zaizhongguorenyiguimodeshipinshangdianhechaoshizhong
，jihudoukeyikandaofangbianmiandeshenying。guoneiyijiadaxingfangbianmianzhizaoshangweilejianshaodaiyoufengbaoxiacidechanpinliurushichang，jiangdikehuduibaozhuangxiacidetousulv，juedingshiyongbao括 TwinCAT 機器學習產品在內的倍福控製技術，使其方便麵外包裝質量可以得到實時可靠的智能化檢測。

天津豐昱菱控機電設備有限公司（以下簡稱：天津豐昱）是shi一yi家jia專zhuan注zhu工gong業ye自zi動dong化hua技ji術shu的de係xi統tong集ji成cheng商shang，與yu中zhong國guo最zui大da的de快kuai捷jie食shi品pin和he飲yin品pin生sheng產chan企qi業ye之zhi一yi簽qian訂ding合he同tong
，為wei其qi提ti供gong最zui先xian進jin的de包bao裝zhuang檢jian測ce係xi統tong。這zhe家jia食shi品pin製zhi造zao商shang擁yong有you世shi界jie上shang產chan能neng最zui大da的de方fang便bian麵mian生sheng產chan線xian，每mei條tiao生sheng產chan線xian的de平ping均jun產chan量liang可ke達da每mei分fen鍾zhong 500 包
，年總產量高達 48 億包。

包裝並封口是方便麵生產中的重要環節。對於袋裝方便麵來說，其包裝袋內通常裝有麵餅，以及若幹裝有幹調料
、調(tiao)味(wei)醬(jiang)和(he)脫(tuo)水(shui)蔬(shu)菜(cai)等(deng)佐(zuo)料(liao)的(de)獨(du)立(li)小(xiao)包(bao)裝(zhuang)袋(dai)。在(zai)包(bao)裝(zhuang)生(sheng)產(chan)線(xian)上(shang)
，這(zhe)些(xie)獨(du)立(li)包(bao)裝(zhuang)的(de)一(yi)袋(dai)袋(dai)小(xiao)調(tiao)料(liao)包(bao)先(xian)會(hui)被(bei)有(you)序(xu)地(di)放(fang)置(zhi)在(zai)流(liu)水(shui)線(xian)上(shang)高(gao)速(su)運(yun)動(dong)的(de)麵(mian)餅(bing)上(shang)，再(zai)一(yi)起(qi)進(jin)入(ru)橫(heng)切(qie)封(feng)包(bao)機(ji)進(jin)行(xing)包(bao)裝(zhuang)和(he)封(feng)口(kou)等(deng)工(gong)作(zuo)。

在(zai)生(sheng)產(chan)的(de)過(guo)程(cheng)中(zhong)

，總(zong)會(hui)因(yin)為(wei)各(ge)種(zhong)不(bu)可(ke)控(kong)的(de)因(yin)素(su)
，出(chu)現(xian)小(xiao)調(tiao)料(liao)包(bao)掉(diao)落(luo)在(zai)兩(liang)個(ge)麵(mian)餅(bing)之(zhi)間(jian)，被(bei)切(qie)刀(dao)一(yi)分(fen)為(wei)二(er)，分(fen)裝(zhuang)在(zai)前(qian)後(hou)兩(liang)袋(dai)方(fang)便(bian)麵(mian)中(zhong)的(de)情(qing)況(kuang)。而(er)由(you)此(ci)生(sheng)產(chan)出(chu)來(lai)的(de)瑕(xia)疵(ci)品(pin)會(hui)引(yin)起(qi)消(xiao)費(fei)者(zhe)投(tou)訴(su)
，讓(rang)生(sheng)產(chan)廠(chang)家(jia)聲(sheng)譽(yu)受(shou)損(sun)。

因(yin)此(ci)，生(sheng)產(chan)廠(chang)家(jia)為(wei)了(le)降(jiang)低(di)客(ke)訴(su)率(lv)

