基于增强现实技术的筒子纱印染锁扣机器人运维巡检系统研究

2022-09-22杨万然徐朝月王维冠

纺织学报 2022年9期

吴乐，张倩，杨万然，徐朝月，王维冠，侯曦

1. 北京机科国创轻量化科学研究院有限公司，北京 100083； 2. 先进成形技术与装备国家重点实验室，北京 100083； 3. 中国纺织机械协会，北京 100028)

增强现实(AR)技术是应用多媒体、智能交互、传感等多种技术手段，将现实与虚拟世界的信息完美结合的技术[1]。通过AR技术可将计算机生成的文字、图像等虚拟信息模拟仿真后应用到真实世界中[2]。在传统的设备及产线运维巡检过程中，通过引入AR技术，可以实现巡检过程可视化指导，巡检数据可追溯，有效解决传统人工巡检过程中存在的巡检记录不完整、人工巡检错检漏检等问题，提高设备运维巡检效率。AR技术已经在设备检查维护、智能监控、远程协作、员工培训、作业指导等多个方面进行应用部署，其应用可以有效地提高工业设备及生产线的安全性[3-4]。

针对AR技术在运维巡检中的应用，何智频等[5]分析探讨了AR技术在电力设备智能巡检中的应用；李大勇等[6]研究了AR技术在变电站智能巡检系统中的设计应用；何明等[7]分析了AR技术在配电站房巡检业务中的应用；程新求等[8]分析了AR技术在燃气行业中巡检检修应用；王琮皓等[9]分析了建筑信息模型(BIM)+AR技术在建筑运维管理中的应用。

本文基于AR技术，开展筒子纱印染关键机器人的运维巡检系统研究，采用AR巡检的方式，通过使用手持便携式设备实现设备及产线的AR监控巡检，方便巡检人员及时观测并发现设备运行中出现的异常和故障，确保设备及生产线的正常运转，进一步为企业智能化转型、大数据化转型提供基础服务。

1 运维巡检系统分析

筒子纱印染数字化生产过程应用了多类多台套机器人，配合完成各工艺单元任务，实现筒子纱染色生产的自动化，提高生产效率，保证产品品质。主要应用机器人包括自动装卸纱机器人、高速脱水机器人、均匀烘干机器人、锁扣机器人及前、后落纱机器人等。其中，锁扣机器人是筒子纱染色生产线的关键机器人之一，通过自动装卸锁扣可解决大直径高层纱笼人工装卸锁扣困难、劳动强度大的问题，避免人工操作对纱线的污染与损伤，同时进一步提供稳定的锁扣锁紧力，保证纱笼染色过程内外压差，提升筒子纱染色质量与一次符样率。

1.1 锁扣机器人组成

锁扣机器人主要由三坐标运动机构和装卸手爪2部分组成，机器人单元主要由机器人、纱笼摆渡车和锁扣缓存平台2部分组成，如图1所示。锁扣机器人主要包括自动装锁扣和自动卸锁扣2个工艺流程。

图1 锁扣机器人

1.2 巡检需求分析

在锁扣机器人工作过程中，传统的人工巡检方式已无法满足生产现场需求，主要原因包括：1)无法直观了解设备当前的任务状态、生产工艺、运行参数等数据；2)当设备出现生产工艺、机械系统、电气系统等故障时，部分故障原因无法进行有效排查；3)设备的生产进度、生产效率等数据不能快速统计；4)易出现巡检记录不完整、问题反馈不及时、错检漏检等问题。

本文研究基于AR技术的智能运维巡检系统可有效解决现有问题，巡检人员可直观了解设备运行实时状态，快速记录并反馈现场问题，及时排查设备故障原因并进行维修保养，有效地提高设备可靠性、稳定性，保证设备生产效率，实现巡检过程有迹可循、巡检结果全面直观。

1.3 运维巡检作业流程设计

锁扣机器人智能巡检作业流程主要包括：模型建立、场景加载、巡检指令、巡检数据上传、巡检数据分析、过程监控与记录[10]。

1)模型建立。在锁扣机器人巡检过程中，根据筒子纱染色生产线安全通道及管理需求，建立锁扣机器人位置模型，确定巡检路线，确保巡检人员安全问题；建立设备图像识别模型，实现AR巡检过程的自动识别。

