1　项目背景

玻璃纤维作为新型复合材料，具有耐温高、不燃、抗腐、隔热、隔音性好、抗拉强度高、电绝缘性好等特点，主要应用于汽车、轮船等行业。

电子级玻璃纤维则是其中的重要产品，多应用于高科技产品，如航空航天、电子电路等。电子级玻璃纤维具有工艺复杂、人机结合多等难点，生产工段涵盖拉丝、原丝找头、原丝存储、捻线加工、管丝检验、管丝存储、整经、盘头存储、织布、织布存储、后处理、织布成品托盘存储、织布成品检验、管丝成品托盘存储等多个流程，其物流系统自动化程度较低，主要由工人完成物料到各工段的运送或简单的系统运送。

北自所（北京）科技发展有限公司结合多年的玻璃纤维生产线自动化系统应用经验，经过详细的系统论证，于2018年设计了一套完整的电子级玻璃纤维生产线自动化物流系统，成功应用于国内某大型电子级玻璃纤维生产线，其年产量可达到6万吨。

2　项目介绍

电子级玻璃纤维生产线自动化物流系统（简称系统）涵盖产品生产工艺设计的各个工段，实现了在每个工段的自动化输送，减少了工人劳动量，降低产品损耗，提高生产效率。系统对整体工艺流程进行了优化设计，将原有的14个工段进行了功能划分，同时将空车返回线与各工段输送系统予以整合，共设计了9个子系统，包含7个自动化控制系统和2个独立的上位监控调度系统，满足整个车间的自动化物流需求。系统网络结构如图1所示。

图1 系统网络结构

由图1可知，该系统包括拉丝区输送系统、原丝找头及返空输送系统、原丝存储输送系统、管丝检验输送系统、管丝存储及盘头输送系统、织布存储及周边输送系统、后处理及成品存储输送系统，以及上位监控管理系统，共包括输送机近2000台、环形穿梭车40台、智能分配车10台、双工位分配车3台、自动机械手1台、双工位堆垛车4台、货叉堆垛车3台、变频堆垛机15台、伺服堆垛机1台、空中单轨自行小车EMS 40台、双工位穿梭子母车2台。主要自动化产品包括西门子博途1500系列PLC、ET200M\ET200S Profinet网络总线模块、MP系列10寸触摸屏、V系列变频器、菲尼克斯电气无线漏波系统和具有IP67防护等级的现场总线模块、视觉识别OCR系统、P+F二维条码定位系统、SICK区域安全防护装置、无线手持设备等，网络通讯系统采用西门子Profinet工业以太网与分布于现场的总线模块进行通讯，采集总线模块的信息数据，并通过以太网将信息数据采集整理后发送至上位监控管理系统，由上位监控管理系统进行设备监控、数据处理、系统调度、数据存储等复杂功能。

3　项目实施

3.1　主站控制系统

各区域主站控制系统主要用于区域内输送设备的信息采集及电气控制。采用西门子博途系列1516系列CPU，32点输入和输出模块、ET200M远程通讯模块、ET200S远程通讯模块、TP1210系列触摸屏，西门子V系列变频器以及若干IP67防护等级的现场总线模块，包括16点输入模块和8点输入8点输出模块等。如图2所示。

图2 主站控制系统

CPU1516有两组Profinet总线接口X1\X2，分成两组工业以太网络。其中，X2接口设计为分区控制系统主站网络接口，负责与本区域系统内从站模块ET200M、ET200S和现场远程模块的信息采集和数据通讯；X1接口则位于总系统主网内，负责与上位监控管理系统进行数据通讯，完成系统下发的指令信息。主站CPU与各从站采用MOXA EDS系列10/100M工业交换机进行网络连接，主站CPU通过光电转换器将电子信号转换为光信号，通过多模光纤将信号传送至中央控制室网络机柜内，完成数据的通讯交互。

ET200M是高密度配置的模块化I/O站，可作为主站CPU的功能和通讯扩展，辅助CPU进行数据采集和指令下发的功能。在本系统中，我们将每个生产工段各自划分为不同的分区，除CPU主站外，分别由ET200M从站作为各区域内设备的控制中枢，负责本区域内设备按钮信号采集和电机启停控制。

