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基于人工智能技術(shù)的中厚板全流程跟蹤平臺(tái)
  • 企業(yè):     領(lǐng)域:人工智能    
  • 點(diǎn)擊數(shù):3496     發(fā)布時(shí)間:2021-12-04 12:00:14
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解決方案采用先進(jìn)的人工智能技術(shù)、高清成像技 術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)以及分布式計(jì)算技術(shù),具備本地云擴(kuò)展 和接入工業(yè)大數(shù)據(jù)/工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的能力,充分考慮了廠 區(qū)技術(shù)革新的擴(kuò)展和兼容性需求。作為首個(gè)基于人工智 能技術(shù)的中厚板產(chǎn)線物料跟蹤系統(tǒng),填補(bǔ)了國(guó)內(nèi)板材跟 蹤領(lǐng)域的空白,具有非常明顯的技術(shù)示范效果和模范帶 頭作用。

北京首鋼自動(dòng)化信息技術(shù)有限公司

1  目標(biāo)和概述

1.1 生產(chǎn)場(chǎng)景現(xiàn)狀概述

在鋼鐵行業(yè)的中厚板生產(chǎn)過(guò)程中,冷床、檢查臺(tái) 架、橫移臺(tái)架等設(shè)施導(dǎo)致鋼板物料在輥道上的運(yùn)行不 連續(xù),同時(shí)根據(jù)鋼板的軋制情況,物流會(huì)去往不同的 后續(xù)流程,也增加了輥道跟蹤的變化。為了能夠?qū)⑽?料在不同輥道上的跟蹤接續(xù)起來(lái),最終實(shí)現(xiàn)全流程跟 蹤管控,需要在上述設(shè)施上額外安裝設(shè)備來(lái)協(xié)助完成 跟蹤任務(wù)。

現(xiàn)有的冷床、檢查臺(tái)架、橫移臺(tái)架跟蹤技術(shù)主要 依賴于光柵,通過(guò)在設(shè)施下方密集地安裝光柵實(shí)現(xiàn)定 位和跟蹤能力,設(shè)備安裝密度高。又考慮到冷床上的 鋼板溫度很高(600℃以上),該設(shè)施下方安裝光柵需 要做到耐高溫,單一設(shè)備昂貴。因此,現(xiàn)有方案成本 極高。另外,鋼板在三種設(shè)施上移動(dòng),容易造成氧化 鐵皮脫落,掉落在設(shè)施下方可能導(dǎo)致光柵被遮擋甚至 損壞。安裝在設(shè)施下方,一旦出現(xiàn)設(shè)備問(wèn)題,進(jìn)行維 護(hù)需要等到產(chǎn)線停產(chǎn),非常影響平臺(tái)的穩(wěn)定性和用戶 體驗(yàn)。同時(shí),現(xiàn)有傳感器方案不能處理鋼板中途調(diào)走 導(dǎo)致的跟蹤問(wèn)題。

1.2 本方案要解決的問(wèn)題

(1)提高冷床、檢查臺(tái)架、橫移臺(tái)架等區(qū)域的平 臺(tái)進(jìn)行自動(dòng)化鋼板跟蹤的穩(wěn)定性;

(2)構(gòu)建全產(chǎn)線跟蹤體系,做到產(chǎn)品可追溯;

(3)降低整套解決方案實(shí)施成本。

1.3 總體技術(shù)路線

(1)采用人工智能技術(shù),基于機(jī)器視覺(jué)能力,以 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主,輔以機(jī)器視覺(jué)算法庫(kù)的通用處理, 實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻中鋼板位置的精確定位;

(2)采用人工智能技術(shù),基于數(shù)據(jù)分析能力,基 于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對(duì)視頻中的鋼板進(jìn)行跟蹤;

