工业以太网6XV1840-2AH10

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 使用AOI技术对产品的制造品质进行判定但新的挑战是“假错"比例的上升，就是产品本身没有问题，但是由于跟标准图像不*一致却被判定为“No Go"情况。工程上大家都可以理解：没有两个产品是*相同的，而这个不相同并不意味着产品是不合格的。如何才能让AOI设备也掌握这一点却是不大容易的？这就需要引入现在比较前沿的机器自学习(Machine self-learning)和人工智能(AI)方面的技术了。在早期阶段，我们为了让计算机完成产品外观检测的任务，就要不断的去训练其内部的质检模型，不断告诉它哪些是“假错"？哪些是“真错"？这样只要样本量足够大，用于判读的计算机就具备了一定的“智能"，判断也就越来越准了。而且具备了AI赋能的AOI设备，识别图像的速度也比原来快了很多，之间要几秒钟才能完成判读的图像，现在可以在一秒内完成识别，而且正确率也有了大幅提高。例如西门子位于德国的某工厂，在质检中，对比引入AI 技术前后的AOI检测，产品假错比率由原来的3.14%降低到0.86%。

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技术规范

以车床为例，简述切削加工的基本过程而在实际的加工中，面对空行程（例如腔体，凹槽等结构）进给速度可以快一点，以节约加工时间；而当刀具发生破损，震颤异常的时候，则需要将进给速度降下来，以保护设备。 但在实际的设备操作中，由于进给速度已经在编程中定好，因此在大多数工况下无法在程序运行中进行自动的进给速度调节。而ACM（自适应控制）Addaptive Control Monitoring功能是可集成于SINUMERIK数控系统的一个数字化套件,可通过西门子SINUMERIK 系统实时监控驱动系统在切削加工中的功率输出情况，在保证单位时间内材料的切除效率（即：材料去除的体积）在许可范围内的情况下，自动调整进给速度到最佳值。：在SINUMERIK数控系统的HMI 界面上可以观察到进给速率随工况发生的变化即：在加工过程中，数控系统会通过ACM实时比较当前主轴负载与自身可承受的最大负载阈值（的加工条件），并尽可能长时间保持主轴在此“高效"条件下工作。如果检测到过载（例如：切削深度过大），控制器在ACM的帮助下会控制机床主动降低进给速度直到停止机床，触发后续警告等。

 此外，ACM还可以检测刀具的破损（例如检测到超出阈值的震动），随后立即降低进给速度，防止设备带来的更多损失。1.3.2 边缘计算设备辅助下的工况检测 (P)“边缘计算"指将计算能力转移到网络的边缘。 表现形式主要是在生产设备周围配置一台功能强大的工业计算机，可使得那些在很短的时间内需要响应的高频数据的处理更加高效，缩短信息反馈时间。这些需要在短时间内即要求立刻响应的情况包括：工装夹具在生产过程中工作状态，是否出现了突然的松动传送带在运转过程中是否出现打滑，张紧力降低切削加工中除去正常轨迹插补之外的刀具加工路径及时调整（例如Optimize MyMachining /Trochoidal Edge中对刀具摆线运动路径的控制 ）通过视觉识别对“在制品"(Working in Progress=WIP)进行质量检查（这部分在1.4-图像识别技术与质量监控中 有相对详细的介绍）：为了保证信息反馈的及时性，边缘计算设备都会放置在车间的产线侧或设备侧。

 1.4 图像识别技术与质量监控（P）在生产过程中前都需要经过多次的检测环节，有些功能性检测比较纯粹，*依靠检具的Go(通过)/NoGo（不通过）来识别，不存在疑问。可有些检查项目，比如:检查屏幕开机后，LED显示屏是否亮度一致？当中有粉尘或杂质是否超标？画面是否有出现颠倒？焊接的电路板是否有错焊，漏焊，管脚焊接质量不合格？包装过程中放入的物料是否有缺失或多拿？这些都很难通过检测仪器进行简单逻辑判断就能发现的问题，因此在很多工厂仍需要采用人工目检的方式。由于身体的疲劳，不可避免的会带来“错检"和“漏检"的情况，大概比率在20%左右。不仅影响质检结果，而且对工人的身体健康损害也很大。