一种PLC自动控制系统的制作方法

本发明涉及工业控制，具体涉及一种plc自动控制系统。

背景技术：

1、plc是一种广泛应用于工业控制领域的可编辑逻辑控制器，用于实现机械自动化，加快工作效率，车企在制造生产的过程中，同样广泛运用plc，但是在维修售后服务中，却对plc的使用较不重视，主要依赖人工进行维修，不但降低工作效率，而且部分维修人员的技术不够精湛，导致维修过程中给顾客带来不好的体验，因此，汽修厂运用plc进行自动化维修是很有必要的。

2、现有的技术基本能够可以满足当前需求，但是还存在一定的缺陷，其具体表现在：(1)现有技术在获取客户的汽车图像时，对光强的调节缺乏一定的关注，通过红外摄像头获取客户汽车图像时，由于环境光强和车身颜色的原因，会导致汽车本身颜色是纯色的，但是拍摄出来的图像灰度却不一致，从而影响后续分析，无法准确识别到掉漆或者沾污的地方，导致plc系统误判，降低工作效率，降低客户的信任度。

3、(2)现有技术对于自动化补漆缺乏一定的重视，依赖人工进行补漆操作，客户自主发现掉漆的地方，并且在汽修厂由人工进行补漆，一方面没有采用机器视觉技术确认掉漆区域，导致部分掉漆区域无法被及时被发现，从而容易对汽车涂层下的钢材部分产生损害，另一方面，依赖人工根据经验进行操作，容易出现补漆后，涂层不均和补漆区域与其他区域颜色深浅不一致的问题，导致汽车不够美观，从而降低客户的体验，减少企业的收入。

4、(3)现有技术在自动清洁汽车外表面沾污时，对有机溶剂量的控制缺乏一定的重视，在清洁汽车外表面沾污时，使用过多有机溶剂容易导致车漆涂层受到损害，从而暴露车漆涂层下的钢材，若没有及时发现并进行补漆，则容易出现钢材生锈的问题，从而导致汽车寿命降低，降低客户对维修的满意度。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供的一种plc自动控制系统，解决了背景技术中存在的问题。

2、为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：本发明提供一种plc自动控制系统，包括：汽车车身外表面信息获取模块，用于通过plc操作无人机扫描客户的汽车车身外表面，并使用建模软件创建客户的汽车车身外表面三维模型，获得红外摄像头在汽车车身外表面的检测路径，并获取汽修厂在当前监测时间点的环境光照强度、客户的汽车的车型和使用时长，计算红外摄像头在当前监测时间点的照射光照强度，获取客户的汽车车身外表面的图像。

3、汽车图像分析模块，用于从本地数据库获取汽车凹陷测量仪的测量面积，从而获取客户的汽车车身外表面的各区域，分析客户的汽车车身外表面的各目标区域。

4、汽车目标区域分析模块，用于通过plc操作汽车凹陷测量仪，获取客户的汽车车身外表面的各目标区域的深度特征值，并筛选客户的汽车车身外表面的各掉漆区域、各沾污区域、各凹陷区域和各凸起区域。

5、汽车补漆处理模块，用于分析客户的汽车车身外表面的各掉漆区域的适宜补漆枪，计算客户的汽车车身外表面的各掉漆区域的补漆量，评估客户的汽车车身外表面的各掉漆区域的补漆颜料色度值，并由plc控制机械臂上的补漆枪进行补漆操作。

6、汽车凹陷与沾污处理模块，用于获取客户的汽车车身外表面的各沾污区域的沾污物，计算客户的汽车车身外表面的各沾污区域的所需有机溶剂量，并通过plc控制机械臂进行除污操作，将客户的汽车车身外表面的各凹陷区域和各凸起区域由plc发送至上位计算机，并由上位计算机发送至维修师。

7、优选地，其特征在于，所述计算红外摄像头在当前监测时间点的照射光照强度，其具体计算方法为：从本地数据库获取各车身颜色的摄像头照射光照强度、各参考环境光照强度对应的补偿摄像头照射光照强度和各汽车的车型在各使用时长的车身颜色，并依据客户的汽车的车型和使用时长，提取客户的汽车的车身颜色，并提取客户的汽车的车身颜色的摄像头照射光照强度b。

