Uso de Edge I/O para automatizar el control de calidad
El sistema de visión impulsado por IA de Intrinsics Imaging utiliza Groov RIO para conectar la nube al perímetro.
Los sistemas de visión artificial pueden reconocer aberraciones superficiales en productos manufacturados, como líneas, puntos, agujeros, discrepancias de color y más, que normalmente requerirían una inspección manual que requiere mucho tiempo. Sin embargo, estos sistemas requieren programación y mantenimiento especializados, lo que puede dificultar su implementación.
Intrinsics Imaging, con sede en California, resuelve este problema con su software de análisis como servicio Heijunka Vision. En lugar de programar cámaras especializadas, Heijunka proporciona una biblioteca de procesamiento de imágenes y algoritmos de aprendizaje automático que se ejecutan en la nube y permiten que cualquier cámara IP realice una detección inteligente de defectos. Intrinsics trabaja con los clientes para adaptar los análisis a sus objetivos específicos, luego brinda un nivel de servicio de conserjería para que los clientes ya no necesiten entrenar, adaptar o mantener su sistema de visión.
Por lo general, Heijunka se integra con los sistemas SCADA para crear paneles de análisis, alarmas y acciones de control de calidad. Pero cuando un cliente se acercó a Intrinsics con la esperanza de integrar Heijunka directamente en los controles de proceso, buscó en la E/S de borde Groov RIO de Opto 22 una forma de conectar la nube al borde.
Asegurando un camino al borde
Para aplicaciones como la fabricación de techos de asfalto y otros tipos de productos de construcción, Heijunka no solo encuentra defectos en los revestimientos, sino que también detecta problemas en la base de fibra de vidrio, la consistencia del color, la envoltura del producto e incluso el conteo de tarimas. También puede inspeccionar continuamente los materiales en proceso para garantizar que se cumplan las especificaciones, como las dimensiones, la suavidad, la rectitud y el color.
Para esta aplicación, Heijunka buscaría dos líneas de producción que movieran tableros discretos a alta velocidad.
La línea primaria corta grandes hojas de materia prima a medida. Las hojas cortadas deberían inspeccionarse en busca de exceso de humedad, así como abolladuras, escombros y rasguños tan pequeños como un grano de arroz. El cliente ejecuta cientos de tipos de productos diferentes a través de este transportador, cada uno de los cuales se corta a un tamaño y configuración diferentes.
La segunda línea se encargaría de monitorear la calidad del proceso de molienda, específicamente buscando astillado a lo largo de los bordes.
A diferencia de la mayoría de las aplicaciones de Heijunka, el cliente también quería una señal de E/S PASA/FALLA que pudiera integrarse directamente en los PLC que manejarían el rechazo de material. Al pasar por alto el SCADA y proporcionar una ruta directa a la acción del PLC, el cliente esperaba simplificar la integración y reducir la latencia. Sin embargo, Intrinsics no había integrado antes su software basado en la nube directamente con un sistema de hardware.
"Esto fue sorprendentemente difícil de resolver", dice Eric Cheng, CTO de Intrinsics. “No estaba seguro de qué tipo de dispositivo podría proporcionar una interfaz física para nuestro sistema basado en la nube y también satisfacer nuestros requisitos técnicos y operativos”.
Además de necesitar un dispositivo que pudiera tolerar un entorno industrial e integrarse con la pila de software existente de Heijunka, Eric necesitaba algo que funcionara con una latencia mínima. Desde el momento en que se envió una captura de video dada a Heijunka, el cliente tendría una ventana de aproximadamente cinco segundos para detectar y rechazar una pieza problemática. Heijunka necesitaría devolver una indicación de aprobación o falla que constantemente se encontrara dentro de esa ventana de oportunidad.
Encontrar la pieza que falta
Según Eric, la infraestructura de comunicación de Heijunka generalmente se basa en MQTT. “Por lo general, configuramos un corredor MQTT y publicamos en un tema acordado”, explica Eric. “Por lo general, es nuevo para los clientes, pero suele ser la mejor manera de cumplir con sus requisitos de rendimiento y seguridad. [MQTT es] liviano y de baja latencia, hay mucho soporte de código abierto para él y no requiere que nos comuniquemos con su red desde el exterior. Amazon Web Services (AWS) tiene servicios administrados por MQTT para hospedar un corredor y, en los casos en que hospedamos el sistema nosotros mismos, todo es [implementable] listo para usar y en la nube”.
En este caso, Heijunka se alojó en AWS y publicó mensajes MQTT a un agente alojado, que luego se conectó a un agente local en las instalaciones del cliente. (El puente permite a los intermediarios intercambiar datos entre bastidores para que estén disponibles para los clientes en ambos sistemas). Esta arquitectura resultó ser el factor clave para elegir Groov RIO como pieza final de la solución de Intrinsics.
La arquitectura híbrida de Intrinsics usó dos módulos Groov RIO en cada línea de producción para permitir que el análisis alojado en la nube controle de forma segura la acción en el proceso físico en el borde de la red.
“El cliente encontró [Advantech ATOM], y eso fue lo que me llevó a groov RIO. No quería depender de Windows 7, pero Advantech me hizo darme cuenta de que un dispositivo MQTT podría funcionar para lo que estábamos haciendo. Groov RIO era exactamente lo que necesitábamos, y fue revelador ver todo lo que podíamos hacer con él”.