ET200S作为小型紧凑化的分布式I/O站，具有安装便利、较高的灵活度和设备成本低等诸多特点于一体，可提供种类丰富的模块，具有良好的通用性。ET200S可对Profinet工业以太网进行无缝兼容，可作为拉丝区工位按钮站的信号采集设备，并通过工业以太网反馈到主站CPU。

本系统中，菲尼克斯电气AXL现场总线模块主要应用在现场设备的检测开关信号的采集，并通过工业以太网总线将信息反馈到主站CPU中，由CPU进行数据的处理和判断。AXL总线模块具有IP65/67的防护等级，I/O设备外型设计超级紧凑，每个模块可采集最多16点输入信号，或8点输入和8点输出信号。因此，一个模块可采集周边10余台设备的开关检测信号。AXL总线模块还具有在线诊断功能，即总线模块出现网络故障或电源故障或输入输出信号故障时，能够生成相应的诊断字并反馈到主站CPU，CPU可根据诊断字判断该模块所发生的故障类型，并根据故障类型提示维护人员该模块是否需要检查模块线路或者是用新模块更换故障模块。

3.2　环形穿梭车系统

环形穿梭车系统作为远距离输送设备，完成各取货站台到放货站台的输送功能，具有高速运行、精准定位、网络通畅、衔接流畅等特点。

该系统控制设备由西门子博途1513 CPU作为控制器，集成2组高速计数通道、2组模拟量输出通道和16点数字量输入16点数字量输出模块，具备2个工业以太网接口。

环形穿梭车作为一种小型控制设备，1513 CPU上的数字量输入点用于采集穿梭车的检测开关及按钮开关信号，数字量输出点用于电机、抱闸以及系统报警灯、蜂鸣器等信号的控制，2组模拟量输出信号用于控制水平行走变频器输出，通过电流的变化实现变频器的启动、曲线变速和停止。

为满足系统对定位精度不超过±5mm的需求，此定位系统采用德国倍加福公司PCV系列二维码定位产品。该产品使用先进的二维码照相技术定位系统，配合二维码条码带，其设备精度可达到±2mm以内，具有较高的灵活性和可靠性。

读码器采用照相识别二维码条码带信息，每次读取窗口最多有4个二维码被连续读取，因此，即便二维码中某一个出现了污染、损坏等情况，读码器依然可以根据其余三个二维码来纠正该二维码信息，达到数据连续稳定的效果，如图3所示。

图3 读码器读取信息

读码器采用西门子Profinet工业网络与CPU1513进行通讯，将所读取的二维码数据实时的传送到CPU中，经由CPU运算并输出模拟量信号，驱动变频器实现电机的曲线加减速运行，同时控制停准精度不超过±5mm。

此外，环形穿梭车作为连续运行设备，在高速运行过程中的安全防护是安全运行的关键。在此系统中，我们为环形穿梭车设计了德国SICK公司的区域安全激光扫描仪。该产品带有自定义的保护区域，通过全新的三区模式可以同时启用三个区域，即一个保护区域和两个警告区域。本系统中，根据环形穿梭车轨道前进方向进行不同的区域设置，当扫描仪检测到有障碍物进入到警告区域时，发送警告信号，穿梭车开始降低运行速度，并以低速继续运行；当障碍物进入到保护区域时，扫描仪发出停车型号，CPU接收到停车信号后，停止穿梭车运行；当障碍物被移走后，穿梭车开始恢复运行，从而达到了系统安全保护的功能。

作为移动设备，稳定的网络通讯是环形穿梭车系统的重要部分。在以往的经验中，我们往往涉及的是直线运行的穿梭车系统，其网路通讯采用的是基站+无线网桥的办法，实现在同一空间内，网络信号的无线传输；而环形穿梭车具有更高的输送效率，其网络的稳定性要求也更高。称之为环形穿梭车，也是因为其轨道为环形轨道，而本系统中，该轨道需从取货站台运送纱车到轨道另一侧的放货站台上，且工作区域并不是开放式空间，厂房结构具有一定的信号屏蔽作用。因此，以往的无线通讯网络并不适用于本系统，菲尼克斯电气的无线漏波通讯系统则解决了这个难题，如图4所示。