(3)結(jié)合生產(chǎn)二級(jí)系統(tǒng)現(xiàn)有跟蹤能力,配合 使用人工智能技術(shù)分析的冷床等區(qū)域的鋼板跟蹤數(shù) 據(jù),使用大數(shù)據(jù)流式分析和數(shù)據(jù)處理,完成全產(chǎn)線跟 蹤體系;

(4)采用高清攝像機(jī)、工業(yè)面陣相機(jī)作為主要圖 像采集設(shè)備,可以從多方面降低整體成本;

(5)攝像機(jī)和工業(yè)相機(jī)設(shè)備安裝在產(chǎn)線上方,不 易損壞,易于維護(hù),有助于整體提升平臺(tái)穩(wěn)定性。

1.4 主要技術(shù)目標(biāo)

(1)智能分析實(shí)現(xiàn)跟蹤:平臺(tái)接收多臺(tái)攝像機(jī)的 視頻流,能夠?qū)崟r(shí)分析視頻中鋼板的位置變化,準(zhǔn)確 識(shí)別鋼板,對(duì)鋼板進(jìn)行跟蹤,平臺(tái)跟蹤準(zhǔn)確率達(dá)97%以 上,對(duì)平臺(tái)異常情況進(jìn)行甄別和處理。

(2)實(shí)現(xiàn)全流程跟蹤:接入生產(chǎn)二級(jí)系統(tǒng)可以提 供的所有鋼板信息的靜態(tài)數(shù)據(jù)和鋼板位置跟蹤的動(dòng)態(tài)數(shù) 據(jù),以及智能分析得到的鋼板位置跟蹤動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù),整合 鋼板全流程跟蹤數(shù)據(jù),并以圖像化的方式將鋼板位置同 步地展示到瀏覽器頁(yè)面上,提供從全產(chǎn)線到具體過(guò)程多 個(gè)層級(jí)的跟蹤監(jiān)管。

2 方案詳細(xì)介紹

2.1 平臺(tái)架構(gòu)

平臺(tái)整體架構(gòu)包括:成像硬件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、 智能分析服務(wù)、全流程跟蹤服務(wù)、平臺(tái)應(yīng)用服務(wù)以及 貫穿以上服務(wù)的數(shù)據(jù)總線、接口服務(wù)以及監(jiān)控管理。 智能分析服務(wù)實(shí)現(xiàn)基于人工智能技術(shù)的鋼板跟蹤;全 流程跟蹤服務(wù)結(jié)合各種跟蹤數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)全流程的鋼板 跟蹤;平臺(tái)應(yīng)用服務(wù)提供用戶界面,展示鋼板實(shí)時(shí)情 況。如圖1所示。

圖片.png

圖1 平臺(tái)整體架構(gòu)

2.2 關(guān)鍵創(chuàng)新點(diǎn)

(1)采用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)高精確的鋼板識(shí)別和 跟蹤檢測(cè),鋼板識(shí)別精度達(dá)到97%,對(duì)跟蹤檢測(cè)影響很小,做到鋼板精準(zhǔn)跟蹤;并通過(guò)GPU加速和模型優(yōu) 化,提高檢測(cè)效率,做到實(shí)時(shí)響應(yīng)、實(shí)時(shí)反饋;同時(shí) 利用視覺(jué)技術(shù)檢測(cè)板材間距,優(yōu)化上料過(guò)程和冷床等 設(shè)施的利用率;

(2)整合生產(chǎn)二級(jí)系統(tǒng)現(xiàn)有跟蹤數(shù)據(jù),形成貫穿 全產(chǎn)線的全流程跟蹤體系,做到產(chǎn)品可追溯;同時(shí)可 以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程的整體調(diào)節(jié),優(yōu)化產(chǎn)線生產(chǎn)效率,提 高產(chǎn)能,降本增效;

(3)充分利用圖像分析能力,在滿足分析條件的 情況下,盡可能擴(kuò)大相機(jī)畫(huà)幅覆蓋范圍,同時(shí)增加了 相機(jī)到鋼板的距離,即降低了對(duì)設(shè)備耐高溫的限制, 又減少了設(shè)備數(shù)量,節(jié)省了大量成本。