2)场景加载。在显示器端选择巡检场景，通过手持设备iPad，结合设备图像识别模型识别巡检设备对象，完成巡检场景加载，实现巡检设备的虚实同步显示。

3)巡检指令。在巡检过程中，巡检人员结合智能巡检系统管理功能模块以及巡检路线流程，选择不同巡检指令，识别并查看相应的各类巡检数据，进行设备状态巡检。

4)巡检数据上传。锁扣机器人记录巡检过程中的问题，完成巡检数据存储与上传。

5)巡检数据分析。通过对锁扣机器人巡检过程中的各类数据进行分析处理，及时发现设备故障并进行处理，保证设备的稳定运行，提高设备的运行效率。

6)过程监控与记录。通过AR巡检的方式，实现锁扣机器人设备巡检过程的有迹可循、数据可追溯。

智能巡检系统流程如图2所示。

图2 智能巡检作业流程

2 运维巡检系统方案设计

针对筒子纱印染关键机器人的运维巡检需求，具体分析设备组成以及作业流程，开展包括设备状态、运行参数、任务状态、设备故障等运维巡检数据模型研究，实现各类数据的采集、传输、分析与存储，搭建基于AR技术的筒子纱印染关键机器人运维巡检系统。

2.1 系统框架

针对设备运维巡检的需求，本文以锁扣机器人的设备运维为研究对象，设计基于AR技术的智能运维巡检系统，主要包括设备层、数据层、模型层以及应用层等4个部分。系统研究框架如图3所示。

图3 智能运维系统研究框架

1)设备层是运维巡检系统的实体基础，主要以锁扣机器人主体、纱笼移载平台、纱笼、锁扣缓存架等关键部件为研究对象。

2)数据层主要针对锁扣机器人的设备状态、任务状态、设备运行参数、报警状态、设备故障、设备综合效率(OEE)等各类数据进行采集、存储与统计分析。

3)模型层是系统实现的核心，在三维模型以及数据模型构建的基础上，结合设备工艺要求进一步构建设备运维巡检模型。

4)应用层是系统面向用户的功能服务。系统可实现设备实时信息监测、基于AR技术的智能巡检、故障监测预警以及设备智能运维与决策等功能。

2.2 系统主要功能模块

基于AR技术的运维巡检系统主要功能包括：智能巡检、实时监测与预警、虚实同步、桌面同步、培训指导等[11]。

1)智能巡检。巡检人员可通过手持设备iPad实现设备及生产线的智能巡检，后续可支持穿戴式AR眼镜，实现解放双手的巡检方式。

2)实时监测预警。该系统可实现对设备及关键零部件的运行状态、任务状态、生产工艺等信息的实时监测，以及对设备的机械、电气、工艺等各类数据的故障监测与预警功能。

3)虚实同步。采用AR技术构建文字、图片、网站链接、三维模型、全景信息等虚拟世界与物理世界的虚实同步，实现数据的交互体验，增强用户体验效果。

4)桌面同步。支持巡检手持设备iPad与显示屏之间的桌面同步，方便现场人员查看与监督指导。

5)培训指导。巡检人员可以快速直观准确地了解设备运行相关状态，对发生的设备故障进行快速判断并进行维修指导，对可能发生的风险进行提前预警，同时对设备生产工艺、设备综合效率(OEE)等数据进行快速掌握，可以辅助决策进一步提升生产效率。

2.3 数据模型与接口

1)数据模型建立。针对锁扣机器人运维数据类型多样、数据来源不同等问题，为方便快捷地获取各类运维数据，具体分析锁扣机器人生产过程关键要素，建立锁扣机器人运维巡检系统数据模型，如图4所示。结合数据模型，具体分析需采集的数据类别、数据来源等信息，如表1所示。另外，OEE数据来源于PLC/数据库。