，就(jiu)必(bi)須(xu)想(xiang)辦(ban)法(fa)減(jian)少(shao)瑕(xia)疵(ci)品(pin)的(de)流(liu)出(chu)。為(wei)了(le)盡(jin)可(ke)能(neng)地(di)阻(zu)止(zhi)瑕(xia)疵(ci)品(pin)流(liu)入(ru)市(shi)場(chang)，方(fang)便(bian)麵(mian)生(sheng)產(chan)商(shang)使(shi)用(yong)了(le)延(yan)遲(chi)時(shi)間(jian)非(fei)常(chang)短(duan)的(de)全(quan)自(zi)動(dong)質(zhi)量(liang)檢(jian)測(ce)設(she)備(bei)。天(tian)津(jin)豐(feng)昱(yu)在(zai)這(zhe)個(ge)項(xiang)目(mu)中(zhong)幫(bang)助(zhu)最(zui)終(zhong)用(yong)戶(hu)快(kuai)速(su)實(shi)施(shi)了(le)高(gao)性(xing)能(neng)的(de)質(zhi)量(liang)控(kong)製(zhi)係(xi)統(tong)。

tamenxianyanjiulefengbaojidejixiehedianqijiegou。jutianjinfengyujieshao，zaizhegeguochengzhongtamenfaxian
，youyubeifuchanpinhejishujuyoulianghaodekaifangxinghelinghuoxing
，feichangshiheyongyucaijisuoxudefenxishuju。tamenzaifengbaojineianzhuanglejigechuanganqi，bingliyong TwinCAT Scope View 快速而方便地采集到第一批數據，以進行樣機分析。

通過隨後的數據分析發現：dangqiedaoqiezhongtiaoweibaoshi


，zaicaijideshujuzhonghuiguancedaoyidingderaodong。raner
，jingguoshijianzhengming，shiyongchuantongdegongchengshejifangfawufakekaodijiancechuzaochengxiacipinderaodongyinsu。yinweizhelixuyaokaolvyixiebuquedingxingyinsuduishujudeyingxiang
，ruzhendong、包裝材質的變化、傳送帶的速度變化和切刀應力的變化，等等。此分析應用要求非常嚴苛，因此，天津豐昱決定使用 TwinCAT 機器學習軟件來解決這一難題。

天津豐昱項目經理蘆鵬與倍福工程師萬品雷、解少偉合影

機器學習在工業領域的應用

瑕疵品檢測的實質就是使用分類器把無瑕疵和有瑕疵的產品區分開來。如果使用基於 ML 的分類器，需要基於樣本數據訓練一個數學模型
，從而無需顯式編程就能做出正確的決策。

倍福可以提供各種工具和開放接口，支持從數據采集和模型訓練，到將調整好的模型直接部署到控製係統中等整個工程周期：

數據采集：數據的數量和質量對采用機器學習方法的應用場景具有決定性的影響。倍福 I/O 模塊和軟件產品種類繁多，幾乎可以滿足采集任何種類數據的要求。TwinCAT 軟件中的各種功能插件
，如 Scope View、Database Server、Data Agent 和 Analytics Logger 等工具可以采集並將數據存儲到工業 PC、本地或遠程數據庫或者雲端。

模型訓練：通(tong)常(chang)需(xu)要(yao)先(xian)對(dui)采(cai)集(ji)到(dao)的(de)數(shu)據(ju)進(jin)行(xing)預(yu)分(fen)析(xi)或(huo)預(yu)處(chu)理(li)，以(yi)期(qi)找(zhao)到(dao)這(zhe)些(xie)原(yuan)始(shi)數(shu)據(ju)與(yu)期(qi)望(wang)結(jie)果(guo)的(de)關(guan)聯(lian)性(xing)，或(huo)加(jia)強(qiang)關(guan)聯(lian)性(xing)。然(ran)後(hou)再(zai)選(xuan)擇(ze)一(yi)個(ge)合(he)適(shi)的(de)機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)算(suan)法(fa)
，並(bing)設(she)置(zhi)超(chao)參(can)數(shu)訓(xun)練(lian)模(mo)型(xing)。倍(bei)福(fu)推(tui)薦(jian)使(shi)用(yong)如(ru) PyTorch、Keras、Scikit-learn等開放的機器學習框架進行模型訓練。最後
，將訓練好的模型保存為 ONNX（開放神經網絡交換格式文件）標準化數據交換格式的文件。ONNX 文件描述了訓練好的模型的運算和參數
，然後可以轉化成二進製格式（BML）文件
，更適合在 TwinCAT 中進行序列化（即加載執行）。

