Na zdjęciu widzimy kamerę. Jest to nawiązanie do systemów Machine Vision dla Przemysłu

Systemy Machine Vision dla Przemysłu 4.0.

W nie tak dawnych czasach idea przemysłu 4.0 rozepchnęła się łokciami, robiąc niemałe zamieszanie i zajęła należne jej miejsce w historii. Dziś już nie tylko wizjonerzy i naukowcy dyskutują pomiędzy sobą, jak zaprząc zdobycze cyfrowej rewolucji w służbę przemysłu i produkcji. Głosy rozważań można usłyszeć na poziomie zarządów spółek, jak i pracowników utrzymania ruchu. Każdy, kto ma kontakt z przemysłem, musi wiedzieć co to są systemy Machine Vision dla Przemysłu 4.0

Nie dziwi zatem mnogość trendów, jakie się pojawiają współcześnie. Każdy chciałby stworzyć u siebie „smart factory”, a pracujące maszyny wyposażyć w system predykcji uszkodzeń. Ktoś inny będzie mówić o IIoT (Industrial Internet of Things) czy robotyzacji. Nawet tęgie głowy z ISO (International Organization for Standardization) oraz IEC (International Electrotechnical Commission) nie wypracowały wciąż jednolitych standardu w tym zakresie.

Niezależnie od pomysłów na implementację i sposobu jej wykorzystania paradygmat przemysłu 4.0 pozostaje niezmieniony. Zawiera się on w poniższych punktach:

  • Komunikacja pomiędzy maszynami
  • Komunikacja z systemami nadrzędnymi
  • Predykcja
  • Adaptacyjność
Na zdjęciu widzimy kamerę. Jest to nawiązanie do systemów Machine Vision dla Przemysłu

W firmie Etisoft Smart Solutions jesteśmy w bardzo uprzywilejowanej sytuacji, gdyż mamy możliwość tworzyć i rozwijać produkty, które pomagają naszym Klientom w przejściu cyfrowej transformacji do przemysłu 4.0. Czujemy się dumni, że jesteśmy częścią historii, która się tworzy na naszych oczach. Jednym z naszych produktów, który w oczywisty sposób wpisuje się w aktualny trend, są systemy wizyjne. Można powiedzieć, iż systemy te wyprzedziły swoją epokę wprowadzając do przemysłu możliwość obserwacji i analizy rzeczywistości w sposób, który nie jest zero-jedynkowy. Cele, dla których przedsiębiorstwa decydują się na wdrożenie systemów wizyjnych, to:

  • pomiary
  • kontrola
  • automatyzacja
  • zapewnienie jakości
  • współpraca z robotami

Obserwujemy także aktualnie niezwykle ciekawy trend, który systemy wizyjne podnosi do roli asystenta stanowiskowego, który będzie kontrolował cały proces wytwarzania, a nie tylko gotowy produkt. Pomimo tego, że rozwiązania takie już istnieją, są one ciągle w fazie testowania.

Zastanówmy się zatem, w jaki sposób systemy wizyjne realizują ideę przemysłu 4.0.

Komunikacja między maszynami, czyli IoT.

System wizyjny w większości przepadków dostarczany jest razem z interfejsem użytkownika (HMI), który służy do prezentacji jego działania; z jego pomocą możemy obserwować aktualne statusy, co pozwala operatorowi na wyłapanie potencjalnych błędów. Z pewnością taki nadzorca będzie niezawodnie czuwał nad jakością produkcji. Jest to niezaprzeczalna wartość dla firmy produkcyjnej.

Skomunikowanie systemu wizyjnego z innymi maszynami wprowadza proces produkcyjny na nowy, wyższy poziom. Dzięki takiemu rozwiązaniu system wizyjny nie pozostaje jedynie bezdusznym nadzorcą, ale staje się „oczami” dla innych maszyn. Maszyny realizujące proces produkcyjny będą otrzymywać on-line informacje zwrotne, które umożliwią im korekcje swojego działania. Korzyści z takiego połączenia to zwiększenie wydajności oraz podniesienie jakości. Ten rodzaj komunikacji jest określany mianem „komunikacji horyzontalnej”. Typowymi protokołami przemysłowymi, które będą miały tu zastosowanie, są TCP/IP, Profibus, Profinet, Modus TCP, OPC DA czy OPC UA.

Na zdjęciu widzimy kamerę. Jest to nawiązanie do systemów Machine Vision dla Przemysłu
Komunikacja z systemami MES oraz ERP.

