生产过程的监控是对生产过程中出现的各种信息进行获取、传输、处理、分析和应用,其技术包括对制造过程出现的各种物理量(如:声、光、电、热、力、力矩和振动功率等)用先进的传感器接收,进行信息传输和信号处理,根据分析处理的结果来对生产设备的工况及产品质量进行监测和控制,对其发展趋势进行预报,并对所发生的故障进行诊断和报警。
本文面向网络化制造及远程监控系统平台,提出一种面向监控系统的全新信息理论及其应用方法。
1 基于Web的远程监控系统
基于Web的远程监控系统是指本地计算机通过网络系统(主要是指Internet),实现对远端生产过程的监视、控制与管理。能够实现远程监控的计算机软、硬件系统称为远程监控系统。
从系统功能的角度来看,远程监控系统主要由三部分组成:现场监控模块、远程监控模块以及基于Internet进行远程访问的数据通信部分。图1所示为面向某制造企业生产现场的基于Web远程监控系统测试平台体系结构。
图1 基于Web的远程协同监控系统测试平台结构系统简图
1.1 现场监控模块
现场监控模块是实现远程监控系统的基础,也是一个集成的智能控制、监测和诊断系统,通过设备监控接口,对设备进行监测控制,现场监控模块一方面维持正常状况下系统的控制行为,另一方面能够辨识异常工况并做出决策行为,以保证系统运行的可持续状态和避免可能的危害。
(1)测控获取被控对象信息并进行相关信息处理,提取特征信号,并实现对被控制对象的现场控制功能。
(2)监控对过程与设备的有关监控变量进行实时监视,出现异常时及时发出报警以进行处理,在危急异常工况状态下,能够激发相应的保护行为。
(3)诊断基于各种征兆信息,进行故障诊断并做出相应的诊断决策。
1.2 远程监控模块
远程监控系统是在计算机技术和网络技术的基础上,提供广域范围内共享资源的平台,建立资源共享与多用户协作机制,并为实时检测监控、故障诊断提供支持。用户可以随时通过浏览器查询设备运行状态以及设备现场的工况,对生产过程进行实时的远程监控。赋予一定的权限后,可以在线修改各种设备参数和运行参数,从而在广域网(Internet)范围内实现底层测控信息的实时传递。由于涉及实际的生产过程,必须保证网络安全,可采用防火墙、用户身份认证以及密钥管理等。
1.3 基于Internet的数据通信模块
利用Internet/Intranet平台,基于Web技术和多媒体技术,使分布在不同地点、不同部门的专业人员对同一设备进行工作,通过网络实现信息交互,最终实现设备的远程监控。
在以上三个模块中,计算机协同技术是进行复杂环境的有效决策和问题解决的基础环节,有效协同所产生的效能远超过各个单元独立所发挥的效能,从监控始端的采集信息融合到监控终端的专家“会诊”决策均贯穿了协同工作的理念。而且监控中信息处理能力成为最重要因素。
2 监控效用信息理论
2.1 信息论的认识基础
认识论层次上的信息定义为主体所感知或主体所表述的事物运动的状态以及状态变化的方式。而本体论层次上的信息定义为事物运动的状态以及状态改变的方式;或为事物内部结构和外部联系的状态以及状态变化的方式。归结分析作为面向制造监控系统的信息特点包括:(1)信息是人们对事物了解的不确定性的减少或消除;(2)信息是控制系统进行调解活动时,与外界相互作用、相互交换的内容;(3)信息作为事物的联系、变化、差异的表现;(4)信息表现了物质和能量在时间、空间上的不均匀的分布;(1)信息是系统的组织程度、有序程度;(5)信息是由物理载体与语义构成的统一体。
2.2 监控效用信息
监控效用信息(Monitor Effective Information,MEI)是指在远程监控系统中可以产生决策或物化效用(包括检测、维修、调度、控制等)目的的信息。监控效用信息在监控过程中起着主导的作用,监控效用大小的不同对监控行为和管理决策的影响程度也会有所区别,其他缺乏或者不含监控效用的次要信息往往会在监控过程中被忽略和舍弃。
各监控平台设置的传感器精度不同,置信度不同,采集对象不同,拓扑结构不同,同步/异步传输模式不同等,因此采集数据信息所产生决策或物化效用的作用也不尽相同。各类生产过程及现场设备环境均存在海量信息,通过多类传感器的设置可以采集到其中的部分信息,但普遍有信息数据冗余及信息不足的现象并存。以往是通过扩大检测监视范围和提高传感器精度等增大数据冗余的方法实现;而远程监控系统受制于网络本身的技术约束限制,超出额定传输数据量意味着监控实时性的降低;同时异构平台监控的对象需求不同,相互间存在数据的一致性问题,也需要降低数据冗余;监控系统投资较大,并实时采集了大量生产过程数据,但与以往生产过程(尤其是离散型生产过程)管理集成度不高,主要原因在于监控采集的数据信息与生产管理的数据信息需求、定义格式及存储方式均不同,难以集成。综合考虑两种因素的影响,本文提出监控效用信息理论,即在保证检测、诊断、控制和生产管理等正常工作要求的前提下,尽可能减少传输、转换及共享的数据量,即在监控始端实现面向使用的监控效用信息的数据筛选,保证监控实时性能需求。