8、依据汽修厂在当前监测时间点的环境光照强度，提取汽修厂在当前监测时间点的环境光照强度对应的补偿摄像头照射光照强度c，计算红外摄像头在当前监测时间点的照射光照强度β＝b+c。

9、优选地，其特征在于，所述分析客户的汽车车身外表面的各目标区域，其具体分析方法为：从本地数据库获取汽车车身的颜色对应的参考灰度值、预定义的灰度偏差系数，依据客户的汽车的车身颜色，提取客户的汽车的车身颜色对应的参考灰度值a，依据客户的汽车车身外表面的图像，提取客户的汽车车身外表面的图像的各像素点对应灰度值，并提取客户的汽车车身外表面的各区域的图像的各像素点对应灰度值brn，其中r为各区域的编号，r＝1,2,...,s，s为大于2的正整数，n为各像素点的编号，n＝1,2,...,m，m为大于2的正整数，计算客户的汽车车身外表面的各区域的图像的灰度偏差系数m为像素点的数量。

10、将客户的汽车车身外表面的各区域的图像的灰度偏差系数与预定义的灰度偏差系数进行比对，若客户的汽车车身外表面的某区域的图像的灰度偏差系数小于预定义的灰度偏差系数，则将该区域标记为目标区域，从而筛选客户的汽车车身外表面的各目标区域。

11、优选地，其特征在于，所述筛选客户的汽车车身外表面的各掉漆区域、各沾污区域、各凹陷区域和各凸起区域，其具体筛选方法为：从本地数据库获取凹陷深度特征值区间、预估掉漆深度特征值区间、预估凸起深度特征值区间。

12、将客户的汽车车身外表面的各目标区域的深度特征值与凹陷深度特征值区间进行比对，若客户的汽车车身外表面的某目标区域的深度特征值包含于凹陷深度特征值区间，则将该目标区域标记为凹陷区域，从而筛选客户的汽车车身外表面的各凹陷区域，反之，则将客户的汽车车身外表面的该目标区域的深度特征值与预估掉漆深度特征值区间进行比对，若客户的汽车车身外表面的该目标区域的深度特征值包含于预估掉漆深度特征值区间，则将该目标区域标记为掉漆区域，从而筛选客户的汽车车身外表面的各掉漆区域。

13、将客户的汽车车身外表面的各目标区域的深度特征值与预估凸起深度特征值区间进行比对，若客户的汽车车身外表面的某目标区域的深度特征值包含于预估凸起深度特征值区间，则将该目标区域标记为预估凸起区域，从而筛选客户的汽车车身外表面的各预估凸起区域。

14、提取客户的汽车车身外表面的各预估凸起区域的图像，判断客户的汽车车身外表面的各预估凸起区域的图像是否出现沾污物，若客户的汽车车身外表面的某预估凸起区域的图像出现沾污物，则将该预估凸起区域标记为沾污区域，从而筛选客户的汽车车身外表面的各沾污区域，反之，则将该预估凸起区域标记为凸起区域，从而筛选客户的汽车车身外表面的各凸起区域。

15、优选地，其特征在于，所述分析客户的汽车车身外表面的各掉漆区域的适宜补漆枪，其具体分析方法为：从本地数据库获取汽修厂各次维修掉漆区域的异常像素点数量fl和补漆枪的枪口面积gl、各补漆枪的枪口面积hp，其中l为各次维修掉漆区域的编号，l＝1,2,...,u，u为大于2的正整数，p为各补漆枪的编号，p＝1,2,...,q，q为大于2的正整数。

16、依据客户的汽车车身外表面的各区域的图像的各像素点对应灰度值，提取客户的汽车车身外表面的各掉漆区域的图像的各像素点对应灰度值。

17、根据客户的汽车的车身颜色对应的参考灰度值，将客户的汽车车身外表面的各掉漆区域的图像的各像素点对应灰度值与汽车车身的颜色对应的参考灰度值进行比对，若客户的汽车车身外表面的某掉漆区域的图像的各像素点对应灰度值与汽车车身的颜色对应的参考灰度值不一致，则将该像素点标记为异常像素点，从而筛选客户的汽车车身外表面的某掉漆区域的图像的各异常像素点，统计客户的汽车车身外表面的各掉漆区域的图像的各异常像素点，统计客户的汽车车身外表面的各掉漆区域的图像的异常像素点数量dt，其中t为各掉漆区域的编号，t＝1,2,...,k，k为大于2的正整数。