2.3 成像硬件系統(tǒng)

成像硬件系統(tǒng)主要由高清攝像機(jī)和工業(yè)面陣相機(jī) 組成。

工業(yè)面陣相機(jī)用于進(jìn)行入口上料區(qū)域的圖像獲 取,以控制兩個(gè)鋼板間的邊緣距離,使之滿足一定的 最小距離限制,以便后續(xù)圖像分析中可以正確區(qū)分相 鄰的鋼板個(gè)體,如圖2所示。

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圖2 工業(yè)面陣相機(jī)功能

高清攝像機(jī)整體覆蓋冷床、檢查臺(tái)架、橫移臺(tái)架 以及中間庫(kù)區(qū)的整個(gè)設(shè)施范圍,用于進(jìn)行鋼板分布的 視頻圖像采集,用于進(jìn)行鋼板位置識(shí)別和跨攝像機(jī)的 物料跟蹤分析,如圖3所示。

圖片.png

圖3 高清攝像機(jī)功能

2.4 模型服務(wù)

模塊 模型側(cè)服務(wù)模塊基于Docker封裝為鏡像,具有較 好的獨(dú)立性,通過(guò)接口與外部實(shí)現(xiàn)低耦合的通信和協(xié) 作,同時(shí)具有較好的擴(kuò)展性。處理模型由機(jī)器學(xué)習(xí)算 法、機(jī)器視覺(jué)算法庫(kù)以及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)共同完成,用于 對(duì)連續(xù)的視頻幀進(jìn)行靜態(tài)分析和動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián),最終實(shí)現(xiàn)整 體的跟蹤能力。如圖4所示。

圖片.png

圖4 模型側(cè)服務(wù)模塊

2.4.1 調(diào)整語(yǔ)義分割模型UNet,提升模型精度

為了解決UNet無(wú)法對(duì)遠(yuǎn)程上下文交互和空間依賴 性進(jìn)行建模的問(wèn)題,將U形結(jié)構(gòu)與Transformers的注 意力機(jī)制相結(jié)合形成了一個(gè)新的語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)。自注意 力模塊(MHSA)位于編碼的末端、解碼器的前端,作 用在最抽象的特征圖上,它將每個(gè)元素相互連接起來(lái), 從而訪問(wèn)包含所有輸入圖像的感受野,以此來(lái)獲取圖像 遠(yuǎn)程上下文信息。交叉注意力模塊(MHCA)通過(guò)減 弱跳連(skip connection)特征中與鋼板無(wú)關(guān)區(qū)域的 權(quán)重,增強(qiáng)相關(guān)區(qū)域的權(quán)重,來(lái)濾除非鋼板像素,完成 UNet解碼器中的精細(xì)恢復(fù)。最終實(shí)現(xiàn)了模型鋼板識(shí)別 精度的提升。

2.4.2 采用空洞卷積進(jìn)行加速

為了在保證算法模型準(zhǔn)確率的前提下提升算法性 能,將5×5的標(biāo)準(zhǔn)卷積替換成了3×3的空洞卷積。經(jīng) 試驗(yàn),算法準(zhǔn)確率基本不變,速度提升一倍。

2.5 平臺(tái)側(cè)服務(wù)模塊

平臺(tái)側(cè)服務(wù)模塊基于Spring框架,可以快速將現(xiàn) 有MVC架構(gòu)調(diào)整為Cloud架構(gòu),以方便后續(xù)的微服務(wù) 化、大數(shù)據(jù)整合或性能橫向擴(kuò)展的需求發(fā)展。包括:數(shù) 據(jù)存儲(chǔ)、平臺(tái)應(yīng)用服務(wù)、接口服務(wù)、全流程跟蹤服務(wù)、 數(shù)據(jù)總線和監(jiān)控管理。