信息的监控效用(程)度,是指信息在某个特定的监控目标下,对该目标产生决策或者物化作用的影响力大小程度。由于监控过程中存在大量的冗余信息,而同时数据处理的能力有限,对信息的监控效用进行评估甚至是量化表述,系统便可以通过比较信息的监控效用度大小的方法来实现对原始数据的筛选,从而在有限的数据信息支持条件下最大程度地保证所作决策的正确性。
监控效用是由目标驱动的:一方面,在特定的监控目标下,不同的监控信息与目标的关联程度不同,可以产生不同的影响力即监控效用;另一方面,同样的监控信息在不同的监控目标下,其监控效用的大小也不同。在实际应用中,监控信息的效用与监控目标、监控对象和监控条件等多方面因素息息相关,没有确定这些因素的所谓监控信息效用是没有意义的。
2.3 基于监控效用的信息筛选机制
监控效用信息理论提出的目的是以监控效用为基准,建立科学有效的信息筛选机制,通过减少不含或者缺乏监控效用的信息量来达到降低监控数据量的目的。其信息筛选机制建立步骤为:
(1)确定系统监控目标,包括监控对象、监控条件和监控手段等,以及根据监控信息所可能产生的决策或物化措施;
(2)对监控信息的总体进行分析,了解信息的转换及传输流程,掌握影响信息量的因素和控制手段;
(3)根据监控目标下的决策机制,对监控对象的相关信息进行监控效用评估,从而得到对监控目标产生决策影响或物化作用的主要特征信息(监控效用信息),并与其他无效或低效的次要监控信息加以区分;
(4)根据监控信息的效用评估结果,利用监控信息的控制手段,在信息流程的合适阶段建立一套去除无效或低效信息而保留、突出监控效用信息的方法,从而完成对监控效用信息的筛选过程。
2.4 面向生产现场的监控视频信息筛选
在面向生产现场的远程监控系统中,视频信息最为繁杂冗余,监控数据量庞大,是导致系统处理能力的不足和网络传输实时性差等问题的主因,监控效率也因此难以提高。因此,基于监控效用的视频信息筛选成为监控效用信息应用的重要组成部分。
在视频监控过程中,主要的监控手段就是监控图像所反映的视觉信息。监控人员通过对监控对象的注视和观察,从视觉信息中进一步获取监控对象的颜色、尺寸、形状、纹理、数量、位置、运动状态等特征信息,从而为监控目标提供决策支持。
监控目标和监控对象的特性不同,视觉信息中蕴含监控效用的特征信息也不同,视频监控的方式和重点也随之变化。根据监控效用信息理论,只需保留视觉信息中的那些对监控目标起决策作用的监控效用信息便可以保证监控目标的顺利完成,为远程视频监控系统中实现视频信息和图像数据的精简提供可能。
(1)视频信息的转换流程和控制方式
在面向生产的监控系统运行过程中,经过一系列的信息选择和转化步骤,最终监控人员所能得到的仅仅是在监控终端显示的视频图像所反映的视觉信息,而这部分信息中还包含了大量与监控目标无关或者作用不大的无效信息,真正被监控人员所认知和理解并对生产管理起决策支持作用的监控效用信息只是其中很小一部分。因而监控效用信息的可获取性成为决定监控效率的关键。面向生产现场的远程视频监控系统其信息转换流程如图2所示包括三个主要过程。
图2 监控系统中视频信息的转换流程
在远程视频监控系统中,视频信息的数据量主要由帧速、分辨率和色彩信息三个因素决定。一般的监控目标往往不需要太高的采帧率,同时降低数据量以满足数据存储、传输和处理的要求,可以将采帧率适当降低。而一块采集卡可以实现多种分辨率的视频采集,根据不同的监控目标来选取适当的分辨率。由于监控目标不同,现场环境的复杂程度和光照条件等方面有差异,系统对色彩信息的要求也不一样。
(2)视频信息的监控效用评估
监控图像中所反映的视觉信息繁杂冗余,实际上完成监控目标所需的监控效用信息只是其中的很小一部分特征信息。通过对图像信息进行监控效用评估,可以将对监控过程起主要作用的监控效用信息与其他低效、无效的次要信息加以区分,从而为随后的信息筛选提供依据。
从内容信息的重要性角度来考虑,从而对监控画面不同区域内图像信息的监控效用进行比较并划分层次等级。
在生产监控图像的画面内容中,监控人员最为关注的是特定监控目标下的监控对象,它包含了支持生产管理决策的绝大部分监控效用信息,因而画面中构成监控对象的局部图像信息是最为重要的。
