CN112732774A - 基于边缘计算的智能生产检测系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于边缘计算的智能生产检测系统及方法，所述系统包括：数据采集设备，配置为采集生产现场中待检测装置的数据；边缘计算平台位于边缘端，包括至少一个边缘节点，配置为接收云计算平台下发的检测应用，对检测装置的数据进行分析，并将分析结果上报到云计算平台，以对生产现场中待检测装置的数据进行监控和管理；云计算平台位于云端，配置为与边缘计算平台协同提供服务计算资源。本发明实施例可以实现跨地域跨产线的综合检测服务，由云计算平台与边缘计算平台对数据采集设备进行统一管理，不受地域与生产线的限制，可以同时管理并服务企业分布在不同生产现场的多个生产线，而且能够按需提供不同类型的检测管理与数据分析服务。
Description
技术领域
本发明涉及边缘计算技术领域，特别涉及一种基于边缘计算的智能生产检测系统及方法。
背景技术
智能生产检测系统是实现智能制造生产管理的重要环节。现有生产检测系统多数是与生产线匹配的定制系统，主要为针对某种质量检测需求的独立工序环节，其升级改造困难，难以快速适应产线任务调整。此外，当生产线有新的检测需求后，必须重新开发相应的系统来满足要求，将产生较高的改造成本，同时大量不同的检测系统共存，在管理、维护、数据等方面也会给企业带来更多挑战，间接影响生产效率与管理水平。
现有智能检测系统具有以下三方面的特点：(1)主要依赖于硬件检测，灵活较差，难以适应多种检测场景；(2)受地域与生产线的限制，同一时间只能管理或服务于某一特定地区或车间的生产线；(3)由于检测主要依赖于硬件设备，因此不方便管理和数据分析。
由此可见，当前智能检测系统由于主要依赖于硬件，而硬件限制数据处理量和处理速度，导致灵活性差，检测效率低下。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例的目的是提供一种通用的、执行效率较高、成较率也较高的基于边缘计算的智能生产检测系统及方法。
为了实现上述目的，本发明实施例提供了一种基于边缘计算的智能生产检测系统，包括：
数据采集设备，配置为采集生产现场中待检测装置的数据；
边缘计算平台位于边缘端，包括至少一个边缘节点，配置为接收所述云计算平台下发的检测应用，对所述检测装置的数据进行分析，并将分析结果上报到云计算平台，以对所述生产现场中待检测装置的数据进行监控和管理；
云计算平台位于云端，配置为与所述边缘计算平台协同提供服务计算资源。
优选地，所述边缘节点包括：
边缘检测应用模块，配置为所述云计算平台下发的应用，以对分析处理所述数据采集设备发送的所述检测装置的数据，对所述生产现场进行实时检测与监控；
边缘节点组件模块，配置为所述云计算平台下发的边缘节点监控管理应用，以管理并控制其被配置的生产现场边缘节点；
检测设备链接模块，配置为与所述数据采集设备进行通信。
优选地，所述云计算平台包括：
边缘节点管理模块，配置为创建边缘节点，并记录边缘节点的基本信息，然后建立所述数据采集设备与所述边缘节点的关联，向边缘计算平台下发监控管理应用，以管理并控制一个或多个分布不同地方的生产现场边缘节点；
数据存储分析模块，配置为存储所述生产现场中待检测装置的数据，以及边缘节点信息和数据采集设备信息；
容器编排运行环境模块，配置为所述云计算平台提供管理容器和可扩展微服务架构的框架。
优选地，所述云计算平台还包括：
检测设备管理应用模块，配置为通过所述边缘计算平台，接收所述数据采集设备的注册请求，并通过所述边缘计算平台对所述数据采集设备进行统一管理；
生产检测应用模块，配置为对所述待检测装置的数据进行分析，并展示分析结果；
质量管理应用模块，配置为对所述待检测装置的数据进行监量监控和预测。
优选地，所述数据采集设备包括以下至少一种；条码扫描器、摄像头、检测设备。
本发明还提供一种基于边缘计算的智能生产检测方法，包括：
获取数据采集设备采集的生产现场中待检测装置的数据；
分析所述待检测装置的数据，对所述待检测装置的数据进行分析上，并将分析结果上报到云计算平台；
接收所述云计算平台下发的监控管理应用，以对所述生产现场中待检测装置的数据进行监控和管理。
本发明还提供一种基于边缘计算的智能生产检测方法，包括：
接收边缘计算平台发送的所述待检测装置的数据；
对所述待检测装置的数据进行分析，并展示分析结果；
基于所述分析结果，向所述边缘计算平台下发监控管理应用。