18、计算客户的汽车车身外表面的各掉漆区域与各补漆枪的相关度其中u为维修掉漆区域的次数。

19、依据客户的汽车车身外表面的各掉漆区域与各补漆枪的相关度，筛选客户的汽车车身外表面的各掉漆区域相关度最高的补漆枪，并将其标记为客户的汽车车身外表面的各掉漆区域的适宜补漆枪。

20、优选地，其特征在于，所述计算客户的汽车车身外表面的各掉漆区域的补漆量，其具体计算方法为：依据客户的汽车车身外表面的各目标区域的深度特征值，提取客户的汽车车身外表面的各掉漆区域的深度特征值ft。

21、从本地数据库获取单位体积所需喷漆量g，并依据客户的汽车车身外表面各掉漆区域的图像的异常像素点数量dt，计算客户的汽车车身外表面的各掉漆区域的补漆量λt＝|ft|*dt*g。

22、优选地，其特征在于，所述评估客户的汽车车身外表面的各掉漆区域的补漆颜料色度值，其具体评估方法为：从本地数据库获取补漆颜料色度值的补漆量变化阈值n、超出阈值的单位补漆量的色度值提升值h、各汽车车身的颜色对应的色度值，提取客户的汽车的车身颜色对应的色度值k。

23、评估客户的汽车车身外表面的各掉漆区域的补漆颜料色度值

24、优选地，所述计算客户的汽车车身外表面的各沾污区域的所需有机溶剂量，其具体计算方法为：从本地数据库获取各沾污物对应的有机溶剂、清除各单位体积沾污物所需有机溶剂量，提取客户的汽车车身外表面图像的各沾污区域的沾污物对应的有机溶剂、清除单位体积沾污物所需有机溶剂量mx，其中x为各沾污区域的编号，x＝1,2,...,y，y为大于2的正整数。

25、依据客户的汽车车身外表面的各目标区域的深度特征值，提取客户的汽车车身外表面的各沾污区域的深度特征值jx。

26、依据客户的汽车车身外表面的各区域的图像的各像素点对应灰度值，提取客户的汽车车身外表面的各沾污区域的图像的各像素点对应灰度值，并统计客户的汽车车身外表面的各沾污区域的图像的异常像素点数量lx。

27、分析客户的汽车车身外表面的各沾污区域的所需有机溶剂量

28、本发明的有益效果在于：(1)本发明的汽车车身外表面信息获取模块通过创建客户的汽车车身外表面三维模型，方便进行图像分析，并在获取客户的汽车车身外表面的图像时，动态调节红外摄像头的照射光照强度，从而准确识别到掉漆或者沾污的地方，防止plc系统误判，提高工作效率，提高客户的信任度。

29、(2)本发明的汽车图像分析模块将客户的汽车车身外表面进行区域划分，方便后续分析。

30、(3)本发明的汽车目标区域分析模块通过进一步筛选客户的汽车车身外表面的各掉漆区域、各沾污区域、各凹陷区域和各凸起区域，方便后续进行分析。

31、(4)本发明的汽车补漆处理模块通过确定各掉漆区域的适宜补漆枪，并计算各掉漆区域的补漆量，从而评估各掉漆区域的补漆颜料色度值，一方面采用机器视觉技术确认掉漆区域，能够及时发现掉漆区域，减少对汽车涂层下的钢材部分产生损害，另一方面，减少对人工的依赖，减少涂层问题的发生率，从而提高客户的体验。

32、(5)本发明的汽车凹陷与沾污处理模块通过计算客户的汽车车身外表面的各沾污区域的所需有机溶剂量，从而精确把握有机溶剂的用量，防止出现使用过多有机溶剂容易导致车漆涂层受到损害的问题，提高汽车寿命，提高客户对维修的满意度。