Sanal Ayıklama Uygulaması (Factory I/O & Python)

Bu depo, TIA Portal, Factory I/O ve Python kullanılarak geliştirilen sanal ayıklama (görüntü işleme ile nesne ayrıştırma) projesinin kaynak kodlarını ve teknik dokümantasyonunu içerir.

Proje Tanımı

Proje, Factory I/O ortamındaki bir konveyör hattı üzerinde hareket eden mavi ve yeşil hammaddelerin simülasyon ekranından algılanarak ilgili iticiler (pusher) vasıtasıyla ayrıştırılmasını sağlar.

Sistem Bileşenleri

• Kontrolcü: Siemens S7-1200 (PLCSIM V20 üzerinde simüle edilmiştir)

• Saha Simülasyonu: Factory I/O

• Görüntü İşleme ve Karar Mekanizması: Python (OpenCV, MSS, Snap7)

• Haberleşme: NetToPLCSim ve S7 İletişim Protokolü ## Dosya Listesi

• sanal_ayiklama.py: Görüntü işleme, renk algılama ve PLC ile veri haberleşmesini sağlayan ana Python kodu.

• roi-belirleme.py : Görüntünün ekrandan hangi noktadan alınacağını sağlayan ROI kordinatlarını belirleyen Python kodu.

• README.md: Proje dokümantasyonu.

Gereksinimler

Projenin çalıştırılması için aşağıdaki yazılımlar gereklidir:

1. TIA Portal V20 (veya uyumlu sürüm)
2. PLCSIM V20
3. Factory I/O
4. NetToPLCSim (PLCSIM ve harici ağ arayüzü köprüsü için)
5. Python 3.x

Python Kütüphaneleri

Gerekli kütüphaneleri yüklemek için terminalde şu komutu çalıştırın:

pip install opencv-python numpy mss python-snap7

Kurulum ve Çalıştırma Adımları

1. TIA Portal ve PLCSIM

• Factory I/O S7-1200 şablonunu (template) kullanarak projeyi açın.
• PLC ayarlarında "Permit access with PUT/GET communication" seçeneğini aktif edin.
• Projenizi derleyin ve PLCSIM'e yükleyin.

2. NetToPLCSim

• Aracı yönetici olarak çalıştırın.
• Yerel ağ IP adresiniz (PC IP) ile PLCSIM IP adresini (Genellikle 192.168.0.1) eşleştirin.
• Server'ı başlatın.

3. Factory I/O

• Sahne konfigürasyonunu yapın (Sürücü olarak Siemens S7-PLCSIM seçin).
• Giriş/Çıkış adreslerini TIA Portal projesindeki etiketlerle (tag) eşleştirin.
• Simülasyonu başlatın.

4. Python

• sanal_ayiklama.py dosyasını açın.
• PLC_IP değişkenini NetToPLCSim'de ayarladığınız (kendi bilgisayarınızın) IP adresi ile güncelleyin.
• Betiği çalıştırın.

Çalışma Prensibi

Python betiği (sanal_ayiklama.py), mss kütüphanesi ile ekranın belirli bölgelerinden (ROI) anlık görüntü alır. OpenCV kullanılarak alınan görüntü HSV formatına çevrilir ve belirlenen renk eşiklerine göre maskeleme yapılır. Maskelenen alandaki piksel yoğunluğuna göre nesne algılanırsa, snap7 kütüphanesi aracılığıyla PLC'nin ilgili hafıza bitleri (M50.0, M51.0 vb.) tetiklenir.

---

Python Kaynak Kodu

Projenin temelini oluşturan sanal_ayiklama.py dosyasının içeriği aşağıdadır:

import time
import cv2
import numpy as np
import mss
import snap7
from snap7 import util

# --- YAPILANDIRMA ---
# PLC Bağlantı Ayarları (NetToPLCSim IP Adresi)
PLC_IP = "192.XXX.XXX.XXX" 
RACK = 0
SLOT = 1

# Renk Eşik Değerleri (HSV)
blue_low = np.array([75, 30, 20])
blue_high = np.array([140, 255, 255])

green_low = np.array([40, 80, 50])
green_high = np.array([80, 255, 255])

# İlgi Alanları (ROI) - Ekran çözünürlüğüne göre ayarlanmalıdır
roi_blue = {'top': 432, 'left': 692, 'width': 48, 'height': 44}
roi_green = {'top': 565, 'left': 1253, 'width': 50, 'height': 68}

px_threshold = 1200
gecen_sure = 0.10
last_log = 0 
show_debug = True

# --- PLC BAĞLANTISI ---

plc = snap7.client.Client()
plc.connect(PLC_IP, RACK, SLOT)

# --- ANA DÖNGÜ ---
with mss.mss() as scr:

    while True:

        t0 = time.perf_counter()
        img_b = np.array(scr.grab(roı_blue))[:, :, :3]
        img_g = np.array(scr.grab(roı_green))[:, :, :3]

        hsv_b = cv2.cvtColor(img_b, cv2.COLOR_BGR2HSV)
        hsv_g = cv2.cvtColor(img_g, cv2.COLOR_BGR2HSV)
        
        blue_mask  = cv2.inRange(hsv_b, blue_low, blue_hıgh)
        green_mask = cv2.inRange(hsv_g, green_low, green_hıgh)

        blue_px  = cv2.countNonZero(blue_mask)
        green_px = cv2.countNonZero(green_mask)

        blue  = blue_px  > px_threshold
        green = green_px > px_threshold

        byte_blue = bytearray(plc.mb_read(50, 1))
        util.set_bool(byte_blue, 0, 0, blue)
        plc.mb_write(50, 1, byte_blue)
        
        byte_green = bytearray(plc.mb_read(51, 1))
        util.set_bool(byte_green, 0, 0, green)
        plc.mb_write(51, 1, byte_green)

        now = time.time()
        if now - last_log > 0.5:
            print(f"MAVİ px={blue_px:5d} eşik={px_threshold} -> {int(blue)} | YEŞİL px={green_px:5d} -> {int(green)}")
            
            last_log = now

        if show_debug:
            cv2.imshow("Mavi ROI", img_b)
            cv2.imshow("Mavi Maskleme", blue_mask)
            cv2.imshow("Yeşil ROI", img_g)
            cv2.imshow("Yeşil Maskeleme", green_mask)
            if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
                break
        dt = time.perf_counter() - t0
        if dt < gecen_sure: time.sleep(gecen_sure - dt)

cv2.destroyAllWindows()
plc.disconnect()

Kaynak

Orijinal Makale: Proje Sayfası | Proje Yapım Aşamaları