2.5.1 平臺(tái)應(yīng)用服務(wù)

平臺(tái)應(yīng)用服務(wù)提供用戶界面以展示實(shí)時(shí)跟蹤情況、 查詢歷史記錄,并提供相關(guān)業(yè)務(wù)操作以及監(jiān)控報(bào)警等功 能。服務(wù)采用B/S架構(gòu),可以在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)任意支持版本的 瀏覽器上進(jìn)行訪問(wèn)和監(jiān)控。

(1)工作流設(shè)計(jì)

根據(jù)中厚板產(chǎn)線的生產(chǎn)工藝過(guò)程,進(jìn)行工作流設(shè) 計(jì),明確過(guò)程間的界面,確定界面處的數(shù)據(jù)走向、數(shù)據(jù) 關(guān)系和關(guān)聯(lián)方式,從而實(shí)現(xiàn)全流程的跟蹤控制。

(2)可視化展示

提供多級(jí)別的跟蹤管理展示界面,實(shí)現(xiàn)從廠區(qū)到 工藝流程的多維度跟蹤結(jié)果展示方式,結(jié)果實(shí)時(shí)進(jìn)行展 示,可動(dòng)態(tài)觀察鋼板的產(chǎn)品編號(hào)和其在冷床等設(shè)施上的 相對(duì)位置和運(yùn)動(dòng)過(guò)程,以及鋼板上下料或者被中途吊走 的不同入口出口情況的動(dòng)態(tài)。

(3)日志報(bào)表

提供多維度的日志查詢,用于分析各系統(tǒng)、服務(wù) 狀態(tài),以及生產(chǎn)系統(tǒng)的整體情況。包括物料跟蹤的詳細(xì) 數(shù)據(jù)、系統(tǒng)的操作日志、報(bào)警日志等。日志可以導(dǎo)出為 報(bào)表,支持日?qǐng)?bào)、月報(bào)、季報(bào)等多種時(shí)間粒度的報(bào)表生 成。

(4)監(jiān)控報(bào)警

監(jiān)控模塊整體監(jiān)控各個(gè)硬件設(shè)備和軟件模塊的運(yùn) 行狀態(tài)并即時(shí)反饋問(wèn)題,用于自動(dòng)修復(fù)或報(bào)警,確保系 統(tǒng)穩(wěn)定性或盡量加速問(wèn)題發(fā)現(xiàn)和解決的周期,提高系統(tǒng) 投用率。

2.5.2 接口服務(wù)

平臺(tái)提供統(tǒng)一的接口服務(wù),實(shí)現(xiàn)平臺(tái)應(yīng)用服務(wù) 與其他服務(wù)的解耦,同時(shí)作為生產(chǎn)二級(jí)系統(tǒng)與平臺(tái)進(jìn) 行數(shù)據(jù)交互的統(tǒng)一界面。全流程跟蹤所需的二級(jí)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)以及二級(jí)系統(tǒng)需要平臺(tái)協(xié)助完成的跟蹤任務(wù),均 通過(guò)接口服務(wù)進(jìn)行配置打通數(shù)據(jù)通道。通過(guò)與二級(jí)系 統(tǒng)的數(shù)據(jù)交互,真正做到全產(chǎn)線的物料可追溯。接口 服務(wù)支持多種通信協(xié)議的動(dòng)態(tài)配置以及通過(guò)消息中 間件MQ、Kafka等將數(shù)據(jù)接入工業(yè)大數(shù)據(jù)/工業(yè)互聯(lián) 網(wǎng),極大程度上適配工業(yè)生產(chǎn)場(chǎng)景的通信接口和通信 方式。

2.5.3 全流程跟蹤服務(wù)

通過(guò)將從二級(jí)系統(tǒng)和智能分析得到的跟蹤數(shù)據(jù)進(jìn) 行歸集,結(jié)合工作流設(shè)計(jì)中明確的界面數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方式, 利用大數(shù)據(jù)流式計(jì)算的能力進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和整合,最終 實(shí)現(xiàn)跨工藝流程的全流程物料跟蹤。

