CN113778034A - 一种基于边缘计算的智能制造监测工业互联网平台 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于边缘计算的智能制造监测工业互联网平台，包括：生产监测模块、现场监测模块、边缘计算服务器和云平台；生产监测模块用于采集生产线的生产信息；现场监测模块用于采集生产现场的现场信息；边缘计算服务器用于根据接收到生产信息和现场信息进行本地分析，根据本地分析结果向相应的生产线设备和/或警示设备发出相应的控制指令；并将接收到的生产信息和现场信息，连同获取的本地分析结果传输到云平台；云平台用于根据接收到的生产信息、现场信息和本地分析结果进行统一管理，并基于生产线孪生虚拟仿真模型进行更新和可视化展示。本发明有助于提高智能生产的可靠性。
Description
技术领域
本发明涉及工业互联网技术领域，特别是一种基于边缘计算的智能制造监测工业互联网平台。
背景技术
工业互联网通过工业资源的网络互联、数据互通和系统互操作，实现制造原料的灵活配置、制造过程的按需执行、制造工艺的合理优化和制造环境的快速适应，从而达到资源的高效利用，构建智能化的新工业体系。
目前，针对大规模的智能制造生产线，涉及需要监测、采集、传输和处理等的数据量十分巨大，基于单一的工业互联网云平台设置，不能够及时完成生产状况展示和应急调控处理，影响了生产线智能管控的效果。
发明内容
针对上述提出的依靠单一的工业互联网云平台无法及时完成生产状况展示和应急调控处理，影响了生产线智能管控的效果的技术问题本发明旨在提供一种基于边缘计算的智能制造监测工业互联网平台。
本发明的目的采用以下技术方案来实现：
本发明示出一种基于边缘计算的智能制造监测工业互联网平台，包括生产监测模块、现场监测模块、边缘计算服务器和云平台；其中，生产监测模块用于采集生产线的生产信息，并将采集的生产信息传输到边缘计算服务器；现场监测模块用于采集生产现场的现场信息，并将采集的现场信息传输到边缘计算服务器；边缘计算服务器用于根据接收到生产信息和现场信息进行本地分析，根据本地分析结果向相应的生产线设备和/或警示设备发出相应的控制指令；并将接收到的生产信息和现场信息，连同获取的本地分析结果传输到云平台；云平台用于根据接收到的生产信息、现场信息和本地分析结果进行统一管理，并基于生产线孪生虚拟仿真模型进行更新和可视化展示。
一种实施方式中，生产信息包括生产线设备生产线中各组件设备的运行状态信息、运行参数信息和工作信息，以及生产线成品的质量信息；其中生产监测模块包括设置在生产线组件设备上的传感器或者专用监测设备，以获取上述生产信息。
一种实施方式中，现场信息包括生产现场的环境监测数据以及生产现场的视频监测数据；其中现场监测模块包括设置在生产现场的环境传感器和视频监控设备，以获取上述现场信息。
一种实施方式中，边缘计算服务器包括生产分析模块、环境分析模块、预警模块和控制模块；其中，生产分析模块用于根据获取的生产信息对生产线的运作状况进行分析，获取生产分析结果；环境分析模块用于根据获取的现场信息对生产现场的现场状况进行分析，获取现场分析结果；预警模块用于根据生产分析结果和现场分析结果向生产现场警示设备发出相应的预警信息；控制模块用于根据生产分析结果和现场分析结果向相应的生产线或者现场环境调节设备发出本地控制指令。
一种实施方式中，云平台包括生产管理模块、可视化模块和智能调控模块；其中，生产管理模块用于对接收到的生产信息和现场信息进行分类存储管理，构建生产管理数据库；可视化模块用于根据获取的生产信息、现场信息和本地分析结果对基于数字孪生技术生成的现场生产虚拟仿真模型进行实时更新，并针对现场生产虚拟仿真模型进行可视化展示；智能调控模块用于根据现场生产虚拟仿真模型进行生产现场控制，将远程控制指令通过边缘计算服务器传输至相应的生产线或者现场环境调节设备。
一种实施方式中，智能调控模块包括人工调节模式和智能调节模式，在智能调节模式下，根据预设的各项指标和调控规则，对生产信息和现场信息进行实时监测，当出现某项指标对应的信息不符合设定的标准时，根据调控规则对相应的生产线或者现场环境调节设备发出远程控制指令；在人工调节模式下，供管理员根据现场生产虚拟仿真模型的情况直接向指定的生产线或者现场环境调节设备发出远程控制指令。
