CODESYS配置AIxBoard软PLC实现AI视频分析

在工业自动化领域，PLC（可编程逻辑控制器）扮演着至关重要的角色。而随着人工智能技术的不断发展，将AI与PLC相结合，以实现更高级别的自动化控制，已成为当前的研究热点。本文将详细介绍如何使用CODESYS在英特尔开发套件AIxBoard上配置软PLC，并通过AI视频分析实现辅助控制。

一、背景介绍

1.1 CODESYS简介

CODESYS（Controlled Development System）是一款功能强大的PLC软件编程工具，它支持IEC61131-3标准的IL、ST、FBD、LD、CFC、SFC六种PLC编程语言。CODESYS为PLC程序员提供了一个简单的编程方法，其编辑器和调试器功能建立在高级编程语言（如Visual C++）的基础上。目前，全球有近400家的控制系统生产制造商是CODESYS的用户，包括ABB、施耐德电气、三菱自动化等知名企业。

1.2 英特尔开发套件AIxBoard介绍

英特尔开发套件AIxBoard™是一款功能强大的小型计算机，专为支持入门级边缘人工智能应用程序和设备而设计。该开发板是类树莓派的x86主机，可支持Linux Ubuntu及完整版Windows操作系统。板载英特尔4核处理器，最高运行频率可达2.9GHz，且内置核显（iGPU），板载64GB eMMC存储及LPDDR4x 2933MHz内存（4GB/6GB/8GB），内置蓝牙和Wi-Fi模组，支持USB3.0、HDMI视频输出、3.5mm音频接口及1000Mbps以太网口。其接口与Jetson Nano载板兼容，GPIO与树莓派兼容，能够最大限度地复用生态资源。

二、CODESYS在AIxBoard上的软PLC配置

2.1 前期准备

• 软件安装：首先，需要在PC上安装CODESYS软件，本文使用的版本为CODESYS V3.5 SP17。同时，还需要在AIxBoard上安装Ubuntu 20.04LTS操作系统，并安装CODESYS Control for Linux SL和CODESYS Edge Gateway for Linux软件包。
• 环境配置：为了提高AIxBoard的适用性，需要安装python以进行共享内存通信，并安装Epics（Experimental Physics and Industrial Control System）以验证CODESYS能够与外界程序通信。

2.2 工程建立

• 新建工程：在CODESYS中，选择文件-新建工程，命名工程为AIxBoard，选择新建标准工程。在弹出的标准工程对话框中，选择设备为CODESYS Control for Linux SL，选择结构化文本（ST）作为编程语言。
• 加载函数库：将所需的函数库（如SysShm和SysTypes2 Interfaces）加载到工程中。

2.3 设备配置与编程

• 添加设备：在CODESYS中，通过设备树添加AIxBoard作为控制器设备，并配置其IO模块。
• 编程实现：利用CODESYS提供的编程语言（如ST），编写PLC控制程序，实现AI视频分析的辅助控制功能。例如，可以通过视频分析算法检测生产线上的物体，并将检测结果传递给PLC，由PLC根据预设的逻辑进行控制操作。

三、AI视频分析辅助控制实现

3.1 视频分析算法

为了实现AI视频分析辅助控制，需要选择合适的视频分析算法。这些算法可以基于深度学习、机器学习等技术，实现对视频帧的实时处理和分析。例如，可以使用OpenVINO™等框架来加速视频分析算法的运行。

3.2 实时通信与控制

• 实时通信：通过共享内存或网络通信等方式，实现PLC与视频分析算法之间的实时数据交换。
• 控制逻辑实现：根据视频分析算法的输出结果，编写PLC控制逻辑，实现对生产线的实时控制。例如，当检测到生产线上的物体位置偏移时，可以触发PLC发出调整信号，使生产线上的机械臂或传送带进行相应的调整。

四、实例展示

以某智能制造生产线为例，通过使用CODESYS在AIxBoard上配置的软PLC，并结合AI视频分析算法，实现了对生产线上的物体进行实时检测和控制。当检测到物体位置偏移或数量异常时，PLC会立即发出调整信号，使生产线上的设备进行相应的调整或报警提示。这一应用不仅提高了生产线的自动化水平，还显著提升了生产效率和产品质量。

五、总结与展望

本文详细介绍了如何使用CODESYS在英特尔开发套件AIxBoard上配置软PLC，并通过AI视频分析实现辅助控制。通过这一应用实例，展示了CODESYS与AIxBoard的结合在工业控制检测领域的强大功能。未来，随着人工智能技术的不断发展，相信这一领域将会有更多的创新和应用出现。

此外，值得一提的是，在实现这一功能的过程中，千帆大模型开发与服务平台提供了强大的技术支持和模型训练服务。通过该平台，用户可以轻松构建和训练自己的AI模型，并将其部署到AIxBoard等边缘设备上，实现更高效的AI应用。这一平台的出现，无疑将进一步推动人工智能技术在工业自动化领域的发展和应用。