同时,监控对象所在的画面区域往往也包含了一些监控人员需要关注的次要对象,这是监控人员的感兴趣区域(Region of Interest,ROI),其中蕴含了部分对生产管理起辅助作用的信息,因而这部分区域的图像信息也存在一定的重要性。
在感兴趣区域之外的监控画面是背景图像,其重要性是最低的,几乎不含监控效用信息,对监控过程的影响微乎其微。由于监控人员需要通过背景区域图像信息对生产现场的整体状况有一个大概认识,从而清楚监控对象的相对位置和状态并对周围突发事件有所了解,因而无法将背景区域图像完全舍弃。
可见生产监控图像的画面内容可以分为背景区域、感兴趣区域ROI和监控对象三部分,各部分图像信息的重要性及其所蕴含的监控效用是逐渐增加的,因而监控效用层次也依次提高。图3所示为视频画面的监控效用层次模型及信息筛选机制。
图3 视频监控效用层次模型与信息筛选机制
(3)基于监控效用的视频信息筛选
视频信息筛选需要选择在视频信息转换流程中的合适阶段来进行,在远程视频监控系统中,视频信息筛选的目的是为了减少监控数据量、降低网络视频传输码率,从而提高系统的实时性。筛选工作必须在视频流进入网络之前完成,即现场监控主机内实现。
从摄像机得到的模拟视频信号进入现场监控主机后,经过数字化采集、压缩编码和网络发送三个步骤的处理。无论是模拟视频信号还是压缩编码后的视频流,都是难以实现信息的提取和处理的。因此只有在视频流的数字化采集后、压缩编码之前进行视频信息筛选,才能有效地对原始的数字化视频信息实行基于监控效用的选择,如图4所示。
图4 视频信息筛选的选择手段
图3所示视频画面的监控效用层次模型作为信息筛选的依据,通过减小较低层次的视频区域的帧速、分辨率和色彩信息来降低视频图像的总体数据量,即牺牲低层次图像信息实现视频数据的精简。视频信息筛选的关键在于如何科学有效地降低背景区域图像的信息量,一方面减少无效信息,另一方面也要保证监控人员对监控画面的整体概况有所了解。在视频信息筛选的具体实现上,包括以下几种可行方法:
①帧速控制:分割出背景区域图像并降低其刷新频率。
②色彩信息控制:背景区域采用灰度显示。
③分辨率控制:基于视网膜中央凹处理的图像变分辨率显示。
因篇幅限制,本文仅对研究中进行的分辨率控制部分进行介绍。
2.5 监控效用信息在视频监控中的应用
监控效用信息的分布是以监控对象所在的感兴趣区域ROI为中心逐渐减少的,而监控对象及其ROI在监控过程中正是人眼注视点所在区域,监控效用信息的分布规律与视网膜中央凹视觉的采样特性是相符的。
将视网膜中央凹视觉应用到监控图像处理当中,使图像的显示分辨率与视觉感知分辨率相匹配,便可以模仿人眼在视觉感知中的信息筛选机制来减少生产监控图像中的非监控效用信息量,实现基于监控效用的视频信息筛选。
图5a所示的切削加工画面,ROI包含了监控对象(被加工工件)以及与加工过程相关的卡具、刀具和切屑等,是监控人员的注意力所在,使之与视网膜中央凹相对应;对监控画面进行视网膜中央凹处理,如图5b对监控图像进行空间变分辨率转换,将得到的转换图像取代原监控图像进行压缩编码、网络传输等操作;图5c在监控终端通过逆映射和插值处理等方式,将转换图像恢复为正常大小但分辨率有所变化的监控图像进行播放。其中监控对象和ROI仍然保持高分辨率显示,监控人员可准确提取其中的监控效用信息来进行生产管理和决策,而缺乏监控效用信息的背景区域逐渐降低显示分辨率,从而使图像整体数据量下降的同时,保持监控人员对生产现场状况的整体认识,同时在一定程度上正确引导监控人员的注意力,提高生产监控效率。
图5 基于视网膜中央凹处理的监控效用信息实现
在案例企业具体监控项目中,在监控目标允许的前提下,经过视网膜中央凹处理的视频码率可以比未处理前降低70%以上。同时,结合面向监控效用的远程图像分割及边缘拟合后,压缩后的监控效用视频信息量可以仅为其它压缩方法的10%以下。
3 结 语
制造系统检测监控技术一直是先进制造技术中的一个研究热点和核心内容。基于网络的远程监控系统理论上基本满足了当前制造企业生产与管理模式对监控的需求,但也暴露了原有面向本地的监控系统在向远程监控系统提升中亟待解决的关键性技术问题。监控效用信息理论的提出为当前受到网络质量约束的网络化远程监控系统的有效实现提供了使能工具,并为相关的制造系统效用信息技术研究提供了理论支持和实用案例。
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本文标题:监控效用信息理论及其应用