工业互联系统分析与设计 课件 第三章 工业物联感知(4.28)

工业互联网

IndustrialInternet01第二章工业互联网体系架构——上节回顾随堂小测1.一套标准的工业互联网体系一般不包括_________。A.感知层B.信息层C.网络层D.数据处理层E.应用层2.工业互联网的技术包括_________。A.物联网技术B.大数据技术C.人工智能技术D.先进计算技术3.工业互联网标准体系一般不包括_________。A.通信标准B.数据标准C.安全标准D.排放标准E.平台标准2第二章工业互联网体系架构——上节回顾随堂小测1.一套标准的工业互联网体系一般不包括_________。A.感知层B.信息层C.网络层D.数据处理层E.应用层2.工业互联网的技术包括_________。A.物联网技术B.大数据技术C.人工智能技术D.先进计算技术3.工业互联网标准体系一般不包括_________。A.通信标准B.数据标准C.安全标准D.排放标准E.平台标准3工业互联网体系架构回顾工业互联网是新一代信息通信技术与工业经济深度融合的新型基础设施、应用模式和工业生态，通过对人、机、物、系统等的全面连接，构建起覆盖全产业链、全价值链的全新制造和服务体系，为工业乃至产业数字化、网络化、智能化发展提供了实现途径，是第四次工业革命的重要基石。第二章工业互联网体系架构——上节回顾4第三章工业物联感知——课时安排本次课时任务时间80分钟主要学习内容工业互联网物联感知（30分钟）；工业互联网标识技术（15分钟）；工业互联网传感技术（10分钟）；工业互联网视觉技术（15分钟）；工业互联网定位技术（10分钟）。主要目标了解物联网技术的背景与发展历程；了解工业互联网中关于感知层的基本物联技术。5第三章工业物联感知——Warmingup什么是物联感知？设备音频；设备辐射；……订单信息;客户需求变更；……机器触感；机器温度；……信息感知产品位置；机器人位置；人的位置；……视觉传感器（摄像头）温度传感器红外传感器压力传感器烟雾传感器……数据传输蓝牙通信蜂窝通信有线通信以太网卫星通信……数据处理机器学习数据挖掘数据融合人工智能大数据……决策应用服务安全管理……平台层6第三章工业物联感知——Warmingup拿出手机，想想它能“感受”到哪些信息？加速度计：测量手机在三个轴上的加速度，用于识别设备的移动和方向。陀螺仪：检测手机的旋转动作，对于增强现实（AR）应用和游戏控制非常重要。磁力计：测量地球磁场的方向，用于确定设备的方向。光线传感器：检测环境光线的强度，用于自动调节屏幕亮度。距离传感器：检测设备与物体的距离，用于电话接听时关闭屏幕防止误操作。气压计：测量大气压力，可以用于估算高度变化。指纹传感器：用于识别用户的指纹，提供安全解锁功能。摄像头传感器：虽然不是内置传感器，但摄像头通常配备多种传感器，如CMOS传感器，用于捕捉图像。GPS传感器：接收来自GPS卫星的信号，用于定位和导航。温度传感器：监测设备内部的温度，保护设备免受过热损害。7第三章工业物联感知——Warmingup拿出手机，想想它能“感受”到哪些信息？陀螺仪磁(场)传感器光线传感器距离传感器加速度计（传感器）第三章工业物联感知8背景与历程第三章工业物联感知——背景与历程9物联感知技术的基石——物联网

M2M（物联物）车联网智能可穿戴物联网的核心内涵：由物主动发起传送、物物相连的互联网。1移动医疗能源智慧物流智能制造公共事业安全M2P（物联人）2开启人物相连的新时代万物互联开启智能+时代……第三章工业物联感知——背景与历程10万物智联时代数字化服务迎来新机遇过去20年的互联网，是“人联网”，主要做信息化未来20年的互联网，是“物联网”，主要做数字化IoT设备数增长趋势预测数据来源：Gartner2016年63亿2017年81亿2018年107亿2019年142亿2021年250亿第三章工业物联感知——背景与历程11身边的物联网——智慧家庭

