一种3C生产线的数字孪生建模方法技术

一种3C生产线的数字孪生建模方法，包括：对生产线设备及其零部件模型进行模型前处理，建立轻量化、高保真的生产线设备模型；搭建3C生产线的数字孪生体，构建模型材质库，对数字孪生体中的生产设备及其零部件模型进行材质设置，得到高拟真度的生产线设备模型，构建生产设备及其零部件的运动逻辑模型；构建数字孪生数据映射模型，实现实际3C生产线与数字孪生模型的虚实同步；本方法提出了完整的3C生产线数字孪生建模的流程，极大降低了建模过程的工作量，提高了数字孪生建模的效率，减少了模型渲染对计算机资源的需求，数据映射具有低带宽、平台独立的特点，实现了更高效的虚实同步效果。效果。效果。

【技术实现步骤摘要】
一种3C生产线的数字孪生建模方法


[0001]本专利技术涉及3C产品制造
，具体涉及一种3C生产线的数字孪生建模方法。

技术介绍

[0002]3C产品主要包括计算机、通讯类及消费类电子产品，随着信息技术逐渐深入到人们的生活之中，市场对3C产品的需求逐年走高。3C制造技术也在从传统的劳动密集型生产向自动化、智能化进行转型，使3C生产线能够满足精密组装、变批量生产、快速迭代的需求。
[0003]目前，数字孪生技术为3C生产线智能化的研究提供了新的思路，数字孪生技术通过实时生产数据的映射，实现实际生产线与虚拟生产线的实时交互与深度融合，使得虚拟生产线能够实时模拟和监测实际生产线的生产情况，并基于历史数据对生产线各子系统和设备实现智能响应与决策，反馈至实际生产线对实际生产进行修正，让生产制造真正实现智能化。
[0004]实现3C生产线数字孪生的基础是构建3C生产线的数字孪生模型，例如，专利号为CN202010835136.X的专利申请公布了基于云端融合和数字孪生技术的企业生产现状诊断方法，包括：步骤1.对企业生产过程中的生产资源及运行数据进行划分；步骤2.通过一定的映射关系和预测孪生系统得到的数据，对物理实体车间实现虚拟化或数字化，形成孪生车间；步骤3.运用人工智能技术和数字孪生技术对所得孪生车间生产要素的数据进行预测；步骤4.诊断和改进系统；步骤5.监控系统对企业生产中存在的风险进行监控；步骤6.运用云端融合技术，将云侧的云服务平台和端侧的物理实体车间实现实时交互连接，将云侧获得的数据、优化方案等特征通过孪生车间投影反馈至物理实体车间，满足物理实体车间中各实体的适配机制。但是，该专利申请以及目前3C行业实施数字孪生技术存在以下问题：(1)3C制造企业针对自身产品的特点进行生产线设备的独立设计和研发，使得生产线中设备的几何模型要素繁多、结构复杂，使得搭建数字孪生体的过程工作量巨大；(2)要素繁多、结构复杂的模型，使得虚拟生产线仿真时需要消耗大量的计算机资源，且影响使用体验；(3)厂商提供的生产设备几何模型，在建模、装配的过程中为了区分各部件，对各部件表面添加了各种颜色，与实际生产设备表面喷漆相差巨大，需在搭建数字孪生体时对生产设备模型各部件颜色和材质进行设置，得到高拟真度的模型；(3)3C制造企业针对3C生产线生产设备开发了相应的自动化软件平台，故生产数据的采集与传输需要基于自动化软件平台开发数据传输与映射的平台。