图4 菲尼克斯的无线漏波通讯系统

无线漏波通讯系统主要由无线基站、无线网桥、漏波电缆和相关连接件组成。漏波电缆作为天线使用的“无线电缆”，在其整个长度方向上发射信号，特别设计用于射频信号很难覆盖的环境。

无线基站作为通讯主体，具有2.4GHz和5GHz两个频段，具有MIMO技术的3天线连接，漏波电缆与无线基站进行物理连接，通过基站发送的信号经漏波电缆进行传输，确保传输信号的稳定。

无线网桥设置于各个环形穿梭车上，通过工业以太网与穿梭车CPU进行数据通讯。网桥内置一根全向天线和一根定向天线，与基站一样具有2.4GHz和5GHz两个频段，通过与漏波电缆的近距离接触，识别并采集漏波电缆上的通讯数据，并予以解析，实现与基站的配合。

在本系统中，类似应用设备还包括往复式智能分配车、双工位堆垛车、货叉式堆垛车等设备。智能立体库堆垛机则采用无线定向通讯的方式进行数据通讯。

3.3　双工位穿梭子母车系统

在本项目后处理工段，由于该工段生产效率高且使用非标准型载货托盘，当前的连续托盘物流设备中尚不具备使用功能。为此，我们开发设计了全新的物流输送设备——双工位穿梭子母车智能输送系统。

双工位穿梭子母车智能输送系统，以穿梭式子母车系统为基础，具有自动化程度高、双工位存储、输送效率高、系统运行安全稳定等特点。该系统包括双工位穿梭母车、穿梭子车、拆盘机、WMS、WCS管理控制系统及穿梭车专用货架系统组成。各组件在无线网络的支持下，协同工作共为一体，既相互配合又各自独立完成生产指令。系统运行效率高，无等待和迟滞现象。

双工位穿梭母车以滑触线进行供电，母车在每个子车停止位置上设计有为子车供电的电源。穿梭子车可以在母车运行或空闲状态时对自身的电池进行充电。当子车电池电量低于20%时，子车停止工作，回到充电位进行充电作业；当电量达到50%以上时，自动恢复工作。因此，在两组充电电源的补充下，即便在工作状态中，子车在母车的每一个位置都可以进行充电，保证系统的正常高效运行，满足生产需要。

3.4　视觉识别系统的深度学习

在玻璃纤维的生产过程中，需要对产品的物料运送车标牌进行自动识读。原有系统通过智能相机OCR的方法进行车牌识别。系统运行初期，效果较好，但是随着物料运送车的循环往复使用，标牌上很容易出现污损、掉色、变形等情况，大大影响了系统识读率。为此，我们采用了当前视觉技术中先进的AI技术，通过系统深度学习功能，模拟人工的方式对标牌进行识别。

本项目中，物料运送车标牌的字体改为OCR字体，这种字体不同字母间的差异性比其他字体大，不容易出现识别错误。深度学习系统通过对不同样本的训练，提升了系统识别污渍、反光等原方案不能识别的能力。
深度学习需要大量的计算，对计算机的计算能力要求较高。项目初期使用CPU计算时，平均每个车牌的计算时间需要3~4s，不能满足生产需求。后来改为GPU计算方式，每个车牌的识别时间减小到100ms，有效提升整个系统的工作效率。随着系统的使用，视觉识别系统通过不断的增加训练样本，系统的识别率越来越高，满足用户的使用要求，识别率高达99.99%。

4　项目意义

通过采用本系统，年产6万吨电子级玻璃纤维生产线顺利投产运行。截至目前，本系统已经稳定运行6个月。随着系统的逐步完善，先进的自动化设备及控制系统的稳定性越来越高，也将为客户带来更大的经济效益。

作者简介：

吴　振（1979-），男，研究员，现任北自所（北京）科技发展有限公司工程三部部长，主要从事工业生产自动化领域的技术研究及应用。

王　勇（1972-），男，研究员，现任北自所（北京）科技发展有限公司常务副总经理，主要从事工业生产自动化领域的技术研究和产品研发、生产、应用和运维工作，获得多项专利及多项省部级科技成果奖励。

徐　慧（1981-），女，高级工程师，现任北自所（北京）科技发展有限公司副总工程师，主要从事物流自动化设备的设计研究工作，获得多项专利及一项省部级科技成果奖励。

摘自《自动化博览》2019年7月刊