本发明的有益效果为：提出了一种专门针对大规模智能制造生产线的监测工业互联网平台，其中分别通过生产监测模块实时采集生产线的生产信息和通过现场监测模块实时采集生产现场的现场信息，通过设置在生产现场或本地设置的边缘计算服务器对获取的生产信息和现场信息首先进行本地分析处理，获取初步的现场分析结果，根据获取的本地分析结果，当出现紧急情况时，边缘计算服务器能够对相应的生产线设备和警示设备进行本地控制，以应对紧急情况的发生，保证了生产现场突发情况监测和控制的实时性，有助于提高智能生产的可靠性，提高了生产线智能管控的小效果。同时边缘计算服务器还作为本地网关设备，将获取的生产信息和现场信息连同本地分析结果一起上传至云平台，由云平台进一步根据获取的信息进行进一步的信息管理和可视化展示等，以便实现进一步针对生产线的监测和调控。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1为本发明实施例所示一种基于边缘计算的智能制造监测工业互联网平台的框架结构图。
附图标记：
生产监测模块10、现场监测模块20、边缘计算服务器30、云平台40
具体实施方式
结合以下应用场景对本发明作进一步描述。
参见图1，其示出一种基于边缘计算的智能制造监测工业互联网平台，包括生产监测模块10、现场监测模块20、边缘计算服务器30和云平台40；其中，边缘计算服务器30分别通信连接生产监测模块10、现场监测模块20和云平台40；
生产监测模块10用于采集生产线的生产信息，并将采集的生产信息传输到边缘计算服务器30；
现场监测模块20用于采集生产现场的现场信息，并将采集的现场信息传输到边缘计算服务器30；
边缘计算服务器30用于根据接收到生产信息和现场信息进行本地分析，根据本地分析结果向相应的生产线设备和/或警示设备发出相应的控制指令；并将接收到的生产信息和现场信息，连同获取的本地分析结果传输到云平台40；
云平台40用于根据接收到的生产信息、现场信息和本地分析结果进行统一管理，并基于生产线孪生虚拟仿真模型进行更新和可视化展示。
其中，边缘计算服务器30还通信连接生产现场的生产线设备和警示设备，实现对生产线设备和警示设备的本地控制。边缘计算服务器30设置在生产现场或邻近位置。其中，根据生产线的规模，边缘计算服务器30可以设置一个或多个，各边缘计算服务器30负责对应的生产线和生产现场数据处理，以及控制对应的生产线和警示设备。
上述实施方式中，提出了一种专门针对大规模智能制造生产线的监测工业互联网平台，其中分别通过生产监测模块10实时采集生产线的生产信息和通过现场监测模块20实时采集生产现场的现场信息，通过设置在生产现场或本地设置的边缘计算服务器30对获取的生产信息和现场信息首先进行本地分析处理，获取初步的现场分析结果，根据获取的本地分析结果，当出现紧急情况时，边缘计算服务器30能够对相应的生产线设备和警示设备进行本地控制，以应对紧急情况的发生，保证了生产现场突发情况监测和控制的实时性，有助于提高智能生产的可靠性，提高了生产线智能管控的小效果。同时边缘计算服务器30还作为本地网关设备，将获取的生产信息和现场信息连同本地分析结果一起上传至云平台40，由云平台40进一步根据获取的信息进行进一步的信息管理和可视化展示等，以便实现进一步针对生产线的监测和调控。
一种实施方式中，生产信息包括生产线设备生产线中各组件设备的运行状态信息(例如是设备的运行状态、任务排程、故障反馈等)和运行参数信息(例如是发热情况、电流电压数据等)，以及生产线成品的质量信息(例如产品完成后的各项参数)；其中生产监测模块10包括设置在生产线组件设备上的传感器或者专用监测设备，以获取上述生产信息。
在生产线正产运作生产产品的过程中，通过生产监测模块10实时监测生产线设备得运行状态和运行参数，能够实时反映生产线中设备的状况，同时还对生产线产出的产品质量进行监测，也有助于从产品角度监测生产线的运行状态情况，提高针对生产线监测的可靠性。
一种实施方式中，现场信息包括生产现场的环境监测数据(例如温度、湿度、噪声分贝、火灾探测、烟雾探测等)，以及生产现场的视频监测数据(例如生产设备区域的监控视频、生产现场工作区域的监控视频、警戒区域的监控视频等)；其中现场监测模块20包括设置在生产现场的环境传感器和视频监控设备，以获取上述现场信息。