优选地，接收边缘计算平台发送的所述待检测装置的数据之前，所述方法还包括：
通过所述边缘计算平台，接收所述数据采集设备的注册请求，并通过所述边缘计算平台对所述数据采集设备进行统一管理。
优选地，接收边缘计算平台发送的所述待检测装置的数据之前，所述方法还包括：
创建边缘节点，并记录边缘节点的基本信息，然后建立数据采集设备与所述边缘节点的关联，向边缘节点下发监控管理应用，以管理并控制一个或多个分布不同地方的生产现场边缘节点；其中所述边缘计算平台包括至少一个边缘节点。
优选地，接收边缘计算平台发送的所述待检测装置的数据之后，所述方法还包括：
存储所述生产现场中待检测装置的数据，以及边缘节点信息和数据采集设备。
与现有技术相比，本发明实施例具有以下有益效果：本发明实施例的技术方案包括数据采集设备、边缘计算平台和云计算平台，其中数据采集设备配置为采集生产现场中待检测装置的数据，边缘计算平台对所述待检测装置的数据进行分析，并将分析结果上报到云计算平台，然后接收所述云计算平台下发的监控管理应用，以对所述生产现场中待检测装置的数据进行监控和管理；本发明实施例可以实现跨地域跨产线的综合检测服务，由云计算平台与边缘计算平台对数据采集设备进行统一管理，不受地域与生产线的限制，可以同时管理并服务企业分布在不同生产现场的多个生产线，而且能够按需提供不同类型的检测管理与数据分析服务。
附图说明
图1为本发明基于边缘计算的智能生产检测系统的实施例一示意图；
图2为本发明基于边缘计算的智能生产检测系统的实施例二的示意图；
图3为本发明基于边缘计算的智能生产检测系统的实施例二的架构示意图；
图4为本发明基于边缘计算的智能生产检测方法的实施例一的流程图；
图5为本发明基于边缘计算的智能生产检测方法的实施例二的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
随着工业物联网的快速发展，服务于离散生产制造过程的生产管理、质量检测等系统正在向互联互通、按需服务、灵活轻量方向发展。结合云计算、边缘计算、物联网等新一代信息技术，生产现场检测系统将突破传统软硬一体的系统架构，演变为由云服务与边缘服务协同的开放架构，支持异构设备与数据接入，提供新型的检测、管理与分析服务。
边缘计算是继云计算之后的一种新型的计算模式，它通过在无线接入网侧提供IT和云计算能力，使得计算本地化，旨在减小延迟、提高网络运营效率、提高业务分发能力、优化终端体验质量。概括来说，边缘计算可以满足敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的需求。然而，用于边缘计算的服务器并没有像云计算的服务器那么强大，它只是进行中小型计算，而云端更倾向于全局非实时地复杂型计算。边缘服务与云服务各有所长，云服务更倾向于全局性、非实时、长周期的管理与分析；而边缘服务适用于局部性、实时、短周期数据的处理与分析，进而更好地支撑本地业务的实时智能化决策与执行。
本发明涉及智能检测技术领域，具体是一种基于云边协同服务的智能检测系统和方法。
如图1所示，为本发明的基于边缘计算的智能生产检测系统的实施例一的示意图。
本实施例的基于边缘计算的智能生产检测系统，具体可以包括：
数据采集设备10，配置为采集生产现场中待检测装置的数据；
边缘计算平台20位于边缘端，包括至少一个边缘节点，配置为接收所述云计算平台下发的检测应用，对所述检测装置的数据进行分析，并将分析结果上报到云计算平台，以对所述生产现场中待检测装置的数据进行监控和管理；
云计算平台30位于云端，配置为与所述边缘计算平台协同提供服务计算资源。
其中，所述数据采集设备包括以下至少一种；条码扫描器、摄像头、检测设备。
其中，条码扫描器可以扫描并获取零件附带的条形码或二维码信息；摄像头可以采集零件的图像，以及工厂环境图像等数据；检测设备可以采集产品的质量、尺寸、以及光学检测数据等。
例如，待检测装置可能是一些特殊设备，这些特殊设备在出厂时，可能会贴上条形码或二维码。为避免装配过程中出现装配错误，可以采用条码扫描器，对特殊设备上的条码或二维码进行扫描，将扫描结果上传到边缘计算平台，以使得边缘计算平台对这些特殊设备进行监控。
再例如，通过摄像头对待检测装置采集图像，然后将图像上传到边缘计算平台，边缘计算平台将该图像上传到云计算平台进行分析，以检测待检测装置是否有质量瑕疵。
再例如，通过检测设备对待检测装置进行检测，可以采集产品的长度、宽度等尺寸信息，然后将尺寸信息上传到边缘计算平台，边缘计算平台将该图像上传到云计算平台进行分析，以检测产品误差是否过大，质量是否合格。