Groov RIO tenía la construcción industrial que Eric necesitaba, incluido un amplio rango de temperatura de funcionamiento y aprobaciones UL para ubicaciones peligrosas y ATEX, así como un núcleo Linux y múltiples opciones para MQTT. Eric también valoró que Groov RIO proporcionara una interfaz basada en la web, un tiempo de ejecución de Node-RED de código bajo y un firewall integrado para que no tuviera que depender de una PC con Windows para la configuración, la programación y la administración. era un enfoque completamente nuevo para Eric, la documentación y el soporte de Opto 22 eran "un gran problema" para él. “[El personal de ventas de Opto 22] pasó mucho tiempo tomándome de la mano porque todo era bastante nuevo para mí”, dice. “No podría haberlo descubierto sin mirar videos y hablar con nuestro representante de ventas. Además, el manual era genial.”
Poner la nube al mando
Intrinsics construyó una red aislada para conectar cámaras y módulos Groov RIO MM1 (GRV-R7-MM1001-10) al agente MQTT local. Una red separada conecta ese corredor a Internet para la transmisión de video a Heijunka Vision y el intercambio de datos con el corredor MQTT alojado, ambos ejecutándose en AWS.
El módulo groov RIO MM1 proporciona 8 canales de E/S universales con soporte para más de una docena de tipos de señales seleccionables por software. Los datos de E/S se pueden compartir a través de MQTT, REST, VPN o protocolos tradicionales como Modbus/TCP y se pueden proteger con autenticación de usuario, un firewall local y certificados TLS X.509.
En este caso, cada módulo Groov RIO establece una conexión cifrada con el intermediario local, que solo tiene abierto el puerto 8883, el puerto estándar para conexiones MQTT TLS. La decisión de crear un puente entre dos corredores MQTT también es por seguridad. El corredor local actúa como un cortafuegos para el lado OT del sistema al tiempo que permite que los datos de Groov RIO se intercambien con Heijunka en la nube. “El objetivo es mantener los RIO inaccesibles desde el exterior”, dice Eric.
Para satisfacer otra solicitud del cliente, cada línea de producción utiliza dos módulos Groov RIO configurados para proporcionar 8 entradas discretas cada uno. Los PLC de la línea de producción codifican la identificación del producto para la parte específica que Heijunka examina como un número entero de 16 bits y envía cada bit a una de las entradas en el par RIO. Un flujo de Node-RED en cada módulo RIO publica sus 8 canales de entrada como temas MQTT, que Heijunka combina para decodificar la identificación del producto y seleccionar el conjunto de algoritmos apropiado para ese tipo de producto.
Los módulos Groov RIO también usan Node-RED para suscribirse a indicadores de calidad, que Heijunka publica en el corredor MQTT. Una de las salidas de relé en cada par de módulos se usa para indicar la decisión PASA/FALLA devuelta por Heijunka para una pieza determinada. Los PLC de producción observan estas salidas y las utilizan para activar un rechazo físico del producto si es necesario.
Dado que Heijunka realiza todos los cálculos pesados y la identificación del producto, los módulos Groov RIO pueden ejecutar la misma lógica sin tener en cuenta el tipo de producto, creando una interfaz limpia entre la nube y las redes perimetrales.
Control de calidad rápido y automatizado
A estas alturas, el cliente lleva varios meses rechazando defectos automáticamente y tiene previsto introducir Heijunka en el resto de sus instalaciones. Intrinsics confirmó un tiempo de ida y vuelta, desde la medición hasta el resultado, de menos de dos segundos.
“Estoy impresionado con lo rápido que es a pesar de que estamos dando dos o tres pasos”, dice Eric. “La mayor parte de esa latencia se debe a la transmisión de video a través de la red”.
Cada uno de los defectos en el gráfico anterior indica un producto que activó una señal de rechazo en Heijunka que luego llegó a los módulos Groov RIO a través de MQTT (fuente: Intrinsics Imaging).
El cliente de Intrinsics está utilizando Heijunka para ahorrar costos de mano de obra y aumentar la calidad con el objetivo general de evitar devoluciones de material. El cliente puede revisar el rendimiento del sistema a través de la tendencia integrada de Heijunka, que muestra métricas como la cantidad de defectos detectados por hora. Con el tiempo, el cliente puede monitorear las tendencias históricas en las tasas de defectos y diagnosticar la causa principal de los niveles elevados de defectos. Un usuario puede hacer clic en cualquier barra del histograma e inmediatamente mostrar imágenes de reproducción para ver todos los defectos que el sistema haya detectado alguna vez. Cada uno de los defectos en el gráfico anterior indica un producto que activó una señal de rechazo en Heijunka, que luego llegó a los módulos Groov RIO a través de MQTT.
“Estábamos bajo presión para hacer esto rápidamente”, dice Eric, “pero lo resolvimos en menos de un mes... Ahora podemos proporcionar una interfaz física directa a los sistemas de automatización de bajo nivel... El uso de los RIO nos permitió poseer más de la 'última milla' entre el software en la nube y la acción física y permitió al cliente hablar el idioma con el que se sentía más cómodo. Eso permitió una separación más clara entre nuestra experiencia en software y su experiencia en hardware”.
Con Groov RIO, Heijunka ahora se puede adaptar a muchas más aplicaciones, admitiendo interfaces de hardware y software, cualquiera que produzca el mejor rendimiento.
Para obtener más información sobre imágenes intrínsecas, visite www.intrinsicsimaging.com.
Publicado en español el 03 de Mayo del 2022.