2.5.4 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

平臺(tái)產(chǎn)生并需要記錄的數(shù)據(jù)具有異構(gòu)性,有常規(guī) 的生產(chǎn)記錄、跟蹤記錄等關(guān)系型數(shù)據(jù),也可能要保存階段性視頻數(shù)據(jù)等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)用于故障分析。平臺(tái)數(shù)據(jù) 存儲(chǔ)結(jié)合數(shù)據(jù)庫(kù)和文件系統(tǒng),滿足多種存儲(chǔ)需求。

2.5.5 數(shù)據(jù)總線

利用數(shù)據(jù)總線,完成平臺(tái)內(nèi)部數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、智能分 析服務(wù)和全流程跟蹤服務(wù)間的數(shù)據(jù)交互,提供高內(nèi)聚的 數(shù)據(jù)交互方式。

2.5.6 監(jiān)控管理

監(jiān)控管理統(tǒng)一對(duì)平臺(tái)內(nèi)的一切狀態(tài)變化進(jìn)行記錄, 包括操作監(jiān)控、接口監(jiān)控、服務(wù)監(jiān)控以及硬件監(jiān)控。

(1)操作監(jiān)控與接口監(jiān)控

記錄完整的監(jiān)控日志,具體到每一次按鈕點(diǎn)擊、 每一次接口調(diào)用都進(jìn)行必要的監(jiān)控記錄,實(shí)現(xiàn)操作過(guò)程 可追溯。不開(kāi)放任何操作日志的修改接口,操作日志由 界面操作和接口動(dòng)作分別創(chuàng)建,準(zhǔn)確區(qū)分界面操作錯(cuò)誤 與網(wǎng)絡(luò)攻擊,精確定位異常動(dòng)作。

(2)服務(wù)監(jiān)控與設(shè)備監(jiān)控

實(shí)時(shí)確認(rèn)核心服務(wù)和設(shè)備的工作狀態(tài),及時(shí)發(fā)現(xiàn) 工作異常,記錄并發(fā)出報(bào)警,提示進(jìn)行平臺(tái)維護(hù),確保 系統(tǒng)穩(wěn)定性或盡量加速問(wèn)題發(fā)現(xiàn)和解決的周期,提高系 統(tǒng)投用率。

2.6 安全措施

2.6.1 設(shè)備安全措施

(1)在設(shè)備部署的施工過(guò)程中,做好設(shè)備防護(hù)工 作,確保必要的工作環(huán)境條件得以滿足;

(2)規(guī)范施工操作流程,確保施工質(zhì)量達(dá)標(biāo);

(3)定期進(jìn)行設(shè)備檢查,及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備問(wèn)題;

(4)設(shè)備附近按照規(guī)定,張貼設(shè)備說(shuō)明告示板、 危險(xiǎn)警告標(biāo)識(shí)等必要的通知、警告標(biāo)志。

2.6.2 網(wǎng)絡(luò)安全措施

(1)做好遠(yuǎn)程訪問(wèn)保護(hù),如主機(jī)系統(tǒng)關(guān)閉對(duì)外密 碼遠(yuǎn)程登錄功能并以授權(quán)密鑰的方式進(jìn)行遠(yuǎn)程身份驗(yàn) 證、數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)設(shè)置有限權(quán)限的遠(yuǎn)程訪問(wèn)等安全設(shè)置, 盡可能杜絕遠(yuǎn)程連接安全風(fēng)險(xiǎn);

(2)采用HTTPS協(xié)議實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)通信,構(gòu)建本地證 書(shū)體系,實(shí)現(xiàn)安全的數(shù)據(jù)加密;

(3)HTTP接口方面,原則上所有接口需在用戶 權(quán)限下進(jìn)行訪問(wèn),以確保操作日志完整性;