这里，边缘计算平台负责初步分析所述待检测装置的数据，实现与数据采集设备和云计算平台的协同交互计算，并负责整合云计算平台的反馈结果。
本发明实施例可以实现跨地域跨产线的综合检测服务，由云计算平台与边缘计算平台对数据采集设备进行统一管理，不受地域与生产线的限制，可以同时管理并服务企业分布在不同生产现场的多个生产线，而且能够按需提供不同类型的检测管理与数据分析服务。
结合图2和图3，本发明实施例的基于边缘计算的智能生产检测系统在上述实施例一的基础上，进一步更加详细地介绍本发明的技术方案。
根据不同的管理需求，边缘计算平台20可以包括一个或多个配置相同的边缘节点201a至201b，不同的边缘节点可以对应着不同的生产现怕生。
本发明实施例的所述边缘节点201包括：
边缘检测应用模块2011，配置为所述云计算平台下发的应用，以对分析处理所述数据采集设备发送的所述检测装置的数据，对所述生产现场进行实时检测与监控；
边缘节点组件模块2012，配置为所述云计算平台下发的边缘节点监控管理应用，以管理并控制其被配置的生产现场边缘节点；
检测设备链接模块2013，配置为与所述数据采集设备进行通信。
其中，边缘检测应用模块2011接收云计算平台下发的监控管理应用，以及对待检测装置的数据分析结果，一旦分析结果显示待检测装置存在问题，则会向工作人员发送报警信息。
边缘检测应用模块2011可以通过Restful API接口获取检测设备链接模块2013采集的数据，也可以直接发送控制指令给数据采集装置。
其中，边缘节点组件模块2012可以具体用于监测云计算平台下发的监控管理应用是否正常协同，如果不能正常协同，将会将问题上报给云计算平台，并请求云计算平台再次下发监控管理应用。
具体来说，监控管理应用主要包括工件位置匹配检测应用和工件外观检测应用。工件位置匹配检测应用主要实现根据云计算平台30下发的工件匹配模型进行工件检测，获取检测设备链接模块2013采集的工件编码和工件图片数据，输入到匹配模型进行计算并输出计算结果，确定工位上固定的加工工件是否为当前工序和工位的目标工件，并将检测结果记录后发送到云平台，若计算结果为不匹配是则发出报警提示生产管理人员。工件外观检测应用主要实现根据云计算平台30下发的工件外观检测模型进行工件外观检测，获取检测设备链接组件采集的工件编码和工件外观图片数据，输入到外观检测模型进行计算并输出计算结果，确定工件外表面是否存在缺陷、油污和杂质，并将检测结果记录后发送到云平台，若计算结果超出设定阈值是则发出报警提示生产管理人员。
其中，检测设备链接模块2013与工控机、电脑或物联网网关相连，以保证边缘节点能够与数据采集设备进行通信。
本发明实施例的所述云计算平台30具体包括：
边缘节点管理模块301，配置为创建边缘节点，并记录边缘节点的基本信息，然后建立所述数据采集设备与所述边缘节点的关联，向边缘计算平台下发监控管理应用，以管理并控制一个或多个分布不同地方的生产现场边缘节点。
其中，边缘节点管理模块301基于现有技术中的KubeEdge项目，可实现对边缘节点的管理，在此不再赘述。
数据存储分析模块302，配置为创建边缘节点，并记录边缘节点的基本信息，然后建立所述数据采集设备与所述边缘节点的关联，向边缘计算平台下发监控管理应用，以管理并控制一个或多个分布不同地方的生产现场边缘节点。
其中，数据存储分析模块302是服务于云计算平台30的数据存储与管理服务软件，它包括MongoDB、Hbase、MySQL、Spark等组件。边缘节点或者说边缘节点上的应用通过MQTT协议将数据传输到云平台，通过Kafka分发到数据存储与分析组件，云计算平台30应用通过Restful API调用边缘节点上传的数据。以上技术可以通过相关现有技术实现，在此不再赘述。
容器编排运行环境模块303，配置为为所述云计算平台提供管理容器和可扩展微服务架构的框架。
容器编排运行环境模块303是针对云平台应用的运维服务软件。它可以实现云计算平台检测设备管理应用模块304、生产检测应用模块305和质量管理应用模块306等应用服务在云平台服务器上的部署运行、资源调度、运行监测等。容器编排运行环境模块303可以基于现有技术中的Kubernetes和Docker开源项目开发容器编排运行环境组件实现。在此不再赘述。
其中，所述云计算平台30还包括：
