Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Science.
获得行业领域高度认可
基于等离子体图像补偿的LIBS高精度测量
n 研制国内首套基于LIBS的矿浆成分在线分析仪
（国家重点研发计划，重大科学仪器设备开发专项项目, 2016.7—2020.10）
抓取尝试）的训练后，机器人展 现出了“智能反应行为的迹象”
训练前：抓取失败率为34％
训练后：失败率降到18％
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大规模AGV物流
• 建立边缘侧分布式调控平台，通过本地化路径规划，冲突避让，降低大规模 AGV调控复杂度。
对边缘计算的需求
• 当前模式：数据感知到云端处理，云计算的安全性、实时性难以满足需求 • 需要在边缘侧实现具有低时延要求、轻量化的信息与物理深度融合应用
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边缘计算典型应用
高精度加工
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加工案例——复杂曲面加工
车铣复合机床状态监控
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加工案例——复杂曲面加工
内燃机 combustion motor
2nd 1st
传送带
蒸汽机
微电子
ICT
μelectronics
4th
3rd
信息物理融合系统
电脑、数控、PLC
1782
电力、机械自动化
Power generation Mechanical automation
1913 工业化 Industrialization
报告内容
工业4.0自组织生产系统及对边缘计算的需求 工业互联网边缘计算面临的挑战 沈自所边缘计算相关进展
未来展望
Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Science.
工业 4.0
第四次工业革命
力学、机械
Mechanics and machinery
计 算
系
平台池
统
亟需发展计算任务与平台解耦的虚拟化计算运行环境，对边缘侧零散计算资源统 一管理，实现云和边缘之间计算任务的动态迁移。 Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Science.
挑战三：边缘侧零散异构资源难以统一高效利用
AGV3
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负责分拣机器人的避让控制、冲突 处理、路径动态调整等实时性较高 的计算任务。
效果: •计算能力与边缘设备数量比例增长； •支持万点以上大规模动态调度； •AGV运行速度提升50%以上。
报告内容
工业4.0自组织生产系统及对边缘计算的需求 工业互联网边缘计算面临的挑战 沈自所边缘计算相关进展
未来展望
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挑战一：信息物理融合难以一体化计算编程
信息物理计算模型异构，现有嵌入式编程，面向单一计算模型的计算代码级编 程，编程效率低，集成困难，代码难以重用。
国际先进的性能指标
Ø 测量重复性RSD<5% Ø 同时检测10路以上 Ø 单路测量5分钟
云南磷化集团450厂
同时检测原矿、精矿、尾矿悬浊液中的磷、镁、 铁、铝、硅，单路测量5分钟（原测量需要2小时 ）
第三方测试 证书
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效果: 通过引入边缘计算系统，加工精度提升40%以上
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个性化定制装配
建立机器人边缘侧视觉分析与控制平台，利用轻量化的智能识别算法和柔性控制方法，实 现对变化物料的准确的抓取。
边缘节点提供智能控制环境
• 任务分配
云
• 多AGV虚拟控制
料库信息 包裹二维码
边缘传感器
货架信息
地图信息
建立多AGV的 世界模型
多路径规划 （静态）
边缘控制器
冲突处理
路径动态 调整
控制 指令
状态 信息
工业网络
边缘网关
控制 指令
状态 信息
任务分配
边缘网关
控制 指令
状态 信息
AGV控制器
AGV1
AGV控制
器
AGV2
AGV控制器
Ø 原子能级跃迁
信噪比低 信号波动大 光谱干扰大
Ø 光谱探测
复杂环境下，如何 实现高精度分析？
基于等离子体图像补偿的LIBS高精度测量
n 提出在光谱测量基础上增加等离子体图像反馈的思想和方法，实现信号 波动补偿
Ø 把浓度与非浓度引起的波动有效分割
Ø 非浓度引起的信号波动大幅降低
传统结构
新的结构
获取等离 子体图像
工业互联网
国家战略：2017年，国务院《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互 联网的指导意见》: 建成国际领先的工业互联网网络基础设施和平台，创新发 展能力、技术产业体系以及融合应用等进入世界前列。
工业互联网核心：发展感知、分析、决策、控制一体化的信息物理深度融合应用 Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Science.
边缘计算节点：多源感知信息融合
多源信息融合> 降噪
① 基于等离子体图像补偿 的LIBS环境干扰抑制
多视角覆盖> 大尺度测量
② 基于多目视觉的大尺度 物体对接及整体测量
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基于LIBS的成分在线感知
单一计算模型过程级编程
一体化计算模型与行为级编程
急需建立感知、分析、决策、控制一体化的计算模型，构建“功能模块化、 可组合的行为级编程”模式，实现统一高效编程、可重用、易集成。 Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Science.
基于边缘计算的多源感知融合
高精度加工
建立边云协同的加工分析控制平台，云端对加工过程仿真模拟，边缘对加工状态实时监测 ，对比精度偏差，实时刀具补偿，提高精度、质量。
云
数字孪生
加工件CAD
虚拟仿 真结果
边缘服务器
• 云边协同加工 • 刀具状态在线检测 • 加工振动状态抑制
l 虚实对比优化机床加工工艺
l对主轴电流、振动等数据的实时 分析对刀具状态进行辨识
边缘侧零散计算资源规模大、异构（X86,GPU,DSP,FPGA）、计算存储能力 和能耗受限，难以低开销的统一管理调度。
亟需研发考虑多维资源约束条件的异构计算资源统一量化和虚拟化技术，实现多 维度资源利用率最大化和边缘计算的实时性。
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传统方法
LIBS光谱
特征谱线
创新点
等离子体 图像
图像特征
建模
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分析模型
基于等离子体图像补偿的LIBS高精度测量
n 钢样分析
在测量距离发生大幅波动情况 下，谱线波动降低至3%，确定系数 （R2）提升到0.99以上，准确率大 幅提高。
传统工业自动化系统
IT • 信息网： 高带宽、低实时
OT • 控制网： 低带宽、高实时 • 传感网：线 缆连接
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未来工业自动化系统
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1954
电气自动化 Electrical automation
2015
智能自动化 Smart
automation
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个性化定制
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个性化装配
加工零件质量的一致性和稳定 性难以保证
刀具磨损程度难以评估 机床振动不可避免，动态精度难以保证
采用数字孪生技术 数据需求种类多，计算资源占用大
装配件视觉标识的速度和准确性
难以保证
摄像头1080p格式视频在4Mbps码率下每 天产生330G的视频数据
针对流式视频数据的实时处理 云端处理占用大量带宽、延时大
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