ЖУРНАЛ СТА 4/2020

30 различных технологических линиях, от минеральной воды до хлеба для сэнд- вичей, что представляет особую слож- ность для управления. Упаковка про- дукции производится также на 35 уста- новках для расфасовки и затаривания. Выбор сырья и упаковки для каждого продукта полностью автоматизирован, переключение производства с одного вида продукции на другой происходит нажатием одной кнопки на оператор- ской консоли. На заводе используется система оперативного управления про- мышленным производством (MES – Manufacturing Execution System). Единая автоматизированная система планиро- вания, отслеживания, мониторинга и формирования отчётов о работе пред- приятия построена в среде моделиро- вания SIMATIC IT Production Suite. Среда является частью портфеля про- граммных решений компании SIEMENS PLM Software и разработана в соответ- ствии с ISA-95 (стандарт на создание систем MES), что позволяет при необ- ходимости расширять функциональ- ность MES-системы, используя стан- дартные компоненты, как производства SIEMENS, так и сторонних производи- телей. SIMATIC IT предоставляет мощ- ные встроенные средства для моделиро- вания производственных процессов, снабжения сырьём, заказами и оборудо- ванием, архивации и долговременного хранения данных, генерации отчётов. Система легко масштабируема, вся ин- формация о поставках сырья напрямую связана с производством, данные о вы- пуске готового изделия автоматически передаются в систему планирования ре- сурсов предприятия (ERP – Enterprise Resource Planning), закрывая разрыв между аналитическими бизнес-система- ми и SCADA [3]. Для производителей продуктов пита- ния и напитков на первом месте стоит безопасность производимых продуктов, что обеспечивается надлежащим конт- ролем их качества. Наиболее часто для этого используют программно-аппарат- ные решения машинного или, как часто пишут, технического зрения. Системы машинного зрения Традиционная сфера применений си- стем машинного зрения (СМЗ) – пред- приятия пищевой и фармацевтической промышленности, автомобилестрое- ние, производство полупроводниковых компонентов, текстильная промыш- ленность, то есть те производства, на которых требуется высокоскоростной анализ объектов (жидкостей, порош- ков, поверхности тканей, деталей ма- шин и электронных компонентов). Масштаб и размеры объектов могут быть разными, как и вид информации, извлекаемой с помощью таких систем. Основное преимущество данного мето- да, которое делает его востребованным в период эпидемического кризиса, за- ключается в том, что точные бескон- тактные измерения не требуют участия человека в технологическом процессе при его правильной организации. Построение систем машинного зре- ния базируется на следующих обяза- тельных элементах: ● оптическая система (камеры); ● обработка видеоданных; ● вычислительное устройство с матема- тическим обеспечением; ● робототехнический комплекс (систе- мы реагирования). Ключевым элементом является имен- но вычислительное устройство, способ- ное анализировать поступающую ин- формацию на базе используемых мате- матических алгоритмов в реальном вре- мени. При помощи алгоритмов ре- шаются задачи визуального контроля производственной линии (дистанцион- ное измерение габаритов и подсчёт ко- личества изделий, обнаружение объ- ектов и регистрация событий) или конт- роля качества продукции (определение сортности, выявление дефектов и бра- ка). При этом в режиме реального вре- мени происходит формирование и от- правка команд в контроллер для ини- циации мгновенной реакции на возник- новение нештатной ситуации либо ав- томатической корректировки режима работы конвейера, исходя из качества продукции или сырья [7]. Очевидно, что системы машинного зрения обладают рядом преимуществ по сравнению с традиционным контактным подходом к контролю технологического процесса: они точны, надёжны, эффек- тивны. Эти технологии сыграли важную роль в совершенствовании производ- ственных процессов начиная с 1980-х го- дов, и по мере того, как развивалась их аппаратная и программная основа, воз- можности применения систем машин- ного зрения многократно увеличивались. Новейшие разработки в этой сфере те- перь позволяют кроме анализа объекта на конвейерной ленте применять их в беспилотных дронах для мониторинга состояния трубопроводов, линий элек- тропередач, резервуарных парков в си- стемах водоочистки, водоподготовки и водоотведения. К трудностям, с которы- ми сталкивались разработчики таких си- стем до недавнего времени, прежде всего можно отнести низкую производитель- ность аппаратных средств машинного зрения, существование особых требова- ний к совместимости оборудования, проприетарные протоколы передачи ви- деоданных и, как следствие, длительные сроки разработки проектов и проблемы с последующим техобслуживанием. В рамках современных тенденций разви- тия систем машинного зрения, включая стандартизированные протоколы пере- дачи видеосигнала, использование высо- копроизводительных процессоров ARM/DSP/FPGA-архитектуры для об- работки изображений, производитель средств автоматизации компания Advantech предлагает ряд технологичных решений для объектов пищевой, фарма- цевтической, текстильной промышлен- ности, автопроизводителей и производи- телей электроники (рис. 8). Интеграция вычислительных платформ с модулями управления перемещением и компонен- тами систем машинного зрения от ком- пании Advantech даёт промышленным предприятиям и системным интеграто- рам преимущество в виде готовых реше- ОБ ЗОР / Т Е Х НОЛОГ ИИ СТА 4/2020 20 www.cta.ru Рис. 8. Встраиваемые компьютеры, платы видеозахвата и готовые системы машинного зрения от Advantech