一种数字化车间MES系统基于视觉的异常状态监测与故障诊断方法技术方案

本发明专利技术一种数字化车间MES系统基于视觉的异常状态监测与故障诊断方法，涉及基于机器视觉技术。在数字化生产车间设置多传感器对工业现场进行监测；视频采集器，实时采集底层工业控制现场视频。本发明专利技术包括两种模式：一、在线分析模式。视频采集设备实时采集现场视频，通过视频分析与处理模块提取当前时刻视频数据信息，综合生产数据，监测数据和视频数据信息，送至异常监测与故障诊断模块，进行异常监测，检测异常事件。二、离线分析模式。根据异常发生时段，查询相应视频，通过视频分析与处理模块提取该时段视频数据信息，综合该时段生产数据，监测数据和视频数据信息，送至异常监测与故障诊断模块，进行故障诊断，分析故障原因。

【技术实现步骤摘要】
一种数字化车间MES系统基于视觉的异常状态监测与故障诊断方法
本专利技术涉及MES系统中基于机器视觉技术对运行异常状态进行监测，并进行故障诊断的工业控制技术，具体为一种数字化车间MES系统基于视觉的异常状态监测与故障诊断方法。
技术介绍
在现代企业智能化生产过程中，制造执行系统(MES)扮演着重要的角色。其是位于上层的计划管理系统与位于底层的工业控制之间的面向车间层的管理信息系统，可以为企业生产提供现场管理细分、现场数据采集、电子看板管理、仓库物料存放、生产任务分配、仓库管理、责任追溯、绩效统计评估、统计分析和综合分析等功能，极大地提高了企业的管理效率。MES系统通过现场数据的采集，获得生产过程各个环节的实时信息。通过对实时信息的处理、统计和分析，对生产过程进行精细化管理。MES系统能通过信息传递对从订单下达到产品完成的整个生产过程进行优化管理。当工厂发生实时事件时，MES系统能对此及时做出反应、报告，并用当前的准确数据对它们进行指导和处理。对于工业控制现场故障诊断或异常监测而言，目前的MES系统存在以下三方面的不足。一是MES系统采集底层工业控制数据，该数据主要是生产过程状态和信息本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数字化车间MES系统基于视觉的异常状态监测与故障诊断方法，在数字化生产车间设置多传感器对工业现场的运行状态进行监测，其特征在于，还包括：视频采集器，其配置在底层工业控制现场关键环节，实时采集底层工业控制现场视频，并传送至MES系统；视频处理与分析模块，配置在MES系统中，可对接收到的工业控制现场视频进行显示、存储、分析和检索，提取视频数据信息；异常监测与故障诊断模块，配置在MES系统中，可集成生产数据、生产现场多传感器的数据和视频处理与分析模块的视频数据信息，提取异常事件并报警，并进行异常原因分析；MES系统实时接收多传感器采集的底层工业控制现场数据，实时读取并存储生产数据，监测数据和...

【技术特征摘要】
1.一种数字化车间MES系统基于视觉的异常状态监测与故障诊断方法，在数字化生产车间设置多传感器对工业现场的运行状态进行监测，其特征在于，还包括：视频采集器，其配置在底层工业控制现场关键环节，实时采集底层工业控制现场视频，并传送至MES系统；视频处理与分析模块，配置在MES系统中，可对接收到的工业控制现场视频进行显示、存储、分析和检索，提取视频数据信息；异常监测与故障诊断模块，配置在MES系统中，可集成生产数据、生产现场多传感器的数据和视频处理与分析模块的视频数据信息，提取异常事件并报警，并进行异常原因分析；MES系统实时接收多传感器采集的底层工业控制现场数据，实时读取并存储生产数据，监测数据和视频采集器采集的视频数据。2.根据权利要求1所述的一种数字化车间MES系统基于视觉的异常状态监测与故障诊断方法，其特征在于：当MES系统接收实时的现场数据时，视频处理与分析模块和异常监测与故障诊断模块对数据进行在线分析：视频处理与分析模块提取视频数据信息；同时，异常监测和故障诊断模块接收生产数据，多传感器监测数据，以及视频数据信息，对设备运行状态进行判别；若为异常状态，则进行报警并集成为异常事件数据，供MES系统查询与分析，以实现异常监测功能；当MES系统接收设备故障报警或异常状态时，视频处理与分析模块和异常监测与故障诊断模块对数据进行离线分析：视频处理与分析模块分析故障或异常时段的视频数据，标记异常区域，并提取异常事件数据；同时，异常监测和故障诊断模块收集异常时段生产数据，多传感器监测数据和视频数据信息，对设备故障和异常类别进行判别、原因分析、报警并集成为异常事件数据，供MES系统查询与分析，以实现故障诊断功能。3.根据权利要求2所述的一种数字化车间MES系统基于视觉的异常状态监测与故障诊断方法，其特征在于：所述的视频处理与分析模块包括视频显示模块、视频存储模块、视频分析模块和视频检索模块，执行以下步骤：所述的视频分析模块进行标定：接收视频采集器采集的现场正常工作时的视频数据，根据现场关注的工作场景，人工或者自动提取关键时间节点和关键流程节点的视频帧，生成视频关键帧集合Fc＝{fci,i＝1,2,…N}；所述的视频分析模块进行视频分析：读取第i个时间节点或第i个流程节点的视频帧fdi，和视频关键帧集合中的视频帧fci进行比对，来进行差异区域标记和信息提取；首先，读取当前运行的第i个时间点或第i个流程节点的视频帧，并对其进行滤波处理；读取存储的第i个关键帧，并对其进行滤波处理；将二者滤波结果做差，并二值化，生成差值图像；对于差值图像，进行数学形态学运算，去除噪声；对于差值图像进行连通区域标记，确定差异区域；对于每一个差异区域提取特征，生成视频数据信息；在读取的当前运行的视频帧中，将相应区域用框进行标记，表示该处存在差异。4.根据权利要求3所述的一种数字化车间MES系统基于视觉的异常状态监测与故障诊断方法，其特征在于：所述的异常监测与故障诊断模块，将现场实时的生产数据、监测数据和视频数据集成为事件数据，送至分类器进行分类，进行异常判别：假设异常生产数据为dop，监测数据为dom，由视频数据提取的信息为dov，将三者合并为一条异...

【专利技术属性】
技术研发人员：勾阳，李光远，
申请(专利权)人：长春融成智能设备制造股份有限公司，长春知和智能包装设备有限公司，长春蓝舟科技有限公司，
类型：发明
国别省市：吉林,22