基于Niagara的物联网生产线管理系统设计*

邢 森，闫利文，江津海

(1.天津职业技术师范大学 机械工程学院，天津 300222； 2.天津中德应用技术大学 机械工程学院，天津 300350)

0 引 言

智能制造这一概念伴随德国工业4.0的提出而出现，即通过物联网信息系统将工业生产中的原材料供应，产品制造，成品销售等生产流程信息数据化、智慧化，从而实现高速高效私人化的产品供应。随着“中国智造2025”口号的提出，我国制造业开始了由传统制造向智能制造的逐步转型[1]。生产线作为产品制造过程必经的路线。生产线的自动化、智能化是实现智能生产的必要条件[2]。

基于市场的需要，搭建智能化生产线的企业不段增多。目前，智能化生产线在产品质量检测和设备故障诊断等方面，受到各设备之间通讯协议的兼容问题影响[3]。在生产线升级设备和技术时，生产线的智能管理系统也需要再次开发。

笔者提出了基于Niagara应用框架开发平台的智能生产线管理系统，该智能生产线管理系统结合基于深度学习的产品表面缺陷检测技术和故障诊断技术。在改善上述问题的前提下，实现自动化生产线全生产过程的智能控制与信息检测。

1 系统整体构架

该系统是基于物联网的智能化生产线系统。其通过Niagara应用框架开发平台，结合专家系统分析方法对生产线进行二次开发，实现远程实时监测和远程控制管理。系统总体架构如图1所示。

图1 系统总体构架

系统应用通过具有简单的操作页面和更加直观的数据视图人机交互界面，可以让管理人员更加清晰的了解生产线的运转状况与总体运转时间，根据实际情况对生产线进行调整。以感知层、网络层和应用层构成的物联网的三层体系架构是实现智能化生产线管理系统的基础[4]。物联网的技术体系架构如图2所示。

图2 物联网的技术系统架构

1.1 感知识别层

感知识别层通常简称为感知层，感知与识别物体是该层首要功能。感知层由传感器、读写器与摄像头等具有随时随地监控、测量等感知能力获取物体信息的设备和包括GPS/GIS、T2T等终端、传感器网络和传感器网关等无线接入设备组成[5]，为物联网的核心，感知识别层强调物联网的“物”这一部分[6]，而“物”则解释为感知到人类所必要的一切信息的终端设备与技术，例如RFID、二维码与识别器、手机等[7]。

为了达成生产线智能化这一功能，系统必须获取精准的实时数据。采用温湿度、压力、位移、速度等传感器,用于准确获取包含生产线在生产制造时周围的工作状况以及工业机器人、机床与传送带等设备工作时的运行参数。全面的监控与测量不但对数据量进行扩容，而且使后续的数据分析处理更加全面，相应的提高了容错性。除了工业中常用的传感器，还增加了视觉传感器。视觉传感器可以同时获取更加丰富的数据，同步进行多项任务，同时视觉传感器还拥有极高的灵敏度和较大的动态范围。视觉传感器可以同深度学习相结合，促成更加精确的产品质量检测。引入视觉传感技术促成生产力和自动化程度的提升。

1.2 网络传输层

网络传输层又被称作网络层，网络传输层将由感知层获取的所需数据通过各种形式的物联网，实现数据的存储、分析、处理、长距离传输、远程查询与管理等多种功能。网络传输层所需的关键技术不仅包括有线和无线的广域通信网络，还需要诸如ZigBee、SigFox与Wi-Fi等接入和承载技术。

该系统网络输入层采用互联网作为广域通信网络，Modbus、ZigBee、MQTT等通信协议接入与承载技术，实现设备与传感器、PLC、无线访问接入点(Wireless Access Point，AP)与上位机软件依次连接。遵循生产线设备实际位置以及谁被所需采集的数据数量对数据采集设备进行统一编号，通过使用Modbus通讯协议的RS485兼容串口，对连接口的电缆、信号位、传输波特率等参数进行设定，使PLC同设备和传感器之间达成数据通信。PLC不仅接入数据采集设备还接入生产线执行端元器件，并采用具有短距、低速、低功耗以及短延时等特点的Zigbee通信技术传输至AP通过互联网向服务器发送、接收数据，实现双向通讯。上位机通过基于客户端与服务器之间进行信息发布与订阅传输的MQTT协议来达成远程查询和管理功能[8]。MQTT协议的基本原理与实现如图3所示。

图3 MQTT协议基本原理与实现

1.3 综合应用层

综合应用层又称应用层，其重要功能是利用从感知层采集经由网络传输层传输至该层服务器进行分析处理后的数据为用户带来多种多样的定制服务。综合应用层是物联网的最终发展目的，将物联网综合应用平台融入各领域专业应用中，为各领域向智能化方向发展提供了可行方案。

自动化生产线中所使用的大型设备、系统以及仪器仪表等多为不同制造商制造生产，其所使用的协议不尽相同，使数据收集与传输变得十分困难。这增加了生产、管理和运维等部门的任务量，提高了管理和运维的本钱。系统通过Niagara这一用于解决设备连接问题的物联网中间件技术，解决了上述问题。同时系统经过对收集到的数据实施数据挖掘实现智能化生产，并针对用户需求进行私人定制，将设备运行环境监控、现场监控、人员与原材料管理等深度结合，使工厂各部门达成数据互通互联。提升生产与管理效率，减少运维的本钱。