检测设备管理应用模块304，配置为通过所述边缘计算平台，接收所述数据采集设备的注册请求，并通过所述边缘计算平台对所述数据采集设备进行统一管理。
本技术方案可实现对条码扫描器、摄像头、专业检测设备等数据采集装置的统一管理与配置升级等，检测设备管理应用模块可以随时连接或者删除数据采集装置，较为灵活，系统弹性好，可以适应多种检测场景。
生产检测应用模块305，配置为对所述待检测装置的数据进行分析，并展示分析结果。
具体地，生产检测应用模块305可以实现工件检测和管理、工件信息查询、工件检测图像展示、工件匹配模型生成、工件外观检测模型生成、工件检测数据统计分析等功能。下面对这些功能进行逐一介绍。
其中，工件检测和管理功能可主要实现生产线上加工工件的工艺、工序、位置、尺寸、外形、匹配模型、加工状态、检测图像等参数信息管理：
工件信息查询功能可实现根据工件名称、编码、工序等参数进行工件信息查询；
工件检测图像展示功能可实现边缘检测应用采集到的工件检测图像展示、浏览和编辑；
工件匹配模型生成功能主要实现工件检测图像与工件设计参数匹配检测模型构建与发布；
工件外观检测模型生成功能主要实现工件外表面缺陷、油污、杂质检测的图像分析模型的构建与发布；
工件检测数据统计功能主要实现加工周期内工件检测匹配准确率、工件误检率、工件差错率等数据统计。
在其中一个应用场景下，生产检测应用模块305接收边缘节点发送的待检测装置的数据，例如该数据是条码扫描器采集的工件的信息，然后确定工件在装配时是否存在装配错误。然后将分析结果发送回边缘节点。
如果分析结果显示待检测装置存在如装配错误、质量不合格等问题，将发出报警信息，使工作人员及时发现问题，提高检测效率。
质量管理应用模块306，配置为对所述待检测装置的数据进行监量监控和预测。
具体地，质量管理应用模块306通过收集生产现场公差检测设备的检测数据并分析，实现质量监控和预测，从而有效控制产品在生产过程中不断改进品质。质量管理应用主要实现工件加工质量数据管理与分析，包括检测报告管理查询、检测标准查询、质量分析和质量趋势预测等功能。
在其中另一个应用场景下，质量管理应用模块306接收边缘节点发送的待检测装置的数据，例如该数据是检测设备检测的产品的尺寸，然后确定产品质量是否合格。然后将分析结果发送回边缘节点。
本实施例在具体实施时，现场实时响应与云端协同服务。本技术方案基于云边协同的智能检测系统，可以提供设备管理、边缘节点管理、生产检测和质量管理等云服务，应用数据分析、智能建模等技术实现数据挖掘、趋势分析与监测预警，同时在边缘侧可以快速接入检测设备，进行实时检测。
图4为本发明的基于边缘计算的智能生产检测方法的实施例一的流程图。如图4所示，本实施例的基于边缘计算的智能生产检测方法，具体以下步骤：
S401，获取数据采集设备采集的生产现场中待检测装置的数据。
S402，分析所述待检测装置的数据，对所述待检测装置的数据进行分析上，并将分析结果上报到云计算平台。
S403，接收所述云计算平台下发的监控管理应用，以对所述生产现场中待检测装置的数据进行监控和管理。
本实施例的基于边缘计算的智能生产检测方法，是与实施例一所述的基于边缘计算的智能生产检测系统对应的方法实施例，通过采用上述步骤实现基于边缘计算的智能生产检测的实现机制与上述图1所示实施例的基于边缘计算的智能生产检测系统的实现机制相同，详细可以参考上述图1所示实施例的记载，在此不再赘述。
图5为本发明的基于边缘计算的智能生产检测方法的实施例一的流程图。如图5所示，本实施例的基于边缘计算的智能生产检测方法，具体可以包括以下步骤：
S501，接收边缘计算平台发送的所述待检测装置的数据；
S502，对所述待检测装置的数据进行分析，并展示分析结果；
S503，基于所述分析结果，向所述边缘计算平台下发监控管理应用。
其中，所述方法在步骤S501之前还包括：A，通过所述边缘计算平台，接收所述数据采集设备的注册请求，并通过所述边缘计算平台对所述数据采集设备进行统一管理。
其中，所述方法在步骤S501之前还包括：B，创建边缘节点，并记录边缘节点的基本信息，然后建立数据采集设备与所述边缘节点的关联，向边缘节点下发监控管理应用，以管理并控制一个或多个分布不同地方的生产现场边缘节点；其中所述边缘计算平台包括至少一个边缘节点。
其中，所述方法在步骤S501之后还包括：存储所述生产现场中待检测装置的数据，以及边缘节点信息和数据采集设备。