Współczesne systemy wizyjne przodują w zakresie wymiany danych z systemami nadrzędnymi takimi jak MES i ERP. Wynika to z faktu, iż technologie informatyczne używane do produkcji aplikacji rozpoznawania obrazów są często identyczne z używanymi do tworzenia systemów nadrzędnych. Nietrudno zatem znaleźć wspólny język pomiędzy tymi systemami.

System wizyjny może przesyłać bieżące informacje z linii produkcyjnej, które dotyczą parametrów ilościowych oraz jakościowych wyprodukowanych elementów. Dane te często zasilają systemy odpowiedzialne za śledzenie przepływu produktów i procesu składania lub wyciągające wnioski o stanie linii produkcyjnej. Bez tych danych mechanizmy planowania produkcji czy analiz wydajności pozostałyby ślepe i ułomnie. Funkcjonalność ta staje się zatem coraz bardziej kluczowa i niezbędna.

Ten rodzaj komunikacji opisywany jest jako „komunikacja wertykalna”. Typowymi protokołami będą także OPC DA czy OPC UA, RPC.

Predykcja.

Systemy wizyjne najczęściej nie są wyposażone w mechanizmy predykcyjne. Wspierają za to prognozy predykcyjne pracujące w chmurach obliczeniowych przekazując im odpowiednie dane.  Opierając się na danych z systemu wizyjnego można wyciągnąć wnioski na temat stanu maszyn produkcyjnych, co pozwoli na przykład zaplanować z wyprzedzeniem czynności serwisowe. Przedsiębiorstwo może zatem skutecznie uchronić się przed nieplanowanymi postojami, a co za tym idzie – stratami w produkcji. Działanie to nie byłoby możliwe bez implementacji systemów analizy obrazu w kluczowych punktach linii produkcyjnych. Warunkiem koniecznym jest tutaj wyposażenie systemów wizyjnych w możliwość komunikacji wertykalnej.

Adaptacyjność.

Adaptacyjność systemów wizyjnych wyraża się w dwóch aspektach: samoadaptacji oraz wspierania adaptacji innych urządzeń.

Samoadaptacja wynika z faktu, iż system jest w stanie samodzielnie rozpoznać obiekt, z którym ma do czynienia i zastosować do niego odpowiednie kryteria rozpoznania. Na przykład: gdy na tej samej linii produkcyjnej pojawiają się różne modele produktu, konieczne jest zastosowanie różnych parametrów weryfikacyjnych. Należy jednak zaznaczyć, iż jeśli poszczególne produkty znacząco różnią się od siebie, automatyczna analiza może nie być możliwa bez przezbrojenia stanowiska.

Wspieranie adaptacyjności innych urządzeń polega na przekazywaniu zestawu informacji do współpracujących maszyn, które pozwolą im na poprawę swojego działania. Klasycznym przykładem jest wykonywanie pomiarów pozycji materiałów produkcyjnych. Dane o pozycji są dalej przekazywane, na przykład do robotów. Te zaś, na ich podstawie, potrafią wykonać korektę ścieżek manipulacyjnych. Bez takiej ścisłej współpracy robot nie będzie w stanie wykonać poprawnie swojej pracy. Warunek ten nie jest możliwy do spełnienia, gdy nie ma komunikacji horyzontalnej z obu stron.

Podsumowanie.

Analizując powyższe aspekty pracy systemów wizyjnych łatwo zauważymy, że systemy Machine Vision dla przemysłu nie tylko spełniają one wymagania stawiane przez ideę przemysłu 4.0, ale stają się kluczowym elementem tej coraz bardziej skomplikowanej mozaiki. Dziś jeszcze łatwo można sobie wyobrazić zakłady produkcyjne, które nie są wyposażone stanowiska kontroli wizualnej. Gdy myślimy o przyszłości, trudno sobie wyobrazić zakłady, które nie posiadają tego typu rozwiązań.

Działy inwestycji, utrzymania ruchu czy wdrożeń muszą sobie odpowiedzieć na pytanie, jaki jest rzeczywisty koszt długu technologicznego, jaki zaciągają odkładając wprowadzenie systemów wizyjnych na nieokreśloną przyszłość. Prawdopodobnie i tak z czasem będą musieli zająć się tym tematem stając do wyścigu o jakość i wydajność. Warto zatem zainteresować się tematem już dziś, aby być gotowym na przyszłość.

Mariusz Nowak, Architekt Rozwiązań, ESS.

Leave A Comment