智能生产线系统以Niagara物联网平台为基础进行产品开发，用以实现下述功能。

(1) 生产线运行环境和设备运行参数实时显示，例如厂房内温湿度，设备工作状态等。

(2) 通过机器视觉对产品进行表面质量检测。

(3) 实时报警系统，如设备故障报警、高温报警、产品质量报警等；。

(4) 历史数据存储与显示，提供历史数据曲线与数据表格。

(5) 多用户管理，通过用户所属职能设置不同用户类型及管理权限。

(6) 同时支持用户于本地和网络远程访问与控制。

系统局部逻辑开发如图4所示。

图4 系统的局部逻辑开发

2 系统软件功能实现

在物联网生产线系统中，软件的部分功能在Niagara开发平台以外进行处理与加工，将数据结果通过MQTT通讯协议传入Niagara平台进行二次加工。

系统融合了基于Faster R-CNN[9]的表面缺陷检测技术，可以在物联网生产线中实时掌握产品的质量问题和废品率，从而及时调整生产工艺等影响产品质量的因素。使用基于故障树和机器学习的设备故障诊断技术可以及时且有效的发现在生产过程中设备出现或可能出现的问题[10]。实现网络管理，降低运维成本。

2.1 Niagara物联网框架开发平台

在Niagara 物联网框架开发平台中，通过创建不同类型的数据节点，将人机交互界面同生产线设备进行互联，将数据统合进工作站内开发的逻辑视图中。此外，Niagara开发平台内的Palette库提供了大量的开发组件，将所需的逻辑和函数组件直接拖拽到逻辑视图中即可，这种图形化的开发模式不仅降低了系统开发的难度，缩短了系统开发周期，使开发者可以更加关注于系统逻辑结构的优化设计。在企业更新设备和技术时，可以保留原有的控制和检测设备。Niagara开发平台自带的人机交互开发模块可以简洁、有效展示生产线运行数据视图。人机交互界面如图5所示。

图5 人机交互界面

2.2 基于Faster R-CNN的产品表面缺陷检测技术

产品的表面缺陷检测可以有效的杜绝或减少残次品流入市场。而机器视觉技术是实现生产线智能化和精密控制的有效手段，具有可靠性高、检测精度高、检测速度快、成本低和适用性广等突出优点。

采用基于Faster R-CNN的产品表面缺陷检测技术，首先通过Convlayers层对图像进行特征提取，然后利用RPN层生成检测框，最后运用Fast R-CNN对检测框内图像进行分类。Faster R-CNN网络框架结构如图6所示。

图6 Faster R-CNN网络框架结构

Faster R-CNN的损失主要分为RPN损失和Fast R-CNN损失，且两部分损失都包含分类损失和回归损失。总损失函数计算公式如下：

(1)

系统中RPN网络的分类损失函数采用二分类对数损失函数，损失函数公式：

(2)

而在Fast R-CNN网络的分类损失函数采用多分类交叉熵损失，损失函数公式：

(3)

两部分损失函数的回归损失均采用smothL1函数。损失函数公式：

(4)

区别只在于在RPN训练时，σ=3而在Fast R-CNN训练时，σ=1。

可有效识别产品表面的不同缺陷，且具有较高的准确性。在此基础上，引入Niagara开发出产品表面质量检测界面，如图7所示。

图7 产品表面质量检测界面

2.3 生产线设备故障预测分析

伴随着工业的持续发展，对于生产线设备的要求不断提高。企业的收益与生产设备在无故障状态下安全运行息息相关。这需要一种对生产线设备故障进行提前预警的方法，以降低对正常生产秩序的影响。而现阶段生产线设备都处于以定时维护为主，辅以工程师对生产线设备运行状态的判断的预测方式。这不但会出现在设备发生问题时无法第一时间判断出故障原因的情况，还有可能因为防止故障发生而进行维修过剩的情况。

而伴随物联网与以深度学习为代表的人工智能技术的引入，使生产线设备故障预测技术成为可能。工程师通过专业知识，分析设备故障的产生原因，以此建立设备故障树模型。依照故障树模型对生产线设备故障问题进行标签化分类。同经过边缘计算处理的设备数据集一起，搭建生产线设备故障预测的神经网络模型。并将此模型引入生产先管理系统，系统故障诊断预警界面如图8所示。

图8 故障诊断预警界面

3 结 语

相较于传统的自动化生产线，文中提出的系统围绕物联网技术框架进行设计，利用Niagara开发平台具有丰富接口的特点。从不同的系统整合信息，引入机器视觉传感器实现对生产过程中的产品表面缺陷进行实时检测，可以更加准确发现和排除废品。引入生产线设备故障预测技术，改善传统设备维护存在的隐患。但在生产线进行设备与技术升级时，故障预警模型需要重新设计，还有改进的空间。通过系统简洁的人机交互界面，生产和维护等部门可以便捷有效的对生产线生产运行过程进行监测和管理，实现生产线智能管理。