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    助力国家抗议难题,它们是智能制造“幕后的英雄”

    2021-08-18 15:59
    物联网智库
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    随着我国工业互联网智能制造水平的不断提高,不只是疫苗生产线,在锂电池制造、消费类电子产品生产等各种规模化工业生产过程中已经广泛使用大量自动化机械设备。而在这些设备背后,智能机械控制器可以说是“幕后的英雄”。

    近期,新冠疫情风波再起。由于多地新冠疫情形势严峻,全国人民的情绪也再次变得紧张,新冠疫苗接种也得到了更多关注。

    早在2020年12月15日,中国就正式开展重点人群接种工作。据国家卫健委最新数据显示,截至今年8月10日,全国接种新冠疫苗剂次已经超过18亿。如此快速的推广,离不开海量充足的疫苗产品供应。据预测,要满足每年4-5亿人的接种需求,新冠疫苗的年产量就需达到8-10亿支。

    为了保证品控,在疫苗的生产过程中,自动化、智能化生产线已经得到了大规模应用。例如,无论是疫苗罐装过程中的生产线自动化,还是批量包装生产线投用的码垛机器人,都大大提高了疫苗生产的作业效率,为全民健康保驾护航。

    事实上,随着我国工业互联网、智能制造水平的不断提高,不只是疫苗生产线,在锂电池制造、消费类电子产品生产等各种规模化工业生产过程中已经广泛使用大量自动化机械设备。而在这些设备背后,智能机械控制器可以说是“幕后的英雄”。

    智能机械控制器成为工厂核心

    对于工厂而言,机械设备是最不可或缺的核心资产。由于工业场景中机械产品的系统组成复杂、工作环境恶劣,通常要求高负荷、长时间运行,这就对机械产品的控制能力提出着严苛要求。为了更精准的实现机械设备控制,机械控制器也就应运而生。

    机械控制器是工业机械产品的核心控制部件之一,它通过各种安装在动力系统、执行机构的传感器,感知系统的运行状态,以用户的预期运动为目标,由其内部的控制算法实现机械的状态控制。

    然而,传统机械控制器的控制精度仍然有不小的提升空间。随着智能制造的不断发展,自动化产品线对于机械产品的控制精度要求愈发严格。正所谓失之毫厘、差之千里,一旦自动化产品线的机械精度误差过大,轻则导致产品不达标,重则可能令整条生产线完全宕机。

    为了解决这些难点,在工业自动化控制领域有着丰富经验的深圳市汇川技术股份有限公司与合作伙伴英特尔一起,借助英特尔酷睿i5处理器带来的强劲处理能力,并结合英特尔工业边缘控制平台构建了先进的智能机械控制器,引入了融合OpenVINO工具套件的人工智能工业视觉技术,在保证产品品质的同时,通过单元模块化设计和立体式堆叠架构,不但简化了控制,也帮助企业提升产品质量并降低总拥有成本。

    酷睿i5处理器:精准控制能力

    对于消费类电子产品而言,功能性材料器件的品质对其性能影响不容小觑。因此,提升其重要加工设备——圆刀模切机的技术水平能有效提升最终产品的质量表现和用户口碑。


    图:圆刀模切机生产工序

    一般而言,电子配件产品需要经过多次的模切、贴合与剥离几个步骤。传统方案需要采用多台贴合机与模切机组合的方案才可以完成。但圆刀模切机通过各工位组合,一机即可轻松搞定。然而,圆刀模切机存在张力控制、模切精度、灵活丰富的工艺组合等难点,不但需要考虑材料进行收放卷控制时的作用力影响,还需要对每个刀座的位置都进行精准控制。

    对于如何提升圆刀模切机的控制精度和加工水平,其实可总结为“快、准、稳”三要素。要达到这三点,需要圆刀模切机控制系统具备多轴同步运动控制、准确定位与追标、速度波动和转矩波动精准控制、高响应速度以及实时控制等能力。

    为此,汇川技术与合作伙伴英特尔一起,借助英特尔酷睿i5处理器带来的强劲处理能力,并结合英特尔工业边缘控制平台构建了先进的AC800系列智能机械控制器,并引入了融合OpenVINO工具套件的人工智能工业视觉技术,令圆刀模切机在生产实践中实现了高效率、高精度的精准控制能力。

    图:基于AC810智能机械控制器的高性能圆刀模切解决方案

    具体来看,汇川技术圆刀模切机方案采用开环力矩控制,解耦启动、加速、稳速、减速阶段受力过程,进行相应的动态转矩补偿。同时伺服内置齿槽转矩补偿功能,可以有效抑制高频小波动。而扰动观测器功能,可以有效抑制外部扰动引起低频大波动,让产品运行时稳上加稳。

    同时,汇川技术在方案中内嵌英特尔酷睿i5处理器,从而有着优异的计算处理能力,结合英特尔睿频加速技术,该方案能有效提升圆刀模切解决方案所关注的响应速度,同时其还能以良好的功耗和稳定性适用于环境复杂的产线环境。

    OpenVINO:异物检测能力

    在疫苗生产中,质检是非常重要的环节。我国2015版《药典》有明确规定,药物制剂中不得检出粒径或长度大于50微米的可见异物。正是由于疫苗生产过程中的严格要求,现代化制药企业往往需要十分严格的质检才能保证产品达标。


