发表于 1682589561000
当机器视觉技术遇见施耐德EcoStruxure开放自动化平台™
机器视觉技术背景
近几年来，人工智能领域持续不断地高速发展。2022年ChatGPT的横空出世以及随后诞生的各种基于类似ChatGPT这样的大语言模型工具让人们更加切身地体会到人工智能在自然语言生成、机器翻译、信息整合等方面展现的卓越能力，正在为提升人类工作和生活效率带来前所未有的改变。而在工业制造业领域，机器视觉是另一项受益与人工智能飞速发展而日渐成熟的技术。因其非接触性检测、检测精度高、应用灵活性高、数据处理能力强等特性可以切实帮助生产企业提高生产效率和品质，降低生产成本从而受到企业的广泛关注。
机器视觉是一种利用计算机视觉技术进行自动视觉分析和理解的领域。它的发展历史可以追溯到20世纪60年代，当时的计算机视觉主要关注数字图像处理和模式识别。70年代至80年代，出现了基于视觉传感器的机器视觉系统，这些系统使用CCD相机等设备获取图像信息，并利用计算机进行图像处理和分析。近年来，深度学习技术的出现为计算机视觉技术带来了革命性的进展，在工业中基于视觉技术的产品质量检测、货物识别和分类、设别维护和监控等应用也被广泛应用。
然而，将视觉技术应用到企业的生产制造过程中，往往面临着如需要添加额外的高性能硬件设备、建立团队软件能力、以及传统控制系统三层架构下面临的数据处理和检测速率不足等挑战。
接下来本文将介绍基于施家新一代工控软件产品EcoStruxure开放自动化平台，实现在一台边缘控制设备上通过模块化、低代码的方式部署实时机器视觉检测应用解决方案。
机器视觉算法在边缘设备上的应用部署
EcoStruxure开放自动化平台EAE是一个基于IEC61499标准的集成了PLC及SCADA系统开发、组态及配置的统一开发环境，并提供了Soft dPAC先进多平台控制运行时，EcoStruxure 开放自动化平台Soft dPAC 能够实现开放、灵活、可扩展、高度集成的 IEC 61499 运行时，可以部署在从低成本嵌入式系统到高性能 IT 服务器的各种标准 PC。IEC 61499运行时能够提供一个开放的平台，实现高级 IT 工具、库文件和应用在工业边缘的集成和运行。运行于Linux平台的EcoStruxure开放自动化平台Soft dPAC能够兼容实时Linux内核，并且支持每台机器运行多个 Soft dPAC 实例，并自带Modbus/TCP和Ethernet/IP通信支持、作为最新一代的IT/OT融合平台，它还原生支持OPCUA、MQTT、ZeroMQ、HTTP、WebSocket等在IT行业被广泛应用的通信协议。
因此我们能够通过在一台性能符合要求的边缘设备如ipc或边缘盒子上通过安装Real-time Hypervisor实时虚拟化监督平台及softdPAC多实例化部署，在一台边缘设备上可以集成，自动化系统控制、HMI人机界面运行以及像机器视觉应用这样的IT高级应用。
下面为大家介绍基于施耐德EcoStruxure开放自动化平台EAE的实时产线螺母安装合格检测的机器视觉技术应用。
- 数据获取及预处理：根据检测需求，使用如工业CCD相机获取大量螺母安装合格与不合格的图像及影像数据，并根据需求进行图片去噪、数据清洗等预处理。
2 特征提取: 在部署有softdapc的边缘设备中，使用OpenCV提供的HOG算法，通过计算图像中不同方向梯度的直方图来提取螺母安装情况的关键特征，随后进行分析和分类。
3 模型训练: 在部署有softdapc的边缘设备中，使用SVM支持向量机分类器算法，对于模型进行训练，训练完成的模型将本地保存在设备中。
4 模型推理: 在完成特征提取和模型训练后，就可以使用保存在本地设备上的模型对新的被检测目标进行ms级的实时检测。
模型训练 离线模型推测
图像实时检测
除此之外，该应用还提供了一套能够在EAE开发环境中使用的服务功能块。在EAE开发环境中只需要通过简单的拖拉拽就可以完成机器视觉算法与自动控制系统的交互，还可以通过功能块所包含的HMI图形组件轻松在EAE HMI中显示机器算法应用的前端界面，在产线上就能便捷的获取实时的图像检测结果。
应用价值：
基于IEC61499标准的EAE softdapc技术，是施耐德电气为在边缘设备上实现如视觉技术这样的IT应用提供的平台化的软件解决方案。根据应用场景，在一台通用硬件上通过软件适配和硬件配置调整来实现自动控制、SCADA、IT高级应用等多应用功能无缝集成将成为可能。