工业生产存储区的控制与自动化：基于图像处理的最优路径生成
计算机视觉与模式识别
2024-03-19 v2 系统与控制
图像与视频处理
系统与控制
摘要
数字图像处理（DIP）在验证和保证确保批量生产产品质量的参数方面具有重要意义。因此，本文专注于使用 DIP 为生产线模型的一个区域开发一种工业自动化方法。所采用的 neo-cascade 方法允许以适当的方式定义每个阶段，确保纳入其开发的相关方法，最终导致使用 DIP 结合优化准则，并配合嵌入式平台和可编程逻辑控制器（PLC）的连接，对仓库区域的最优路径生成系统进行建模、设计、实现和测试。该系统基于 OpenCV 库；这是一个专注于人工智能视觉的工具，它被实现在一个基于 Java 语言的面向对象编程（OOP）平台上。它以对象分割和网络流优化为支柱，生成了用于规模化仓库区域流程自动化的最优路径，最终连接到 PLC 作为执行方法，如果实施，将消除诸如流程效率低下、使用人力执行这些任务、资源利用不当等限制。
引用
@article{arxiv.2403.10054,
title = {Control and Automation for Industrial Production Storage Zone: Generation of Optimal Route Using Image Processing},
author = {Bejamin A. Huerfano and Fernando Jimenez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.10054},
year = {2024}
}
备注
17 figures, 17 tables, from a thesis (2017)