模型部署：針對機器學習（TF3800 和 TF3810）的 TwinCAT Runtime 環境，可以將訓練好的模型文件（BML 格式）動態加載到控製器中，模型可以在控製器中實時運行
，其執行周期小於 1 ms。這樣可以直接處理推理結果（執行訓練好的機器學習模型），並通過超高速 EtherCAT 通訊係統傳輸給輸出設備
，實現設備的實時控製。

這次方便麵生產線的瑕疵品識別完全依照這三步法進行實施。

首先，使用倍福的 EL1xxx 或 EL3xxx EtherCAT 數字量和模擬量輸入端子模塊結合 TwinCAT Scope View 采集傳感器數據。然後使用開源的學習框架 Scikit-learn 訓練機器學習模型
，並生成模型描述文件。控製係統中的 TwinCAT Condition Monitoring可以預處理傳感器數據。然後再轉換成BML 文件，最後將該文件部署到一台 CX51xx 嵌入式控製器上運行，借助 TwinCAT Machine Learning Runtime 對實時采集的數據進行推理，再將推理結果經過 EL2xxx 係列 EtherCAT 輸出量端子模塊，實時剔除瑕疵品。

據天津豐昱介紹，倍福控製技術具備係統開放性優勢
，可以非常輕鬆地與生產線上現有的第三方主控係統集成 。

開放式平台助力縮短 ML 算法的開發周期

此外

，開放的 TwinCAT 平ping台tai可ke以yi有you效xiao驗yan證zheng算suan法fa
，而er無wu需xu直zhi接jie訪fang問wen機ji器qi。在zai模mo型xing訓xun練lian開kai始shi前qian
，生sheng產chan設she備bei上shang記ji錄lu的de數shu據ju被bei分fen成cheng訓xun練lian和he測ce試shi數shu據ju。先xian利li用yong訓xun練lian數shu據ju來lai訓xun練lian ML 模型。然後在訓練環境中使用測試數據，以測試訓練好的模型在未知數據上的表現如何。

在成功移植數據預處理算法和ML算法到TwinCAT 中後，就可以進行算法驗證。代碼在測試係統或實際使用的嵌入式控製器或工業 PC 上執行，驗證數據集通過 TwinCAT Database Server 功能流式傳輸給 TwinCAT 實(shi)時(shi)環(huan)境(jing)
，以(yi)用(yong)作(zuo)虛(xu)擬(ni)數(shu)據(ju)源(yuan)。采(cai)用(yong)與(yu)現(xian)場(chang)傳(chuan)感(gan)器(qi)相(xiang)同(tong)的(de)采(cai)樣(yang)頻(pin)率(lv)從(cong)數(shu)據(ju)庫(ku)中(zhong)讀(du)取(qu)數(shu)據(ju)
，因(yin)此(ci)可(ke)以(yi)優(you)化(hua)模(mo)擬(ni)最(zui)終(zhong)客(ke)戶(hu)現(xian)場(chang)的(de)應(ying)用(yong)場(chang)景(jing)。從(cong)生(sheng)產(chan)設(she)備(bei)采(cai)集(ji)到(dao)的(de)新(xin)數(shu)據(ju)集(ji)在(zai)測(ce)試(shi)環(huan)境(jing)中(zhong)可(ke)以(yi)用(yong)於(yu)挖(wa)掘(jue)各(ge)種(zhong)應(ying)用(yong)場(chang)景(jing)。最(zui)後(hou)，利(li)用(yong)測(ce)試(shi)數(shu)據(ju)調(tiao)試(shi)嵌(qian)入(ru)式(shi)控(kong)製(zhi)器(qi)上(shang)的(de) ML 算法
，對其進行分析，以確保準確可靠地執行 ML 算法。

