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1　項目背景

玻璃纖維作為新型復合材料，具有耐溫高、不燃、抗腐、隔熱、隔音性好、抗拉強度高、電絕緣性好等特點，主要應用于汽車、輪船等行業。

電子級玻璃纖維則是其中的重要產品，多應用于高科技產品，如航空航天、電子電路等。電子級玻璃纖維具有工藝復雜、人機結合多等難點，生產工段涵蓋拉絲、原絲找頭、原絲存儲、捻線加工、管絲檢驗、管絲存儲、整經、盤頭存儲、織布、織布存儲、后處理、織布成品托盤存儲、織布成品檢驗、管絲成品托盤存儲等多個流程，其物流系統自動化程度較低，主要由工人完成物料到各工段的運送或簡單的系統運送。

北自所（北京）科技發展有限公司結合多年的玻璃纖維生產線自動化系統應用經驗，經過詳細的系統論證，于2018年設計了一套完整的電子級玻璃纖維生產線自動化物流系統，成功應用于國內某大型電子級玻璃纖維生產線，其年產量可達到6萬噸。

2　項目介紹

電子級玻璃纖維生產線自動化物流系統（簡稱系統）涵蓋產品生產工藝設計的各個工段，實現了在每個工段的自動化輸送，減少了工人勞動量，降低產品損耗，提高生產效率。系統對整體工藝流程進行了優化設計，將原有的14個工段進行了功能劃分，同時將空車返回線與各工段輸送系統予以整合，共設計了9個子系統，包含7個自動化控制系統和2個獨立的上位監控調度系統，滿足整個車間的自動化物流需求。系統網絡結構如圖1所示。

圖1 系統網絡結構

由圖1可知，該系統包括拉絲區輸送系統、原絲找頭及返空輸送系統、原絲存儲輸送系統、管絲檢驗輸送系統、管絲存儲及盤頭輸送系統、織布存儲及周邊輸送系統、后處理及成品存儲輸送系統，以及上位監控管理系統，共包括輸送機近2000臺、環形穿梭車40臺、智能分配車10臺、雙工位分配車3臺、自動機械手1臺、雙工位堆垛車4臺、貨叉堆垛車3臺、變頻堆垛機15臺、伺服堆垛機1臺、空中單軌自行小車EMS 40臺、雙工位穿梭子母車2臺。主要自動化產品包括西門子博途1500系列PLC、ET200M\ET200S Profinet網絡總線模塊、MP系列10寸觸摸屏、V系列變頻器、菲尼克斯電氣無線漏波系統和具有IP67防護等級的現場總線模塊、視覺識別OCR系統、P+F二維條碼定位系統、SICK區域安全防護裝置、無線手持設備等，網絡通訊系統采用西門子Profinet工業以太網與分布于現場的總線模塊進行通訊，采集總線模塊的信息數據，并通過以太網將信息數據采集整理后發送至上位監控管理系統，由上位監控管理系統進行設備監控、數據處理、系統調度、數據存儲等復雜功能。

3　項目實施

3.1　主站控制系統

各區域主站控制系統主要用于區域內輸送設備的信息采集及電氣控制。采用西門子博途系列1516系列CPU，32點輸入和輸出模塊、ET200M遠程通訊模塊、ET200S遠程通訊模塊、TP1210系列觸摸屏，西門子V系列變頻器以及若干IP67防護等級的現場總線模塊，包括16點輸入模塊和8點輸入8點輸出模塊等。如圖2所示。

圖2 主站控制系統

CPU1516有兩組Profinet總線接口X1\X2，分成兩組工業以太網絡。其中，X2接口設計為分區控制系統主站網絡接口，負責與本區域系統內從站模塊ET200M、ET200S和現場遠程模塊的信息采集和數據通訊；X1接口則位于總系統主網內，負責與上位監控管理系統進行數據通訊，完成系統下發的指令信息。主站CPU與各從站采用MOXA EDS系列10/100M工業交換機進行網絡連接，主站CPU通過光電轉換器將電子信號轉換為光信號，通過多模光纖將信號傳送至中央控制室網絡機柜內，完成數據的通訊交互。

ET200M是高密度配置的模塊化I/O站，可作為主站CPU的功能和通訊擴展，輔助CPU進行數據采集和指令下發的功能。在本系統中，我們將每個生產工段各自劃分為不同的分區，除CPU主站外，分別由ET200M從站作為各區域內設備的控制中樞，負責本區域內設備按鈕信號采集和電機啟停控制。

