Какую роль системы компьютерного зрения играют в четвертой промышленной революции?

Четвертая промышленная революция, или переход в эпоху «Индустрия 4.0», сегодня является одной из наиболее горячо обсуждаемых тем. Такие популярные выражения, как Интернет вещей, «умное предприятие», большие данные, цифровой двойник и искусственный интеллект, относятся не только к растущей автоматизации производственных предприятий, но и к объединению в сеть самых разнообразных систем с целью максимально глубокой интеграции информационных технологий в промышленность.

Среди информационных технологий важную роль играет компьютерное зрение. Машинное зрение выступает незаменимым компонентом любой автоматизированной среды. Это относится как к аппаратным средствам, например, в робототехнике, так и к программному обеспечению для целей анализа изображений или для обучения искусственных нейронных сетей (глубокое обучение).

Какие задачи помогает решать компьютерное зрение? В качестве примера давайте подробнее рассмотрим архитектуру «умного предприятия».

«Индустрия 4.0» – это предварительный результатом развития, которое началось почти 200 лет назад. Краткий обзор четырех этапов промышленной революции:

Индустрия 1.0, с 1830 по 1871 г.: паровой двигатель Возможность производства большего количества товаров и продуктов на механизированных заводах.

Индустрия 2.0, с 1871 по 1969 г.: электричество Сборочные линии и серийное производство. В производственном процессе выделяют автономные рабочие операции. Начинается глобализация.

Индустрия 3.0, с 1970 г. до конца XX века: рационализация и автоматизация Первые программируемые контроллеры. Человеческий труд все чаще заменяется машинным.

Индустрия 4.0 Переход на цифровые технологии Роботы заняты в производстве вместе с людьми. Сетевое взаимодействие роботов и машин друг с другом, с обрабатываемыми деталями, а также с клиентами и компаниями.

Что отвечает за «ум» в архитектуре «умного предприятия»?

Понятие «умное предприятие» означает интеллектуальное сетевое взаимодействие в сфере автоматизации производства. Знания, включающие в себя данные и процессы, являются фундаментальной предпосылкой для создания «умного предприятия». Откуда берутся эти знания?

Данные обычно собираются с помощью датчиков. Однако без надлежащей обработки, полученные от датчиков данные бесполезны – необходимо сделать их пригодными для использования сразу несколькими системами и компонентами, чтобы они смогли послужить основой для принятия решений в процессах. Именно так предприятие становится «умным».

Секрет заключается в сетевом взаимодействии всех отдельных систем или подсистем. Основой сетевого взаимодействия, как правило, является так называемая промышленная сеть, которая объединяет все датчики и исполнительные механизмы, при этом одни и те же шины передачи данных используются для их взаимодействия как друг с другом, так и со средством автоматизации, например, управляющей системой (ПЛК).

Поскольку подсистемы и устройства на предприятии иногда расположены далеко друг от друга, промышленные сети, как правило, строятся на основе протокола Ethernet с поддержкой работы в реальном времени. Стандарт Ethernet широко используется, аппаратные компоненты, такие как кабели и коммутаторы, стоят недорого, а между отдельными системами можно без проблем использовать кабели большой длины.

Системы машинного зрения как источники данных

Среди наиболее важных и высокопроизводительных датчиков в автоматизированной производственной среде можно назвать системы машинного зрения, оснащенные камерами. Они уже играют чрезвычайно важную роль в современной автоматизации производства и обычно состоят из следующих компонентов:

Камера с интерфейсом GigE и поддержкой протокола PTP для точной синхронизации множества устройств

Объектив

Кабели

Хост-контроллер (промышленный ПК) для управления и анализа

Как и остальные подсистемы, система машинного зрения должна быть объединена в сеть со всеми системами и центральной управляющей системой, как в отношении аппаратного, так и программного обеспечения. Для этого применяются особые стандарты обмена данными для промышленной связи. Эти стандарты предлагают для отдельных подсистем общий машинный язык, чтобы обеспечить совместимость между ними. Одним из таких стандартов является umati – универсальный интерфейс машинных технологий. Он основан на унифицированной архитектуре OPC UA, которая является открытым, универсальным стандартом интерфейса.

Взаимодействие в промышленной сети на базе OPC UA

OPC UA обеспечивает машиночитаемость и семантическую запись машинных данных. Этот стандарт не только регулирует подготовку машинных данных (таких как передаваемые датчиками данные и управляющие команды), но также описывает их передачу и определяет интерфейсы между системами и механизмы обеспечения безопасности.

OPC UA применим на всех уровнях промышленной сети, начиная с самого нижнего полевого уровня, где находятся датчики и исполнительные механизмы, и заканчивая уровнями абстрактной информации, такими как SCADA (система диспетчерского управления и сбора данных) и ERP (управление ресурсами предприятия), и даже на уровне облачных вычислений.

С помощью OPC UA можно объединить в сеть различные компоненты на одном уровне (горизонтально) или на разных уровнях (вертикально).

Для эффективного функционирования всех уровней «умного предприятия» необходима поддержка работы в режиме реального времени. Для этой цели стандарт предлагает возможности расширения, такие как TSN (Time Sensitive Networking – сетевое взаимодействие по времени). Соответствие OPC UA TSN также является обязательным условием для передачи изображений непосредственно из системы машинного зрения в другие подсистемы или в блок управления – эта функциональная возможность еще не реализована.

Упрощение архитектуры «умного предприятия»

Центральным связующим звеном всех систем является ПЛК, который теперь содержит все подсистемы и соответствующее программное обеспечение. Этот центральный узел также является связующим звеном для систем более высокого уровня, таких как ERP. Такую архитектуру можно дополнительно упростить за счет использования облачных систем более высокого уровня.

Такая архитектура позволит объединить в единую сеть как конвейерную ленту и робота, так и отдельные компоненты системы машинного зрения. Благодаря поддержке PTP, камеры уже предлагают возможности работы в режиме реальном времени, которые пригодятся, когда OPC UA будет принят в качестве стандарта с расширением TSN.

Если взглянуть в будущее, архитектура «умного предприятия» значительно упростится по сравнению с традиционной: