集成视觉,让控制更智能收藏

网友投稿 252 2024-01-20


背景工业控制系统的发展经过三次历程:机械控制,电子控制,计算机控制工业2.0时代,主角是自动化,大量应用PLC、DCS、运动控制器以及一些专用的机械装置,其目的是通过自动化生产来代替人力生产,提高生产效率,提升标准化生产水平。

集成视觉,让控制更智能收藏

然而,随着工业智能化需求的日益增长,以传统PLC/DCS为代表的第三代控制系统已经不能满足工业智能化的需求,传统的PLC/DCS,其定位依然局限在控制本身,不能够与越来越多的IT应用、AI应用,例如机器视觉、边缘计算相结合,这一限制无疑将会大大减弱工业控制系统灵活性和可扩展性。

第四代的控制技术一定是智能化的控制系统,从而满足工业互联网、工业4.0应用的需求我们讨论智能化的控制系统,它应该是一个开放的平台,支持软件、硬件解耦,允许用户选择首选组件和解决方案,实现轻松的可扩展性和系统模块化。

如今,从食品、包装到半导体、3C电子等不同行业领域,机器视觉越来越在智能制造变革中扮演着重要的作用机器视觉系统就相当于智能工厂的“核心检查员”,其作用相当于代替了人的眼睛相对应的,智能工厂中的运动控制相当于是用自动化、用机器来代替人力。

目前,在包含了机器视觉和运动控制的智能制造场景中,厂商通常会面临如下问题:·由于涉及运动控制,视觉检测等多个关键工艺,视觉检测控制系统需要工控机以及PLC或运动控制器一起配合实现;·需要两类工程师配合:PLC编程语言工程师和视觉系统开发的C/C#高级语言工程师;

·花费更多时间在多套系统整合上,容易导致项目延期;·控制器与视觉的工控机之间采用有线的以太网通信,当通信数据量大时,需要牺牲一部分设备加工效率,同时大量数据传输也为系统稳定性和检测精度的降低埋下隐患这些问题对控制系统提出了非常高的要求:

·高算力:因为需要做机器视觉分析,所以需要控制系统拥有大算力的CPU甚至是GPU;·高实时性:因为装置涉及到相机触发拍照,涉及到高速运动控制,所以需要控制系统拥有非常高的实时性;外设互联:系统连接的外设涉及到伺服轴(通常为EtherCAT伺服),气缸,按钮,指示灯,限位开关等,需要方便扩展,支持多种IO,多种接口和协议;

·开放性:系统需要灵活支持多种第三方应用,如机器视觉、边缘计算、数据库等技术方案随着生产效率的不断提升,机器视觉和产线的融合正在加速,用一个硬件设备将机器视觉和工业自动化控制、机器人控制完美融合在一起,必定会成为趋势。

 现阶段比较受关注的软件定义技术,就是将现有CPU资源进行切分,利用虚拟化的技术,切分成若干个软CPU,替换传统硬件CPU的功能,用以完成相互独立的任务这个技术有一个天然的优势,就是多个独立系统之间的数据通讯是通过内部共享内存或者虚拟总线的方式,在多系统融合的时候,可以用最快的速度传输信息,从而提升整体效率。

在工业领域,因为大部分场合控制对实时性的要求很高,很多运动控制的实时性要求达到1ms甚至微秒级,所以普通的操作系统,如Linux、WINDOWS等很满足如此高的实时性,但同时为了保障机器视觉的应用生态,工业控制也需要支持Linux或WINDOWS这种非实时系统,这就需要应用软件定义技术。

近些年军转民的技术非常多,其实早在2017年,军方就将三大操作系统之一的道操作系统转给了民用市场,取名INTEWELL此前道操作系统广泛用在飞行器和大型舰船之上,众所周知,军品对实时性、安全稳定性要求会比工业更加严格,所以Intewell操作系统有着超强的实时能力,同时利用虚拟化及微核技术,实现将不同等级任务同时隔离运行,互不干扰,又相互交换信息。

Intewell操作系统其实时性最快可达到50us,支持CPU虚拟化,实现软件定义有了强实时性的操作系统作为底层,结合软件定义的技术,形成一个可以同时执行实时控制任务+信息处理任务的边缘控制器;一个硬件设备,既可以做工业实时控制,又可以运行视觉算法软件。

 边缘控制器采用了高性能i7处理器,甚至可以支持GPU扩展,提供更大的算力支撑边缘控制器其中预装Intewell操作系统,通过高实时虚拟化技术在一台硬件上同时运行桌面系统如Windows/Linux,以及实时系统,各虚拟化系统之间互相隔离,互不干扰。

案例以一个刀片检测的装置为例,客户在检测装置中采用了一台加装GPU的边缘控制器,配置8核心i7处理器,配置英伟达专用显卡为视觉分析提供强大算力支撑系统通过EtherCAT连接装置的伺服驱动器控制相机云台快速调整位置,通过一套分布式I/O,配置DI,DO,AI等接口连接现场的传感器、按钮、气缸、开关等设备。

缘控制器预装了Intewell操作系统,在Intewell上同时运行了Windows10和一个实时系统其一,Windows10系统运行机器视觉检测刀片的外形和尺寸,运行HMI软件提供人机交互能力,装置中配置一个显示屏幕,配置USB的鼠标键盘即可实现操作员站功能;其二,实时系统通过MaVIEW组态实现多轴运动控制、PLC控制任务;其三,Windows10和实时系统之间采用共享内存方式交互数据,大大提升了数据交互实时性。