    图:融合灯检机的自动化制药流程

    在现代疫苗生产中,灯检法是制药企业实施异物检测的常用方法。在过去,企业一般安排视力符合药典标准的操作工在暗室中使用灯检仪对容器进行逐一检查,但人工目测的方式不仅检测效率低,同时高强度用眼对员工的视力也会造成损害。为应对人工检测的种种弊端,近年来自动化灯检机设备在制药企业中获得越来越广泛的应用,也成为自动化制药流程的关键环节之一。

    然而,当瓶体进入异物检测区域时,灯检机需要通过摆臂运动,使瓶体从旋瓶状态进入急停状态,供安置在摆臂上的高清工业相机进行拍照。在有限的时间窗口,系统不但要提升拍摄清晰度,还要对拍摄图片进行快速分析与比对,其难度不可谓不高。

    为解决上述问题,汇川技术凭借其在工业自动化控制领域丰富的经验,与深度合作伙伴英特尔一起,借助英特尔赛扬处理器、OpenVINO工具套件等先进的软、硬件产品组合蕴藏的出色计算处理能力和AI性能优势,打造智能灯检机一站式解决方案,为加速新冠疫苗等生产提供助力。


    图:汇川一站式灯检机整体解决方案

    汇川技术灯检机整体解决方案由AC801高性能智能机械控制器、KINOVISION工业视觉控制器、IT7000高性能HMI平台,以及一系列由SV660N总线伺服器与高性能电机构成的模块组成。

    其中,由英特尔赛扬处理器提供计算处理能力,并结合英特尔工业边缘控制平台打造的AC801高性能智能机械控制器,不仅能够为视觉处理平台的推理过程提供强劲算力,还通过OpenVINO工具套件的引入,大幅提升平台中AI模型的推理效率。


    图:汇川技术KINOVISION(麒麟)视觉控制器

    作为英特尔面向高性能计算机视觉和深度学习应用推出的快速开发工具包,OpenVINO工具套件除对传统OpenCV、OpenCLTM图像处理库的指令集进行了全方位优化外,还融合了优化视觉库以及英特尔MediaSDK等组件,并通过内置英特尔深度学习部署工具来有效提升推理速度,为灯检机整体解决方案提供了高效、可靠的异物检测能力。

    工业边缘控制:柔性生产能力

    伴随着新能源汽车和储能领域等下游应用行业的高速发展,锂电池已成为制造领域新的投资发展焦点。

    锂电池制造工艺流程包括了匀浆、涂布、模切、叠片、绕卷、化成、分容等工序。在这一过程中,更多的生产企业正将锂电池生产与工业智能化技术相结合,运用于工序自动化、产线自动化以及整体数字化工厂,使得先进的智能化制造设备和生产技术正成为高品质、高效率锂电池生产的重要保障。

    作为锂电池制造工艺中的重要工序,化成环节与锂电池的自放电性、循环寿命、安全性和稳定性息息相关,直接影响着锂电池的性能。为保证产品品质,要求化成分容设备精确控制电池充放电时的电流和电压,以及生产过程中的压力和温度。此外,还需要设备适用不同的电池生产工艺,支持灵活配置产能。

    传统的人工控制方式显然无法应对这一复杂多变的场景,一方面,化成环节中的参数调整窗口在极端情况下可能非常短暂,有时会短至操作人员的手眼来不及反应;另一方面,多种参数联动下的复杂场景,也使操作人员难以以人工方式快速计算出最优方案。此外,传统的化成设备使用多PLC交互控制,每组分容单元配置一台PLC,至少需要15台PLC才能完成整线控制,控制器之间存在相互干扰,且用户的开发难度较大,编程复杂。

    为应对这些挑战,采用具备数据采集、数据分析、智能决策以及操作控制等功能的智能化控制技术,同时优化拓扑结构、降低成本,无疑是当务之急。基于良好设计的智能化系统,可以根据生产数据的实时变化,灵活配置各工艺单元数量,使得产线在简化控制的同时,实现柔性生产。但这又对设备控制器的运算处理能力、控制平台效能提出了更高要求。

    在关键的自动化控制系统构建上,汇川技术基于英特尔酷睿i5处理器的强大处理能力,并结合英特尔工业边缘控制平台,所打造的AC800系列高性能智能机械控制器具备强大的带轴和算力,能够替代传统产线中基于可编程逻辑控制器、人机接口等一系列单功能控制器,从而实现边缘侧工作负载的高效整合。

    不仅如此,该方案还结合英特尔工业边缘控制平台,能够将实时计算和控制能力有效串接,为AC800系列高性能控制系统提供了虚拟化、标准化工业协议、实时计算、信息安全等一系列子模块,帮助用户增强系统响应以及降低运维难度。

    写在最后

    毫无疑问,随着工厂自动化、智能化水平的不断提高,智能机械控制器也将发挥出越来越大的作用。在时代浪潮的大背景下,汇川技术正与英特尔一起,以先进的信息化与工控技术为抓手,助力企业加速智能化转型。

    声明: 本文由入驻维科号的作者撰写,观点仅代表作者本人,不代表OFweek立场。如有侵权或其他问题,请联系举报。

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