其中视频监控设备采用推视频流的方式将采集到的监控视频流数据实时传输至边缘计算服务器30，由边缘计算服务器30对视频流数据进行实时监测及进一步传输至云平台40。
处生产线相关的生产信息外，还通过现场监测模块20来对生产现场的环境状况进行监测，能够有助于通过生产现场环境来进行辅助监测，进一步提高智能制造生产监测的适应性和可靠性。
一种实施方式中，边缘计算服务器30包括生产分析模块、环境分析模块、预警模块和控制模块；其中，
生产分析模块用于根据获取的生产信息对生产线的运作状况进行分析，获取生产分析结果；
环境分析模块用于根据获取的现场信息对生产现场的现场状况进行分析，获取现场分析结果；
预警模块用于根据生产分析结果和现场分析结果向生产现场警示设备发出相应的预警信息；
控制模块用于根据生产分析结果和现场分析结果向相应的生产线或者现场环境调节设备发出本地控制指令。
一种场景中，生产分析模块根据获取的生产信息中的各项数据与预设的对应安全生产标准范围进行比对，当监测到存在某生产信息超出对应的安全生产标准范围时(例如设备的实时电流电压超过预设的安全范围、检测到生产线设备外壳存在漏电情况、连续监测到的成品均质量不合格、生产线设备出现安全故障警报等)，判断当前生产线存在安全隐患，并生成相应的安全危险分析结果，由控制模块根据该安全危险分析结果向相应的生产线设备发出安全制动控制指令。
环境分析模块根据获取的现场信息与预设的安全生产环境标准进行比对，当监测到存在现场信息不符合对应的安全生产环境标准时(例如监测到烟雾报警、火灾报警、现场湿度不符合生产标准等)，判断当前生产现场不满足安全生产的条件，生成相应的现场分析结果，由控制模块根据该现场分析结果向相应的生产线设备发出安全制动控制指令。上述通过本地控制的方式第一时间对严重的、容易导致安全生产事故的危险情况进行控制，有效地避免安全事故的发生，提高了智能化生产的安全性。
针对生产线或生产现场环境存在异常，但不至于出现严重生产\安全事故的异常情况(例如是产品内部持续升高但没达到制动标准、生产现场湿度达到警戒标准、生产现场警戒范围内检测到非法人员进入等)，生产分析模块和环境分析模块分别生成相应的异常分析结果，由预警模块根据该异常分析结果向生产现场警示设备发出相应的警示信息，以提醒生产现场的管理者立即对异常情况进行处理，避免异常情况的进一步恶化从而造成严重的安全生产事故。有助于对生产线和生产现场的异常情况起到智能化的警示作用。
一种实施方式中，云平台40包括生产管理模块、可视化模块和智能调控模块；其中，
生产管理模块用于对接收到的生产信息和现场信息进行分类存储管理，构建生产管理数据库；
可视化模块用于根据获取的生产信息、现场信息和本地分析结果对基于数字孪生技术生成的现场生产虚拟仿真模型进行实时更新，并针对现场生产虚拟仿真模型进行可视化展示；
智能调控模块用于根据现场生产虚拟仿真模型进行生产现场控制，将远程控制指令通过边缘计算服务器30传输至相应的生产线或者现场环境调节设备。
一种实施方式中，智能调控模块包括人工调节模式和智能调节模式，在智能调节模式下，根据预设的各项指标和调控规则，对生产信息和现场信息进行实时监测，当出现某项指标对应的信息不符合设定的标准时，根据调控规则对相应的生产线或者现场环境调节设备发出远程控制指令；在人工调节模式下，供管理员根据现场生产虚拟仿真模型的情况直接向指定的生产线或者现场环境调节设备发出远程控制指令。
一种场景中，基于云平台40搭建的生产管理模块，借助云平台40存储性能优越的特点，能够有效对生产过程中监测到的数据进行统一管理，有助于构建生产线相关数据的分类管理数据库，为进一步基于构建的数据库进行进一步的调用或者大数据分析等奠定基础。
一种场景中，可视化模块中装载有基于数字孪生技术生成的对应生产现场的现场生产虚拟仿真模型，其中现场生产虚拟仿真模型中包含有与实际生产现场、生产线设备等对应的单元设备模型，其中单元设备模型包括与实际设备一致的设备型号和布置情况。可视化模块基于获取的生产信息、现场信息和本地分析结果对现场生产虚拟仿真模型中的单元设备模型进行更新，以使得现场生产虚拟仿真模型与生产现场状态同步化。并基于现场生产虚拟仿真模型进行可视化展示。
