毕业设计任务书学生姓名 二级学院 智能工程学院 学 号专业班级 自动化2202班选题 基于机器视觉的智能物料分拣设计 指导教师主要内容 1.选题背景与意义随着工业自动化与智能制造的快速发展，传统分拣系统在灵活性与智能化方面存在局限。本设计结合机器视觉与PLC控制技术，构建一套具备图像识别与自动分拣功能的仿真系统。系统通过单片机完成图像采集与处理，PLC实现逻辑控制与分拣执行，具有较高的工程应用价值，同时培养学生跨平台系统设计与集成能力。2.设计任务与目标本设计要求学生完成基于机器视觉与PLC的智能物料分拣系统的完整设计与仿真验证，构建一个集图像采集、特征识别、PLC控制与执行机构于一体的自动化分拣平台。具体任务与目标如下：（1）系统总体架构设计：深入分析智能分拣工艺流程，确定"视觉检测+PLC控制"的双核心系统架构。明确以工业相机、镜头及光源系统构成视觉采集单元，以STM32等单片机作为图像处理核心，以PLC（如西门子S7-1200/1500）作为系统主控制器，搭配气动执行机构、传送带电机、传感器等，构建完整的物料分拣自动化系统。（2）硬件系统设计与选型：完成视觉系统的硬件选型，包括相机分辨率与帧率确定、镜头焦距计算、光源类型选择（环形光、背光等）；完成PLC及扩展模块选型，设计I/O分配表；选型分拣执行机构（如气缸、伺服电机等）并设计驱动电路；设计单片机与PLC之间的通信接口电路，支持RS485/Modbus或以太网通信。（3）机器视觉算法开发：基于OpenCV，Python等工具开发图像处理算法，实现物料图像的预处理、边缘检测、特征提取与模式识别；设计高效的分类算法，能够准确区分不同颜色、形状或尺寸的物料；优化算法处理速度，满足实时分拣要求。（4）控制系统程序设计：编写结构化PLC控制程序，实现传送带控制、物料定位、分拣执行与系统协调等功能；设计单片机嵌入式程序，完成图像采集、处理及结果传输；开发人机界面（HMI），实现系统状态监控、参数设置与产量统计。（5）系统集成与仿真验证：利用SW、TIA、Keil仿真器等工具构建虚拟仿真环境，建立物料分拣的虚拟场景，进行软硬件联合仿真调