本实施例的基于边缘计算的智能生产检测方法，是与实施例一所述的基于边缘计算的智能生产检测系统对应的方法实施例，通过采用上述步骤实现基于边缘计算的智能生产检测的实现机制与上述图1所示实施例的基于边缘计算的智能生产检测系统的实现机制相同，详细可以参考上述图1所示实施例的记载，在此不再赘述。
以上实施例仅为本发明的示例性实施例，不用于限制本发明，本发明的保护范围由权利要求书限定。本领域技术人员可以在本发明的实质和保护范围内，对本发明做出各种修改或等同替换，这种修改或等同替换也应视为落在本发明的保护范围内。
Claims (10)
1.一种基于边缘计算的智能生产检测系统，其特征在于，包括：
数据采集设备，配置为采集生产现场中待检测装置的数据；
边缘计算平台位于边缘端，包括至少一个边缘节点，配置为接收所述云计算平台下发的检测应用，对所述检测装置的数据进行分析，并将分析结果上报到云计算平台，以对所述生产现场中待检测装置的数据进行监控和管理；
云计算平台位于云端，配置为与所述边缘计算平台协同提供服务计算资源。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述边缘节点包括：
边缘检测应用模块，配置为所述云计算平台下发的应用，以对分析处理所述数据采集设备发送的所述检测装置的数据，对所述生产现场进行实时检测与监控；
边缘节点组件模块，配置为所述云计算平台下发的边缘节点监控管理应用，以管理并控制其被配置的生产现场边缘节点；
检测设备链接模块，配置为与所述数据采集设备进行通信。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述云计算平台包括：
边缘节点管理模块，配置为创建边缘节点，并记录边缘节点的基本信息，然后建立所述数据采集设备与所述边缘节点的关联，向边缘计算平台下发监控管理应用，以管理并控制一个或多个分布不同地方的生产现场边缘节点；
数据存储分析模块，配置为存储所述生产现场中待检测装置的数据，以及边缘节点信息和数据采集设备信息；
容器编排运行环境模块，配置为所述云计算平台提供管理容器和可扩展微服务架构的框架。
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述云计算平台还包括：
检测设备管理应用模块，配置为通过所述边缘计算平台，接收所述数据采集设备的注册请求，并通过所述边缘计算平台对所述数据采集设备进行统一管理；
生产检测应用模块，配置为对所述待检测装置的数据进行分析，并展示分析结果；
质量管理应用模块，配置为对所述待检测装置的数据进行监控和预测。
5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数据采集设备包括以下至少一种；条码扫描器、摄像头、检测设备。
6.一种基于边缘计算的智能生产检测方法，其特征在于，包括：
获取数据采集设备采集的生产现场中待检测装置的数据；
分析所述待检测装置的数据，对所述待检测装置的数据进行分析上，并将分析结果上报到云计算平台；
接收所述云计算平台下发的监控管理应用，以对所述生产现场中待检测装置的数据进行监控和管理。
7.一种基于边缘计算的智能生产检测方法，其特征在于，包括：
接收边缘计算平台发送的所述待检测装置的数据；
对所述待检测装置的数据进行分析，并展示分析结果；
基于所述分析结果，向所述边缘计算平台下发监控管理应用。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，接收边缘计算平台发送的所述待检测装置的数据之前，所述方法还包括：
通过所述边缘计算平台，接收所述数据采集设备的注册请求，并通过所述边缘计算平台对所述数据采集设备进行统一管理。
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，接收边缘计算平台发送的所述待检测装置的数据之前，所述方法还包括：
创建边缘节点，并记录边缘节点的基本信息，然后建立数据采集设备与所述边缘节点的关联，向边缘节点下发监控管理应用，以管理并控制一个或多个分布不同地方的生产现场边缘节点；其中所述边缘计算平台包括至少一个边缘节点。
10.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，接收边缘计算平台发送的所述待检测装置的数据之后，所述方法还包括：
存储所述生产现场中待检测装置的数据，以及边缘节点信息和数据采集设备。
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