其中，在可视化模块中，基于现场生产虚拟仿真模型选择对应的视频监控设备模型，能够载入对应视频监控设备传输的视频流数据，展示对应的实时视频监控画面。有助于管理人员能够通过登录云平台40，基于可视化模块对生产现场进行远程视频监控。
一种实施方式中，可视化模块包括图像处理单元和图像显示单元；
图像处理单元用于对获取的由设置在生产现场的视频监控设备采集并通过边缘计算服务器30传输到云平台40的视频流数据进行处理，获取监控视频画面；
图像显示单元，用于在现场生产虚拟仿真模型中选择视频监控设备模型后，播放与该视频监控设备模型对应的视频监控画面。
一种实施方式中，图像显示单元进一步包括画面增强子单元；其中
画面增强子单元用于对图像显示单元播放的视频监控画面进行增强处理，具体包括：
将获取的视频监控画面从RGB颜色空间转换到LAB颜色空间，提取视频监控画面的亮度分量L、颜色分量A和颜色分量B，其中亮度分量L中包含有视频监控画面中各像素点的亮度分量值L(x,y)；
重新将获取的视频监控画面从RGB颜色空间转换到灰度空间，获取视频监控画面的灰度分量H，其中灰度分量中包含有视频监控画面中各像素点的灰度值H(x,y)；
基于获取的灰度分量H对视频监控画面进行增强处理，其中采用的增强处理函数为：
式中，H′(x,y)表示增强处理后像素点(x,y)的灰度值，H(x,y)表示灰度分量中像素点(x,y)的灰度值，L(x,y)表示像素点(x,y)的亮度分量值，Ld和Lg分别表示设定的暗标准值和亮标准值，其中Ld∈[10,25]，Lg∈[80,90]，sgn表示符号函数，
表示以像素点(x,y)为中心的邻域范围内各像素点的灰度平均值，LT(x,y)表示像素点的亮度突异评价因子，其中
表示以像素点9x,y)为中心的邻域范围，
表示邻域范围内像素点的总数，LT表示设定的亮度突异点阈值，ω1、ω2和ω3分别表示设定的权重调节因子，其中ω1＞0.5＞ω2＞ω3＞0，且ω1+ω2+ω3＝1；
依次对灰度分量H中各像素点进行增强处理后，得到增强处理后的灰度分量H′，基于增强处理后的灰度分量H′从灰度空间重新转换到RGB颜色空间，得到增强处理后的视频监控画面，由图像显示单元对该增强处理后的视频监控画面进行播放。
优选的，ω1＝0.7，ω2＝0.2，ω3＝0.1；
取以中心像素点的5×5邻域范围。
上述实施方式，针对生产现场通常为室内环境，容易受到室内灯光反射或者闲时室内光线步骤的情况等影响，从而导致监控视频画面不清晰的情况，影响远程视频监控的效果，因此，上述提出一种针对图像显示单元即将要播放的视频监控画面进行增强处理的技术方案，其中特别提出了一种针对视频画面进行处理的增强处理函数，该函数基于图像中像素点的亮度分量和灰度分量进行联合处理，能够适应室内灯光反射/反射导致曝光点、或者环境亮度偏暗的情况，对图像的整体亮度水平和局部亮度水平进行自适应的增强调节处理，提高了监控视频画面的清晰度和对比度，有助于管理者基于云平台40实现生产现场的远程视频监控的效果，为之后管理者能够进一步基于视频监控画面进行相应的调度管理提供了保证。
需要说明的是，在本发明各个实施例中的各功能单元/模块可以集成在一个处理单元/模块中，也可以是各个单元/模块单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元/模块集成在一个单元/模块中。上述集成的单元/模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元/模块的形式实现。
通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解应当理解，可以以硬件、软件、固件、中间件、代码或其任何恰当组合来实现这里描述的实施例。对于硬件实现，处理器可以在一个或多个下列单元中实现：专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、处理器、控制器、微控制器、微处理器、设计用于实现这里所描述功能的其他电子单元或其组合。对于软件实现，实施例的部分或全部流程可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成。实现时，可以将上述程序存储在计算机可读介质中或作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质，其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质。计算机可读介质可以包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其他光盘存储、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质。
