Integrating Computer Vision in a CODESYS PLC to Enable Intelligent Object Identification

2024

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/icom61675.2024.10652332
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

This research investigates the synergy between com-puter vision and programmable logic controllers (PLCs) for enhancing material recycling efficiency. Focusing on aluminum can and glass bottle recycling, this study develops and simulates a user-centric vending machine system. The system employs a convolutional neural network (CNN) for accurate object recog-nition, integrated with a PLC-based control system via the OPC UA communication protocol. By incentivizing recycling through discount offers, the vending machine aims to promote sustainable waste management practices. Successful simulation demonstrates the feasibility of this approach, highlighting the potential for computer vision and PLC integration in the development of advanced recycling solutions.