利用開放的 TwinCAT 平台開發和驗證 ML 算法，有效地避免了在工業現場不必要的 ML 算法調試

，從而顯著縮短了算法的開發周期。天津豐昱強調，正是由於此原因，該合作項目的進展幾乎未受到新冠肺炎疫情的影響。

TwinCAT 的多任務多核處理功能既保證了多個 PLC 任務可在嵌入式控製器的多個處理器核中可靠執行
，又保證了多個 PLC 任務之間可靠的數據交換。另一個優點是，這些功能隻需要簡單的配置和調用現成的 PLC 功能塊來完成，開發成本低。在方便麵生產項目中，通過采用兩個 PLC 任務和兩個處理器核，可靠實現了上述 ML 的兩步執行算法。

機器學習和基於 PC 的控製技術顯著減少工作量

通過機器學習方法和數據挖掘
，可以更快、更有效地解決生產中遇到的問題
，從而降低研發成本。天津豐昱方便麵生產線的經驗證明
，TwinCAT 機器學習在異常檢測方麵優於傳統的工程方法。借助倍福開放的 TwinCAT 平台
，數據采集、訓練和 ML 推理這一完整流程可以在客戶現場全自動實現。截止到 2020 年底
，該質量檢測設備已在最終客戶的多條生產線上測試運行了近 4 個月
，期間沒有任何人為幹預。最終客戶反饋：由於采用了倍福的開放式解決方案，可以在不修改現有主控製係統的情況下實現檢測係統
；異常包裝可以得到及時、準確地識別，從而達到了降低客訴率的目的。

係統集成商天津豐昱指出，通過使用倍福的 CX51xx
、EtherCAT I/O 和 TwinCAT 等deng產chan品pin，設she備bei的de使shi用yong變bian得de更geng加jia簡jian單dan和he靈ling活huo。盡jin管guan客ke戶hu的de產chan線xian機ji械xie條tiao件jian複fu雜za
，但dan在zai倍bei福fu工gong程cheng師shi的de大da力li支zhi持chi下xia，每mei條tiao新xin產chan線xian的de調tiao試shi和he後hou期qi的de維wei護hu都dou變bian得de很hen輕qing鬆song。此ci外wai，通tong過guo使shi用yong倍bei福fu基ji於yu PC 的(de)開(kai)放(fang)式(shi)控(kong)製(zhi)技(ji)術(shu)，幾(ji)乎(hu)可(ke)以(yi)不(bu)用(yong)考(kao)慮(lv)原(yuan)有(you)機(ji)器(qi)設(she)備(bei)的(de)品(pin)牌(pai)
，幾(ji)乎(hu)可(ke)以(yi)在(zai)任(ren)何(he)新(xin)舊(jiu)機(ji)器(qi)上(shang)采(cai)集(ji)需(xu)要(yao)的(de)數(shu)據(ju)
，從(cong)而(er)使(shi)用(yong)機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)方(fang)法(fa)解(jie)決(jue)客(ke)戶(hu)質(zhi)量(liang)檢(jian)測(ce)的(de)問(wen)題(ti)。天(tian)津(jin)豐(feng)昱(yu)相(xiang)信(xin)，在(zai)不(bu)遠(yuan)的(de)將(jiang)來(lai)，會(hui)有(you)越(yue)來(lai)越(yue)多(duo)的(de)最(zui)終(zhong)用(yong)戶(hu)受(shou)益(yi)倍(bei)福(fu)的(de)機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)功(gong)能(neng)。

關於德國倍福

倍福（Beckhoff）公司總部位於德國威爾市。作為全球自動化技術的驅動者
，倍福定義了自動化領域的許多國際標準。公司所生產的工業 PC、現場總線模塊
、驅動產品和TwinCAT自動化軟件構成了一套完整的、相互兼容的控製係統，可為各個工控領域提供開放式自動化係統和完整的解決方案。倍福於1997年進入中國市場
，致力於幫助製造企業提升競爭優勢，加速轉型升級。倍福在業內享有“創新引擎”的美譽，公司所倡導的PC控製技術具有良好的開放性
，將IT技術、互聯網和自動化技術完美融合，助力實現工業 4.0 和智能製造。憑借領先的技術優勢和豐富的行業知識
，倍福的創新產品和解決方案廣泛應用於風力發電、半導體
、光伏太陽能、電子製造
、金屬加工、包裝機械、物流輸送以及樓宇自控等眾多領域。

更多信息，請登陸 Beckhoff 中文官方網站：www.beckhoff.com.cn