该方案采用了一台边缘控制器整合了原有的工控机及PLC控制器架构,帮助客户降低设备采购成本,减少设备安装空间具体优势如下:·安全隔离分区虚拟化Intewell的高实时虚拟化技术,支持非实时Windows系统和运动控制实时系统相互独立,Windows死机/重启不影响实时系统运行。

·高实时性Intewell的实时系统其抖动性能能达到5us级,支持高速运动控制场景·采用共享内存方式实现视觉应用与运动控制之间高速数据交互·高性能内置八核心i7处理器,支持高性能GPU扩展,为机器视觉、深度学习等应用提供大算力支撑。

该方案中,配置CPU其中的7核心给Windows系统,1核心给实时系统,保证了Windows系统运行机器视觉必要的计算资源支持·支持多种接口多种协议边缘控制器配置以太网、RS232/422/485串口、CAN、USB、本地DI&DO等多种接口,支持主流工业通信协议:Modbus TCP/RTU, CANopen, EtherCAT, Ethernet/IP, Profinet, J1939, MQTT, OPC UA等,并支持自定义TCP、自定义CAN和自定义串口使用方式,轻松对接现场设备。

·开放集成非实时Windows系统可集成第三方APP,如:视觉分析、数据库、HMI等,客户应用更方便·快速开发边缘控制器采用标准工业语言进行编程,支持IEC61131-3标准的编程语言,提供符合PLCopen规范的运动控制库针对轴进行控制编程,符合自动化工程师使用习惯。

此外,该编程软件还提供了独立的算法库开发工具Lib developer,支持工程师以C/C++高级语言方式开发行业know-how算法库导入编程软件中使用该方案中,采用一台边缘控制器替代了原有的工控机及PLC,打造了更紧凑易扩展的控制系统方案,对于客户来说,带来以下效益:降低设备采购成本、减少设备安装空间、提高整体运行效率、减少后期维护成本、节省项目时间成本,从而提升客户刀片检测装置整体的市场竞争力。

现在,这种融合视觉的控制系统还应用在工业机器人、自动驾驶移动工程机械等领域一条焊接机器人产线,通常会包括一套六轴机器人本体的控制系统、产线的PLC控制系统以及焊缝识别的视觉系统我们完全可以使用一套边缘控制器系统整合原有的机器视觉工控机、焊接机器人控制器及产线PLC控制器,应用操作系统的虚拟化,在一台边缘控制器上同时运行一个Windows桌面系统,一个实时系统处理机器人控制,一个实时系统处理产线PLC控制。

为了保证视觉分析的算力基础,我们把八核心处理器的六个核心分配给Windows,一个核心用于机器人控制的RTOS,一个核心用于产线PLC控制的RTOS这样的部署方式,除了能给客户带来节省设备采购成本、节省安装空间等价值外,最重要的是通过一台设备内部共享内存方式交互数据可以大大提升任务间的交互效率,也就是从机器视觉识别焊缝、规划路径到机器人动作的时间可以大幅缩短,进而提高生产效率。

又例如在自动驾驶移动工程机械场景中,通常会包括一套车载PLC控制器以及一套自动驾驶工控机我们可以使用一套边缘控制器系统整合原有的自动驾驶工控机、车载PLC控制器,应用操作系统的虚拟化,在一台边缘控制器上同时运行一个Linux系统做自动驾驶,一个实时系统做车载PLC控制。

自动驾驶业务通过以太网连接IP摄像头,分析处理后通过共享内存方式与车载PLC控制之间交互数据,由车载PLC控制通过CAN总线连接车辆的各个ECU实现车辆控制这样的部署方式,可以减少设备数量,减少设备安装空间要求。

作为视觉+控制的智能控制系统,边缘控制器的代表性案例包括:在广州某芯片生产贴装检测线中,使用一台边缘控制器集成视觉分析与检测装置的PLC控制、伺服运动控制;某手机生产线外观检测工段,使用一台边缘控制器集成了3D建模、表面缺陷检测分析与检测台伺服运动控制;某刀片生产线,以一台边缘控制器为核心打造一体化的刀片检测装置,边缘控制器上运行第三方的视觉软件测量分析刀片外形、尺寸,以及运动控制功能快速调节相机的云台并控制抓拍等。

控制系统集成视觉不仅可以在经济价值、安装等方面带来直接的好处,更可以优化控制策略,提高智能化水平,提高生产效率更进一步,随着国际形势的发展,大型的国企,能源、钢铁、水利、石油石化等关键工业领域都在呼唤国产化解决方案,在这种背景下,可以将处理器换成国产处理器如龙芯或者飞腾,GPU也可以换成寒武纪,从而实现硬件、操作系统和软件全面国产化的视觉+控制解决方案,助力国计民生的重要工业行业走向自主可控、走向智能化。

版权声明:本文内容由网络用户投稿,版权归原作者所有,本站不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容,请联系我们jiasou666@gmail.com 处理,核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。

上一篇:机器视觉在锂电行业的创新应用收藏
下一篇:碳化硅技术如何变革汽车车载充电收藏
相关文章

 发表评论

暂时没有评论,来抢沙发吧~