(4)對(duì)于確實(shí)無(wú)法實(shí)現(xiàn)用戶SESSION的接口調(diào)用 需求,應(yīng)以指定IP進(jìn)行訪問(wèn)和MAC校驗(yàn)工作,確保請(qǐng) 求端可信任,同時(shí)在條件滿足的情況下,實(shí)現(xiàn)雙通道數(shù) 據(jù)交互;

(5)對(duì)用戶權(quán)限進(jìn)行合理設(shè)計(jì)和管理,并對(duì)用戶 行為進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,對(duì)危險(xiǎn)用戶進(jìn)行封號(hào)處理;

(6)優(yōu)化代碼、服務(wù)的安全設(shè)置和處理,以更安 全的編碼規(guī)則和處理邏輯,做好網(wǎng)絡(luò)安全事前、事后防 御機(jī)制,減小事故造成的損失。

2.6.3 數(shù)據(jù)安全措施

(1)進(jìn)行完整、合規(guī)、符合必要范式要求的數(shù)據(jù) 結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和約束設(shè)計(jì),強(qiáng)制要求必要的數(shù)據(jù)完整性;

(2)合理使用事務(wù)機(jī)制,以保證數(shù)據(jù)具有充分的 完整性;

(3)在界面操作和接口調(diào)用時(shí),分別對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行 必要的校驗(yàn)和判斷,確保數(shù)據(jù)合法、合理;

(4)定期進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,從時(shí)間戳、數(shù)據(jù)重復(fù)等 方面,加強(qiáng)數(shù)據(jù)整體判斷,及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并結(jié)合日志等 歷史數(shù)據(jù)定位問(wèn)題原因,及時(shí)解決數(shù)據(jù)錯(cuò)誤,優(yōu)化數(shù)據(jù) 完整性并避免問(wèn)題再次發(fā)生。

3 代表性及推廣價(jià)值

解決方案采用先進(jìn)的人工智能技術(shù)、高清成像技 術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)以及分布式計(jì)算技術(shù),具備本地云擴(kuò)展 和接入工業(yè)大數(shù)據(jù)/工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的能力,充分考慮了廠 區(qū)技術(shù)革新的擴(kuò)展和兼容性需求。作為首個(gè)基于人工智 能技術(shù)的中厚板產(chǎn)線物料跟蹤系統(tǒng),填補(bǔ)了國(guó)內(nèi)板材跟 蹤領(lǐng)域的空白,具有非常明顯的技術(shù)示范效果和模范帶 頭作用。

本方案以中厚板產(chǎn)線設(shè)施大小為主要參數(shù),限制 條件較少,定制化調(diào)節(jié)能力強(qiáng),可以推廣到類似產(chǎn)線的 全產(chǎn)線跟蹤場(chǎng)景。因此可以作為產(chǎn)品進(jìn)行封裝并具有商 業(yè)推廣可行性和推廣價(jià)值。經(jīng)調(diào)研,除了首鋼京唐中厚 板產(chǎn)線,在江蘇沙鋼寬厚板產(chǎn)線、遼寧凌鋼中厚板產(chǎn)線 等鋼廠,都具有良好的適配性,工廠對(duì)此需求也比較迫 切,產(chǎn)品的推廣空間非常廣闊。

本解決方案有效地提高了中厚板產(chǎn)線物料跟蹤過(guò) 程的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確度,極大地縮減了相關(guān)人工輔助跟蹤 工作量,避免了人工失誤導(dǎo)致的生產(chǎn)問(wèn)題,降低了損 耗。綜合人工成本和廢品損耗,每年可節(jié)約成本400萬(wàn) 元。同時(shí),平臺(tái)整體提升了前后流程的協(xié)同工作效率, 提升上下料效率和冷床等設(shè)備的利用率,每年可額外提 升產(chǎn)能200萬(wàn)元,具有顯著的經(jīng)濟(jì)效益。

摘自《自動(dòng)化博覽》2021年11月刊


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