5G在农机发动机质量检测的运用

2022-09-21 16:43:33 来源:写作指导

5G在农机发动机质量检测的运用

摘要:基于5G+AI的机器视觉综合解决方案能力,针对公司常用型号发动机进行装配后的检测,实现机器视觉系统自动检测出装配中的问题,并进行相应的声光报警和与公司产线MES系统对接,对产线的发动机进行实时检测,提高生产效率,降低人工成本。

关键词:5G;大数据人工智能;智能制造;发动机

引言

5G网络,下行峰值数据速率可达20Gbps,而上行峰值数据速率超过10Gbps。此外,5G还将大大降低时延及提高整体网络效率:简化后的网络架构将提供小于5毫秒的端到端延迟。5G将给我们带来的是超越光纤的传输速度,超越工业总线的实时能力以及全空间的连接,5G将会带来业务场景的全面创新。当前公司整体生产自动化水平比较高,但产线发动机产品质量检测仍然主要依赖人工。由于发动机设计复杂,产品型号比较多,关键检查点上百个,检查和判断主要靠人,在这么大的数据量和有限的检查时间面前,工人会出现错检、漏检现象,产品质检错误还有发生,且检测效率低下,这增加了企业生产和运营成本。如何快速提高产品质量的检测效率和检测精度是公司面临的难题。

一、5G+质检平台建设内容

1、5G+基础平台建设系统实现上,在产线的质检工位部署工业高清相机和边缘服务器,通过与产线的PLC进行对接,在发动机到达工位时,自动触发工业相机对发动机进行拍照,并将高清图像连同读取的发动机设备编号、类型等信息,通过5GCPE和基站实时回传至5GMEC质检云服务平台。2、5G+AI视觉质检算法云平台使用AI视觉算法对产品的每一个检测点进行质量分析,并将分析结果利用5G网络回传至边缘服务器,并通过软件平台在现场大屏幕显示质检结果。若质检结果全部合格,系统会通过PLC向产线发送放行信号,完成发动机的最终下线;当结果中有故障点时,屏幕上会显示故障点的位置和故障类型,同时触发声光报警器进行报警,供现场工人进行参考。当处理完毕后,工人可通过产线的放行按钮予以放行。通过与产线MES系统进行对接,每台发动机的设备信息、质检的相关图像和结果、工人的修复等操作都会在生产数据库中存档,供车间进行后续的产品质量分析、追踪和溯源使用。同时,通过不断的数据累积,AI分析算法会迭代提升,从而不断提高质检的精度。当发动机沿产线进入质检工位后,质检系统会自动从托盘中读取编号,并去数据库中读取发动机的类型等信息。若该发动机的检测点信息之前标注过,那自动进入质检环节,系统会启动固定相机对发动机拍照,并控制机械臂带动移动相机进行补拍。所有拍到的照片会上传到边缘服务器进行AI分析,判断所有的检测点是否存在故障。检测的结果会在大屏幕上进行显示,包括所有检测点的状态,以及故障的原因。同时,如果有故障的话,会触发声光报警器进行报警。当发现故障时,工人可选择就地修复,会先强制放行,然后在后续工位上修复。若进入质检工位的发动机之前没有标注过,现场工人可通过管理系统触发对该机器的拍照,然后对该机型进行标注。标注结束后,系统会自动进行算法训练。训练完成后,当同款机器到达工位时,便可触发自动质检。所有的质检、修复、放行等记录均会记录到数据库,并通过管理系统进行查询。3、5G+AI平台功能检测软件系统可分为用户管理平台、逻辑控制、大屏显示、机械臂控制和PLC控制五大模块。其中,逻辑控制模块负责整个质检系统的功能逻辑控制,与其他各模块对接。其主要功能包括:与产线的控制模块连接,根据产线的运行情况启动质检系统的运行。当带有托盘的发动机到达质检工位后,其负责启动固定机位的相机进行拍照,并通知机械臂控制模块带动移动相机进行拍照。拍照结束后,其调用算法模块对拍照结果进行分析,将分析结果发送至大屏显示模块进行显示,同时记录入数据库。同时,其还负责维护整个系统的状态,处理各个模块的异常,保证生产节奏不因质检各模块的故障而打乱,是整个质检系统的最核心模块。PLC控制模块负责和产线、转盘和声光报警的通信和控制。具体的,其会通过PLC获得托盘抵达和离开的信号,读取和控制转盘的转动信息以及向声光报警器发动信号。该模块建立起了质检系统的逻辑控制和产线硬件控制之间的通道。机械臂控制模块主要负责控制两个机械臂带动相机和光源进行拍照。当发动机抵达工位,固定相机完成拍照后,机械臂控制模块会得到逻辑控制模块的通知,按照算法规划的路径控制机械臂进行运动。每次运动到故障点时,会通知逻辑控制模块触发移动相机进行拍照。该模块建立起了质检系统的逻辑控制和机械臂硬件控制之间的通道。大屏显示模块用于将相机的实时图像送至大屏幕上显示,供现场工人进行参考。其中软件界面的左侧会显示所有摄像头拍到的实时画面的缩微图。软件界面的正中央显示叠加了故障检测结果的正常大小的摄像头画面。当检测点正常时,会用绿框将检测点位置标出,并标注“正常”;当检测点出现异常时,会用红框标出,并用文字标注故障类型,同时,软件会触发声光报警器进行报警,直至故障完全修复,或该发动机离开工位。训练标注模块主要用于对新的机型进行检测点信息的标注,以及维护现有机型的标注信息。用户可在每个相机拍摄的画面上,用矩形框标注和修改检测点的位置,以及可能的故障类型。标注完成后,可点击下方的“开始训练”按钮进行算法训练。训练完成后,新的算法模型会自动完成部署,当同类型的新的发动机进入质检工位后,系统会调用新的算法模型对发动机进行质检。信息查询录入模块给用户提供了查询质检历史信息和添加新的机型信息的功能。所有已经进行过质检的机器的机型和编号、质检状态、故障详细信息以及修复信息,会以列表的形式展示。用户可通过输入机器编号查询到相应的机器的质检信息,还可以通过“添加”按钮录入新的机型的信息,供后续标注和训练用。