2) 配置中心：用于管理微服务应用程序所需的配置参数，选用Spring Cloud Config实现，通过Spring Cloud Bus实现动态的配置更新。

图4 锁扣机器人智能巡检系统数据模型

表1 数据类别及来源

2)通信接口设计。为实时准确地获取锁扣机器人运维巡检数据，本文构建了锁扣机器人运维巡检系统数据通信架构，如图5所示。

图5 数据通信架构

锁扣机器人运维巡检数据来源于传感器及可编程逻辑控制器(PLC)工控系统，采用OPC UA通信协议进行数据采集与传输[12]，并存储在Mysql数据库；数据采集存储系统与服务器数据管理平台相交互，系统采用REST网络接口，通过REST API(RESTful API)协议与锁扣机器人运维巡检系统实现设备运维数据实时传输。同时根据Django的ORM(object relational mapping)框架进行数据的增删改查操作，以JSON(JavaScript object notation)数据格式输出，实现客户端和服务端的数据交互。

REST接口实现环境为：Python 3.6编译环境，Django 2.2.1以上Web框架，PyCharm编译器，MySQL 5.7.22以上版本数据库。

3 运维巡检系统开发及应用验证

在巡检系统架构、功能及数据模型等研究基础上，以锁扣机器人为对象，开发了具有设备数据实时监控、故障监测预警、设备综合效率分析、智能运维与决策等功能的基于AR技术的锁扣机器人运维巡检系统。

3.1 锁扣机器人巡检系统组成

设备运维巡检系统主要包含终端显示系统、服务系统和编辑系统三大组成部分，如图6所示。

图6 锁扣机器人巡检系统组成

1)编辑器端。主要功能是进行场景的信息配置，包括场景创建、模型加载、模型渲染、界面编辑、工程管理及数据加载等功能。

2)显示终端(手持iPad)。采用手持iPad进行巡检作业，选择巡检场景，通过扫描设备二维码自动识别巡检对象，实现巡检场景加载，通过巡检指令选择查看当前巡检数据。

3)服务器端。服务器作为数据存放系统，主要实现数据上传、信息查询以及数据下载等功能。

3.2 系统配置要求

系统要求在个人计算机(PC)及其兼容机上，使用Windows操作系统，要求i7以上CPU，8 G以上内存，100 G以上硬盘，GTX1080以上显卡；软件播放器可使用iPad。

3.3 应用验证

在编辑器端首先进行锁扣机器人设备AR模型加载，通过solidworks软件将设备三维模型保存为.STEP格式，采用PiXYZ软件将.STEP格式转换为.obj格式，并导入编辑器端；模型导入后可在场景窗口对模型进行查看与编辑，结合现场实际场景及位置信息，对模型的位置、方向等属性进行调整。其次进行界面属性编辑，包括运维巡检界面的尺寸、位置、布局等，可在界面框中插入文字、按钮、图片、网页、图表等，并通过“添加组件”按钮加载REST网络接口，进行设备实时数据的监测与关联。最后导入巡检设备识别图，完成锁扣机器人巡检场景设计及数据关联，如图7所示。

图7 巡检场景设计

显示终端(手持iPad)应用程序通过在程序启动界面的设置中配置服务器地址，配置完成后显示编辑器中所配置的应用场景，通过选择巡检场景，扫描被巡检设备的识别图即可开始巡检作业。显示端巡检场景选择界面如图8所示。

图8 巡检场景选择

显示终端(手持iPad)最终以AR形式展示锁扣机器人的实际运动场景，同时以数字化形式展示设备实际运行过程中的实时监测数据，测试场景如图9所示。具体展示包括设备状态、运行参数、故障记录、OEE数据等，部分界面如图10所示。

图9 系统测试场景

图10 系统部分界面设计

通过现场应用验证测试，该系统具有良好的测试效果，提高了设备维护便捷性。通过AR技术可直观透明地显示设备运行相关状态，有效降低了维护难度，提高了生产效率，且保证生产质量；实现了设备运维安全管控，通过使用手持便携式设备iPad，自动识别现场设备并展示设备状态信息，实现巡检人员在安全区域监测设备运行情况，避免人员进入高温、带电等危险区域，有效保证人员的安全问题。