技术实现思路

[0005]为了解决上述现有技术的问题，本专利技术的目的在于提供一种3C生产线的数字孪生建模方法，对3C生产线设备模型进行轻量化和结构简化，搭建数字孪生数据映射模型，实现生产数据的传输与映射，减少了构建3C生产线数字孪生模型的工作量，降低了数字孪生模型对计算机资源的消耗，实现了实际3C生产线与数字孪生模型的虚实同步，提高建模效率。
[0006]为实现上述专利技术的目的，本专利技术采取的技术方案如下：
[0007]一种3C生产线的数字孪生建模方法，其步骤包括：
[0008]步骤S1：根据3C生产线的实际生产情况和所收集到的3C生产线的实际相关信息，针对设备厂家和研发部门所提供生产线设备及其零部件模型进行模型前轻量化处理，建立轻量化高保真的生产线设备模型；
[0009]步骤S2：根据步骤S1得到的生产线设备模型以及实际3C生产线中的生产设备与其零部件的材质和表面钣金喷漆的实际颜色，对设备及其零部件进行材质设置，得到高拟真的生产线设备模型；并根据实际产线的布局，构建3C生产线数字孪生体；根据实际3C生产线中的实际运动逻辑和配合关系，得到3C生产线中生产设备与其零部件的运动逻辑模型，并对3C生产线数字孪生体中各生产设备模型的零部件的父子层级关系进行调整和优化；
[0010]步骤S3：获取实际3C生产线中的设备运动情况及数据，将数据传输至3C生产线数字孪生体，并一一映射至基于步骤S1得到的生产线设备模型；基于步骤S2构建的运动逻辑模型对3C生产线数字孪生体进行运动控制，实现实际3C生产线与3C生产线数字孪生体的虚实同步，即实现了数字孪生数据映射模型所构建的功能。
[0011]所述步骤S1轻量化处理，即优化生产设备和零部件模型网格面片数和顶点数，降低计算机的渲染压力和运行内存需求；根据设备的实际运动逻辑和配合关系，按功能模块对设备模型的零部件进行合并，降低设备零部件数目，简化设备模型零部件的层级。
[0012]所述的轻量化处理过程具体如下：
[0013]步骤S1.1：将设备厂家和研发部门所提供的生产线设备及其零部件模型，进行镶嵌细分，根据原模型文件中的点、线等数据对模型进行重构；
[0014]步骤S1.2：将微小零部件进行抑制，将小颗粒度，不影响模型结构与外观的微小零件进行抑制；
[0015]步骤S1.3：将抑制微小零部件后模型中所产生的孔，进行填充与修复，消除孔洞所带来的模型失真；
[0016]步骤S1.4：删除内部被遮挡的零部件与网格面片，消除内部被遮挡部分对于计算机渲染资源的需求；
[0017]步骤S1.5：质量减面，在保证高保真度的模型外观与结构的要求下，对模型整体的网格面片的数量进行优化。
[0018]所述步骤S2包括以下步骤：
[0019]步骤S2.1：根据步骤S1的生产线设备模型、实际3C生产线中的设备布局情况、实际3C生产线中的生产设备与其零部件的材质和表面钣金喷漆的实际颜色，构建模型材质库，包括：装备外壳、内部方通、运动轴机架、流水线模组外壳、流水线模组亚克力板、执行末端外壳，对设备的零部件进行颜色和材质设置，得到高拟真的生产线设备模型；
[0020]步骤S2.2：根据实际3C产线的布局，利用步骤S2.1得到的高拟真生产线设备模型，构建3C产线数字孪生体；
[0021]步骤S2.3：根据生产设备各零部件的实际运动行为以及生产设备各零部件的实际运动逻辑，构建3C生产线中生产设备与其零部件的运动逻辑模型，并对数字孪生体中各生产设备模型的零部件进行父子层级结构调整。
[0022]所述步骤S3中构建的数字孪生数据映射模型，包括数据映射客户端、数据映射服务器、数据模型和数据映射字典；
[0023]所述的数据映射客户端和数据映射服务器基于通信协议，利用编程语言开发；数据映射客户端嵌入在实际3C生产线中每台生产设备的自动化控制平台和步骤S2所搭建的数字孪生平台中；
[0024]所述的数字映射服务器基于相应的订阅主题实现数据映射客户端之间通信；
[0025]所述的数据模型包括数据驱动层和数据解析层，数据驱动层实现每台生产设备自动化控制软件中数据统一为数据映射字典格式，数据解析层实现数字孪生平台对所接收到的数据进行解析；
[0026]所述的数据映射字典格式主要构建数据文件格式。
[0027]相较于现有技术，本专利技术的有益效果在于：
[0028]1、本专利技术提供的3C生产线数字孪生建模方法，步骤1提出了完整、全面的设备模型轻量化流程，轻量化的结果本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种3C生产线的数字孪生建模方法，其特征在于，其步骤包括：步骤S1：根据3C生产线的实际生产情况和所收集到的3C生产线的实际相关信息，针对设备厂家和研发部门所提供生产线设备及其零部件模型进行模型前轻量化处理，建立轻量化高保真的生产线设备模型；步骤S2：根据步骤S1的生产线设备模型以及实际3C生产线中的生产设备与其零部件的材质和表面钣金喷漆的实际颜色，对设备及其零部件进行材质设置，得到高拟真的生产线设备模型；并根据实际产线的布局，构建3C生产线数字孪生体；根据实际3C生产线中的实际运动逻辑和配合关系，得到3C生产线中生产设备与其零部件的运动逻辑模型，并对3C生产线数字孪生体中各生产设备模型的零部件的父子层级关系进行调整和优化；步骤S3：获取实际3C生产线中的设备运动情况及数据，将数据传输至3C生产线数字孪生体，并一一映射至基于步骤S1得到的生产线设备模型；基于步骤S2构建的运动逻辑模型对3C生产线数字孪生体进行运动控制，实现实际3C生产线与3C生产线数字孪生体的虚实同步，即实现了数字孪生数据映射模型所构建的功能。2.根据权利要求1所述的一种3C生产线的数字孪生建模方法，其特征在于，所述步骤S1轻量化处理，即优化生产设备和零部件模型网格面片数和顶点数，降低计算机的渲染压力和运行内存需求；根据设备的实际运动逻辑和配合关系，按功能模块对设备模型的零部件进行合并，降低设备零部件数目、简化设备模型零部件的层级。3.根据权利要求1或2所述的一种3C生产线的数字孪生建模方法，其特征在于，所述的轻量化处理过程具体如下：步骤S1.1：将设备厂家和研发部门所提供的生产线设备及其零部件模型，进行镶嵌细分，根据原模型文件中的点、线等数据对模型进行重构；步骤S1.2：将微小零部件进行抑制，将小颗粒度，不影响模型结构与外观的微小零件进行抑制；步骤S1.3：将抑制微小零部件后模型中所产生...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙孝飞，金翔，魏灿名，郭捷，梅雪松，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：