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当分析，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。
Claims (6)
1.一种基于边缘计算的智能制造监测工业互联网平台，其特征在于，包括生产监测模块、现场监测模块、边缘计算服务器和云平台；
生产监测模块用于采集生产线的生产信息，并将采集的生产信息传输到边缘计算服务器；
现场监测模块用于采集生产现场的现场信息，并将采集的现场信息传输到边缘计算服务器；
边缘计算服务器用于根据接收到生产信息和现场信息进行本地分析，根据本地分析结果向相应的生产线设备和/或警示设备发出相应的控制指令；并将接收到的生产信息和现场信息，连同获取的本地分析结果传输到云平台；
云平台用于根据接收到的生产信息、现场信息和本地分析结果进行统一管理，并基于生产线孪生虚拟仿真模型进行更新和可视化展示。
2.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的智能制造监测工业互联网平台，其特征在于，生产信息包括生产线设备生产线中各组件设备的运行状态信息和运行参数信息，以及生产线成品的质量信息；
其中生产监测模块包括设置在生产线组件设备上的传感器或者专用监测设备。
3.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的智能制造监测工业互联网平台，其特征在于，现场信息包括生产现场的环境监测数据以及生产现场的视频监测数据；
其中现场监测模块包括设置在生产现场的环境传感器和视频监控设备。
4.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的智能制造监测工业互联网平台，其特征在于，边缘计算服务器包括生产分析模块、环境分析模块、预警模块和控制模块；其中，
生产分析模块用于根据获取的生产信息对生产线的运作状况进行分析，获取生产分析结果；
环境分析模块用于根据获取的现场信息对生产现场的现场状况进行分析，获取现场分析结果；
预警模块用于根据生产分析结果和现场分析结果向生产现场警示设备发出相应的预警信息；
控制模块用于根据生产分析结果和现场分析结果向相应的生产线或者现场环境调节设备发出本地控制指令。
5.根据权利要求4所述的一种基于边缘计算的智能制造监测工业互联网平台，其特征在于，云平台包括生产管理模块、可视化模块和智能调控模块；其中，
生产管理模块用于对接收到的生产信息和现场信息进行分类存储管理，构建生产管理数据库；
可视化模块用于根据获取的生产信息、现场信息和本地分析结果对基于数字孪生技术生成的现场生产虚拟仿真模型进行实时更新，并针对现场生产虚拟仿真模型进行可视化展示；
智能调控模块用于根据现场生产虚拟仿真模型进行生产现场控制，将远程控制指令通过边缘计算服务器传输至相应的生产线或者现场环境调节设备。
6.根据权利要求5所述的一种基于边缘计算的智能制造监测工业互联网平台，其特征在于，智能调控模块包括人工调节模式和智能调节模式，在智能调节模式下，根据预设的各项指标和调控规则，对生产信息和现场信息进行实时监测，当出现某项指标对应的信息不符合设定的标准时，根据调控规则对相应的生产线或者现场环境调节设备发出远程控制指令；在人工调节模式下，供管理员根据现场生产虚拟仿真模型的情况直接向指定的生产线或者现场环境调节设备发出远程控制指令。
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