A1 - A5 五组，每组包含 200 个识别样本，以此保证试验的可靠性与准确性。

  (二)试验结果分析

  试验数据显示，在图像识别速度方面，当识别次数较少时，平均识别时间大于 1s / 个，随着识别次数增加，速度逐步加快，最终稳定在 0.83s / 个。在识别准确性方面，识别个数较少时，准确率较低且波动大，随着识别数量增多，准确率稳定提升至 99.8%。这表明机器视觉识别需要一定基数积累，系统运行前需进行初始化和预操作。

  总结

  2025年，基于机器视觉技术的智能分拣系统凭借对机器视觉与 PLC 控制技术的深度融合，实现了对工件图像的高效处理、精准识别与定位。通过硬件与软件的协同设计，以及严格的试验验证，该系统在图像识别速度上达到 0.83s / 个，识别准确率高达 99.8%，达到了预期效果。这一成果不仅为工业生产中的物料分拣提供了更高效、精准的解决方案，也为无人化精准快速识别技术的发展提供了重要参考，推动着机器视觉技术在工业领域迈向新的高度。