ET200S作為小型緊湊化的分布式I/O站，具有安裝便利、較高的靈活度和設備成本低等諸多特點于一體，可提供種類豐富的模塊，具有良好的通用性。ET200S可對Profinet工業以太網進行無縫兼容，可作為拉絲區工位按鈕站的信號采集設備，并通過工業以太網反饋到主站CPU。

本系統中，菲尼克斯電氣AXL現場總線模塊主要應用在現場設備的檢測開關信號的采集，并通過工業以太網總線將信息反饋到主站CPU中，由CPU進行數據的處理和判斷。AXL總線模塊具有IP65/67的防護等級，I/O設備外型設計超級緊湊，每個模塊可采集最多16點輸入信號，或8點輸入和8點輸出信號。因此，一個模塊可采集周邊10余臺設備的開關檢測信號。AXL總線模塊還具有在線診斷功能，即總線模塊出現網絡故障或電源故障或輸入輸出信號故障時，能夠生成相應的診斷字并反饋到主站CPU，CPU可根據診斷字判斷該模塊所發生的故障類型，并根據故障類型提示維護人員該模塊是否需要檢查模塊線路或者是用新模塊更換故障模塊。

3.2　環形穿梭車系統

環形穿梭車系統作為遠距離輸送設備，完成各取貨站臺到放貨站臺的輸送功能，具有高速運行、精準定位、網絡通暢、銜接流暢等特點。

該系統控制設備由西門子博途1513 CPU作為控制器，集成2組高速計數通道、2組模擬量輸出通道和16點數字量輸入16點數字量輸出模塊，具備2個工業以太網接口。

環形穿梭車作為一種小型控制設備，1513 CPU上的數字量輸入點用于采集穿梭車的檢測開關及按鈕開關信號，數字量輸出點用于電機、抱閘以及系統報警燈、蜂鳴器等信號的控制，2組模擬量輸出信號用于控制水平行走變頻器輸出，通過電流的變化實現變頻器的啟動、曲線變速和停止。

為滿足系統對定位精度不超過±5mm的需求，此定位系統采用德國倍加福公司PCV系列二維碼定位產品。該產品使用先進的二維碼照相技術定位系統，配合二維碼條碼帶，其設備精度可達到±2mm以內，具有較高的靈活性和可靠性。

讀碼器采用照相識別二維碼條碼帶信息，每次讀取窗口最多有4個二維碼被連續讀取，因此，即便二維碼中某一個出現了污染、損壞等情況，讀碼器依然可以根據其余三個二維碼來糾正該二維碼信息，達到數據連續穩定的效果，如圖3所示。

圖3 讀碼器讀取信息

讀碼器采用西門子Profinet工業網絡與CPU1513進行通訊，將所讀取的二維碼數據實時的傳送到CPU中，經由CPU運算并輸出模擬量信號，驅動變頻器實現電機的曲線加減速運行，同時控制停準精度不超過±5mm。

此外，環形穿梭車作為連續運行設備，在高速運行過程中的安全防護是安全運行的關鍵。在此系統中，我們為環形穿梭車設計了德國SICK公司的區域安全激光掃描儀。該產品帶有自定義的保護區域，通過全新的三區模式可以同時啟用三個區域，即一個保護區域和兩個警告區域。本系統中，根據環形穿梭車軌道前進方向進行不同的區域設置，當掃描儀檢測到有障礙物進入到警告區域時，發送警告信號，穿梭車開始降低運行速度，并以低速繼續運行；當障礙物進入到保護區域時，掃描儀發出停車型號，CPU接收到停車信號后，停止穿梭車運行；當障礙物被移走后，穿梭車開始恢復運行，從而達到了系統安全保護的功能。

作為移動設備，穩定的網絡通訊是環形穿梭車系統的重要部分。在以往的經驗中，我們往往涉及的是直線運行的穿梭車系統，其網路通訊采用的是基站+無線網橋的辦法，實現在同一空間內，網絡信號的無線傳輸；而環形穿梭車具有更高的輸送效率，其網絡的穩定性要求也更高。稱之為環形穿梭車，也是因為其軌道為環形軌道，而本系統中，該軌道需從取貨站臺運送紗車到軌道另一側的放貨站臺上，且工作區域并不是開放式空間，廠房結構具有一定的信號屏蔽作用。因此，以往的無線通訊網絡并不適用于本系統，菲尼克斯電氣的無線漏波通訊系統則解決了這個難題，如圖4所示。