二、5G+质检平台的效益

针对柴油发动机型号众多、设计复杂、人工检测错检、漏检率高等痛点问题,依托AI算法及5G优势网络,布设多个高清工业相机对发动机各个面进行实时拍照,通过5G高速网络结合工业网关,将采集到的高清设备图片信息传输到云端服务器,实时进行AI算法分析并反馈结果。通过动态监控车床运行和能耗情况,实时采集生产线运行数据、分析运行状态,及时调整生产线作业,实现了发动机产品检测全程“无人化”作业和误检率“自学习”模式,带动产品检测时间降低30%,效率提升70%、误检率下降35%。填补国内农机行业5G自动质检空白社会效益。我国高度重视5G战略地位,大力推进5G技术、标准和产业发展。在网络强国、“十四五”规划、信息化发展战略等战略规划中,均对推动5G发展做出了明确部署。如在《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中指出要加快构建高速、移动、安全、泛在的新一代信息基础设施,积极推进5G发展并启动5G商用;在《“十四五”国家信息化规划》中进一步明确提出开展5G研发试验和商用,主导形成5G全球统一标准,支持企业发展面向移动互联网、物联网的5G创新应用,积极拓展5G业务应用领域。在政策的推动下,5G建设已形成自上而下的动力。伴随着我国加快实施制造强国战略,智能制造和工业互联变革内因呼唤5G,高可靠、低时延、大带宽、广覆盖、可定制的新型工业互联网关键技术助力企业迈向网络化、数字化、智能化发展,提高生产效率和竞争力。预计到2030年,我国工业领域中5G相关投入(通信设备和通信服务)约达2000亿元。在规模化生产中,研发费用仍占主要,基于技术驱动战略,不断将产品与业务深度融合,并探索基于5G网络下创新应用与业务场景的适配能力,推动产业变革。5G商业化的全面部署必将为工业领域带来全新的技术变革,也将为整个产业链的行业带来更多的机遇。5G和工业互联网的融合需要高额持续的投入和长时间的积累,5G+工业互联网发展不仅需要一拖集团这样的龙头企业引领,更加需要政府、企业、联盟、科研院所等多方力量协同。这充分印证了我国始终坚持“产学研用”相结合,着力打通科技创新、产业发展、金融服务生态链的工业互联网发展模式的正确性,进一步打造更具活力的生态体系,推动5G+工业互联网业务示范落地和规模应用。

三、5G+质检平台的应用市场前景

5G+工业视觉检测应用场景助力传统制造业数字化转型。传统制造业普遍面临原材料成本上升、劳动力短缺和盈利能力下降等压力,亟需新技术支撑数字化转型升级。5G能够为工业自动化提供10G以上的峰值速率、毫秒级的控制时延、99.999%的可靠性、部署的灵活性以及基于网络切片的专网服务。可以实现工厂各类智能装备和可穿戴设备的互联化,在离散的节点间建立连接,提高可见度。通过汇集全生产流程数据,自主完成事件识别并转化为智能化的决策。整合响应机制、优化资源调配、加强人机协作实现工业自动化的连贯性和灵活性。在智能制造时代,工厂车间中将出现更多的无线连接,促使工厂车间网络架构不断优化,网络化协同制造与管理水平有效提升,保持对整个产品生命周期的全连接。未来工厂中所有智能单元均可基于5G无线组网,生产流程和智能装备的组合可快速、灵活调整,以适应市场的变化和客户需求越来越个性化、定制化的趋势。5G工业专网及主要应用场景包括:一是替代线缆,实时控制,5G特有的低时延、高可靠特性,使得无线技术应用于工业实时控制领域成为可能,5G将成为未来工业有线控制网络有力的补充或替代;二是工业影像,机器视觉,5G大带宽及移动性优势能够支撑工业可穿戴设备、工业AR、工业相机等高清影像的实时无线传输,在网络边缘汇聚智能,可提升工作效率、降低整体成本;三是更安全、更大规模调度,5G相比WiFi可实现更泛在连续的覆盖,提供更高的安全性,能够支持对机器人、AGV等移动设备的远程控制和大规模调度;四是万物互联、工业大数据,5G网络相对于传统窄带物联网可支持更高密度的工业传感器/变送器、仪器仪表和智能装备的接入,支持高并发、大数据量的通信;五是专网服务能力,通过MEC本地分流和网络切片技术为制造企业打造5G工业专网,增强差异化网络服务能力和资源保障。总之,通过5G技术的尝试应用,构建基于5G+AI的机器视觉综合解决方案,有效的解决了公司发动机装配后检测问题,快速提高产品质量的检测效率和检测精度,实现机器视觉系统自动检测出装配中的问题,并进行相应的声光报警和与公司产线MES系统对接,提高生产效率,降低人工成本。通过该应用尝试找到了5G商用的一个比较好的应用场景,为5G技术在农业机械发动机制造领域的推广奠定了基础。

作者:常亚洲 边恺 潘海涛 李玄浩 伊瑞雅 孙战胜 单位:中国一拖集团有限公司