摘要：在现代制造业朝着自动化与智能化迅猛发展的大背景下，生产效率以及产品质量方面所面临的要求被逐步提升，而作为机械装配里极为重要部分的螺纹零件，其精确的分拣连同管理工作就显得尤为关键[1]。传统模式下依靠人工进行分拣，因其效率低下且容易出现错误，这无疑对生产线的正常运作造成影响。借助实时数据处理以及反馈机制，分拣的准确率和效率获得提升并且成本得以降低。本文针对该智能分拣系统的设计思路以及实现过程展开探讨，同时对系统架构与工作原理予以分析，目的是为智能制造领域提供相应参考。

关键词：PLC 与机器视觉；螺纹零件；智能分拣系统；设计与实现

一、系统整体方案设计

设计一种以PLC 与机器视觉为基础的针对螺纹零件的智能分拣系统，其核心目标明确为要实现零件在自动化状态下的检测、分类以及分拣，通过这些操作来达成提升精度与效率并降低人工成本的目的[3]。此系统架构划分为三个关键核心模块，即机器视觉检测模块、PLC 控制模块以及执行机构模块，这三者借助通信协议从而协同进行工作。其中，机器视觉检测模块负责采集零件的图像信息，并对其外观缺陷与尺寸参数予以识别；而PLC 控制模块则接收由机器视觉检测模块所输出的检测结果，依据预设逻辑来发送控制指令；执行机构模块依照PLC 所发出的指令完成零件的搬运、分拣以及归类动作。在方案设计过程中充分考虑到实际需求，诸如分拣速度、检测精度以及兼容性等方面。工作流程规划为零件经上料进入传送带，随后视觉相机进行图像采集，视觉软件对采集图像分析后输出结果，接着PLC 依据结果判断分拣类别，进而控制执行机构将零件送至对应料箱，最后系统复位等待下一个零件。整个过程需确保各模块之间衔接流畅，以避免出现卡顿或误分拣情况。

二、硬件选型与搭建

硬件选型作为系统得以稳定运行的不可或缺基础，需依据功能需求去挑选那些性能匹配且具备可靠特质的设备；就机器视觉硬件而言，所选择的相机为工业面阵相机，其分辨率要求 ≥200 万像素，像 Basler acA2040 -180uc这类可用于捕捉螺纹细节，而镜头确定为定焦工业镜头比如ComputarM1614 - MP2，其焦距设定为 16mm 以满足近距离检测需求，光源采用环形无影光源例如Keyence CA - DRW3 旨在避免阴影并保证图像亮度均匀，还需配备图像采集卡像NI PCIe - 1433 来达成图像数据的快速传输 [4]。

至于PLC 硬件，鉴于系统控制存在复杂性，像对传送带、机械臂以及分拣气缸等执行机构的控制，故而选择西门子S7 - 1200 系列PLC，如CPU1214C DC/DC/DC，其具备14 个数字量输入以及10 个数字量输出且支持以太网通信，能够满足多设备协同控制要求，并且搭配扩展模块诸如SM 1223数字量输入输出模块，若要采集模拟量信号例如零件重量则可添加 SM1231 模拟量输入模块。

对于执行机构硬件，包含传送带所选为速度可调且最大速度达 0.5m/s 的同步带传送带、气动分拣气缸比如SMC CDQ2B 系列，其响应时间 ≤0.1s 以及机械臂针对高精度搬运选用重复定位精度 ≤±0.05mm 的 SCARA 机械臂，硬件搭建过程中要依照电气原理图来连接设备，需确保PLC 与视觉模块、执行机构的接线正确无误，同时做好接地工作，防止电磁干扰对系统稳定性产生影响。

三、PLC 程序设计与实现

PLC 程序设计得照着“模块化、逻辑清楚、容易维护”的法子来，用梯形图或者叫结构化文本（ST）这种编程语言，在西门子 TIA Portal 软件里搞开发，先把程序分成好些功能模块，像初始化模块、传送带控制模块、视觉通信模块、分拣控制模块，还有故障报警模块，初始化模块在系统刚开始的时候运行，去查看各个设备一开始的状态，比如看看气缸是不是回到原来位置了，传送带是不是停着，要是发现有不正常的情况，像是气缸没复位，那就启动故障报警，不让系统开始，传送带控制模块根据视觉模块传来的信号管传送带的启动和停止，比如说视觉相机看到零件了，PLC就发命令让传送带停下，等检测完了再接着跑，视觉通信模块可是关键，靠着以太网通信协议，像Profinet 或者TCP/IP，让PLC 和视觉软件能互相传数据，PLC 收到视觉模块发过来的“零件合格还是不合格”“规格型号”这些信息，再把这些信息存到数据寄存器里；分拣控制模块依据经视觉检测而得出的相应结果，对零件料箱进行审慎判断之后，向分拣气缸或者机械臂发送动作指令，比如说当零件呈现出规格A 且判定为合格时，由PLC 来控制气缸1 伸出从而将零件推至料箱A 之中；而故障报警模块则是对设备运行状态展开监测工作，一旦出现诸如传送带卡死、气缸动作超时之类的故障状况，PLC 就会使系统停止运行，与此同时HMI 会显示出故障类型并且发出声光报警，以此来方便工作人员进行排查[5]。

在程序编写完成之后，需要进行仿真测试以及现场调试，在TIA Portal当中运用 PLCSIM 来开展仿真工作，通过模拟零件分拣这一过程去验证程序逻辑；现场调试时要逐步对模块功能进行测试，先是测试传送带的启停情况，接着测试视觉与PLC 之间的通信状况，最后测试完整的分拣流程，并且依据调试所得到的结果去对程序进行优化，像是调整气缸动作的延时时间，以确保分拣的精度与效率得以达成。

结语

综上所述，基于PLC 以及机器视觉而进行设计与实现的那针对螺纹零件的智能分拣系统，在一定程度上体现出了现代制造业对于自动化以及智能化转型方面所存在的需求，该系统从架构的精心设计、模块的具体实现直至实际应用的整个过程里，充分展示出其自身所具备的可行性以及显著优势，在未来随着技术不断进步的背景下，此系统被期望能够融合进人工智能相关算法，以达成自适应分拣以及智能决策等目标，从而为制造业的智能化发展贡献力量，此项研究不仅为螺纹零件的智能分拣提供了相应方案，同时也能够为其他领域的自动化改造提供可借鉴之处。

参考文献：

[1]李永波，李曙生.软连接对螺纹紧固接头质量影响的研究[J].机械制造与自动化，2023，52（2）：64-67.

[2]普金莉.机械产品装配过程中螺纹紧固件扭矩控制要点剖析[J].装备制造技术，2021（4）：135-139.

[3]周杨芳，潘强.基于 PLC 的产品自动打包生产网络通信系统设计[J].技术与市场，2022，29（10）：69-71.

[4]俞洋，金彬.基于机器视觉的微型电子接插件尺寸测量[J].实验室研究与探索，2021，40（4）：13-18.

[5]刘涛，罗聿斌，董宁，等.基于机器视觉汽车轮毂尺寸自动测量系统的研究[J].中国设备工程，2021（8）：76-77.