圖4 菲尼克斯的無線漏波通訊系統

無線漏波通訊系統主要由無線基站、無線網橋、漏波電纜和相關連接件組成。漏波電纜作為天線使用的“無線電纜”，在其整個長度方向上發射信號，特別設計用于射頻信號很難覆蓋的環境。

無線基站作為通訊主體，具有2.4GHz和5GHz兩個頻段，具有MIMO技術的3天線連接，漏波電纜與無線基站進行物理連接，通過基站發送的信號經漏波電纜進行傳輸，確保傳輸信號的穩定。

無線網橋設置于各個環形穿梭車上，通過工業以太網與穿梭車CPU進行數據通訊。網橋內置一根全向天線和一根定向天線，與基站一樣具有2.4GHz和5GHz兩個頻段，通過與漏波電纜的近距離接觸，識別并采集漏波電纜上的通訊數據，并予以解析，實現與基站的配合。

在本系統中，類似應用設備還包括往復式智能分配車、雙工位堆垛車、貨叉式堆垛車等設備。智能立體庫堆垛機則采用無線定向通訊的方式進行數據通訊。

3.3　雙工位穿梭子母車系統

在本項目后處理工段，由于該工段生產效率高且使用非標準型載貨托盤，當前的連續托盤物流設備中尚不具備使用功能。為此，我們開發設計了全新的物流輸送設備——雙工位穿梭子母車智能輸送系統。

雙工位穿梭子母車智能輸送系統，以穿梭式子母車系統為基礎，具有自動化程度高、雙工位存儲、輸送效率高、系統運行安全穩定等特點。該系統包括雙工位穿梭母車、穿梭子車、拆盤機、WMS、WCS管理控制系統及穿梭車專用貨架系統組成。各組件在無線網絡的支持下，協同工作共為一體，既相互配合又各自獨立完成生產指令。系統運行效率高，無等待和遲滯現象。

雙工位穿梭母車以滑觸線進行供電，母車在每個子車停止位置上設計有為子車供電的電源。穿梭子車可以在母車運行或空閑狀態時對自身的電池進行充電。當子車電池電量低于20%時，子車停止工作，回到充電位進行充電作業；當電量達到50%以上時，自動恢復工作。因此，在兩組充電電源的補充下，即便在工作狀態中，子車在母車的每一個位置都可以進行充電，保證系統的正常高效運行，滿足生產需要。

3.4　視覺識別系統的深度學習

在玻璃纖維的生產過程中，需要對產品的物料運送車標牌進行自動識讀。原有系統通過智能相機OCR的方法進行車牌識別。系統運行初期，效果較好，但是隨著物料運送車的循環往復使用，標牌上很容易出現污損、掉色、變形等情況，大大影響了系統識讀率。為此，我們采用了當前視覺技術中先進的AI技術，通過系統深度學習功能，模擬人工的方式對標牌進行識別。

本項目中，物料運送車標牌的字體改為OCR字體，這種字體不同字母間的差異性比其他字體大，不容易出現識別錯誤。深度學習系統通過對不同樣本的訓練，提升了系統識別污漬、反光等原方案不能識別的能力。
深度學習需要大量的計算，對計算機的計算能力要求較高。項目初期使用CPU計算時，平均每個車牌的計算時間需要3~4s，不能滿足生產需求。后來改為GPU計算方式，每個車牌的識別時間減小到100ms，有效提升整個系統的工作效率。隨著系統的使用，視覺識別系統通過不斷的增加訓練樣本，系統的識別率越來越高，滿足用戶的使用要求，識別率高達99.99%。

4　項目意義

通過采用本系統，年產6萬噸電子級玻璃纖維生產線順利投產運行。截至目前，本系統已經穩定運行6個月。隨著系統的逐步完善，先進的自動化設備及控制系統的穩定性越來越高，也將為客戶帶來更大的經濟效益。

作者簡介：

吳　振（1979-），男，研究員，現任北自所（北京）科技發展有限公司工程三部部長，主要從事工業生產自動化領域的技術研究及應用。

王　勇（1972-），男，研究員，現任北自所（北京）科技發展有限公司常務副總經理，主要從事工業生產自動化領域的技術研究和產品研發、生產、應用和運維工作，獲得多項專利及多項省部級科技成果獎勵。

徐　慧（1981-），女，高級工程師，現任北自所（北京）科技發展有限公司副總工程師，主要從事物流自動化設備的設計研究工作，獲得多項專利及一項省部級科技成果獎勵。

摘自《自動化博覽》2019年7月刊