智能灯/带语音/APP随心控，场景氛围更舒心智能空调归家前打开，到家更舒适智能摄像头随时看家，可疑人员预警，守护你的家智能门锁远程开门，访客授权，再也不用带一堆钥匙了踢脚线感应灯柔和灯光，起夜再也不怕撞到了燃气、火焰传感燃气泄漏，厨房起火，第一时间发现处理天猫精灵智能音箱会听会看会跟你聊天，还在不断学习变聪明还有更多……扫地机、空气净化器、加湿器、窗帘、按摩仪等等第三章工业物联感知——背景与历程12身边的物联网——智慧出行

智能路灯实时灯光调控，节能环保更安全智能红绿灯自适应车流量，调度更高效智能摄像头车流检测，能看到车，更能看到你车载系统导航、雷达、自动驾驶，全方位守护你和车共享单车无人车还有更多……充电桩、智能停车场、ETC、井盖…..第三章工业物联感知——背景与历程13身边的物联网——智慧商业

便利店菜鸟驿站无人零售货柜第三章工业物联感知——背景与历程14身边的物联网——智能农林牧渔

智慧牲畜物联网系统5G+智慧茶园“数字龙井溯源”第三章工业物联感知——背景与历程15身边的物联网——充电桩物联改造

第三章工业物联感知——背景与历程16身边的物联网——智能制造（工业物联网）

智能摄像头在岗识别，产品把关，全流程监控HMI屏多通讯方式，UI友好，自学习智能工控工控主板，快驱动，多协议适配，持续稳定MES系统生产过程自动化、智能化、网络化还有更多……多信息采集、机械臂控制、仓储定位….智能分拣精密操控第三章工业物联感知——背景与历程17物联网的发展历程1995年，比尔盖茨在《未来之路》一书中最早提出物物互联的概念。1999年，MIT的Auto-ID中心首先提出”InternetofThings”这个词。2005年，国际电信联盟发布了《ITU互联网报告2005：物联网》，指出无所不在的“物联网”通信时代即将来临2009年，IBM提出“智慧地球”概念，“物联网”的概念在全球范围内迅速被认可2016年，国家“十三五”规划纲要明确提出“发展物联网开环应用”2009年，温家宝总理提出“感知中国”战略构想，物联网概念深入人心2019年，国家电网建设“泛在电力物联网”2017年，国家发布《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》2018年，中国印发《工业互联网发展行动计划（2018-2020年）》第三章工业物联感知——背景与历程18从互联网/物联网到工业物联网

互联网物联网工业互联网窄带物联网工业物联网泛在网（IntenetofEverything）互联网工业互联网面向人为主面向物为主全球联网企业内网终端PC/手机终端品种多时延不敏感时延敏感可靠性一般高可靠性安全性一版高安全性物联网工业互联网传感网架构云计算架构以感知为主以控制为主同步不敏感时间同步敏感功耗敏感功耗不敏感广域工作要求无广域要求政府/业主管理企业运营管理物联网工业物联网消费应用为主面向产业应用社会基础设施涉及企业资产电磁干扰一般考虑强电磁干扰实时性一般实时性要求高安全性一般安全性要求高关注服务关注生产效率第三章工业物联感知——背景与历程19物联网的四个要素

感多感知器协同感知物理世界状态联连接信息世界与物理世界的各种对象，实现数据交换，支持协同感知和协同控制知通过感知数据的认知计算和推理，正确、挨家深入认知物理世界控根据认知结果，确定控制策略，发送控制指令，指挥各执行器协同控制物理世界第三章工业物联感知——背景与历程20工业物联网金字塔系统架构

现场设备层现场管理层管理层决策层信息技术（InformationTech.）基于互联网技术数据处理主机/网络通信设备商用管理软件利用信息进行生产决策操作技术（OperatingTech.）PLC/DCS控制系统传感器/执行器设备保证生产正常进行的专业技术低时延、稳定性需求第三章工业物联感知——背景与历程21工业物联网难点与挑战

如何支撑网络互联、数据互通，促进OT/IT融合？现场设备层现场管理层管理层决策层现场级工业物联网网络互联难协议种类多、不兼容低时延/高可靠/周期性的OT网络

数据互通难OT/IT难以贯通语义互操作性差异构设备接口程序数据类型多样第三章工业物联感知223.1标识技术23第三章工业物联感知——1.标识技术标识技术的概念标识技术是指对物品进行有效的、标准化的编码与标识的技术手段。工业互联网标识技术通过条形码、二维码、无线射频识别、近场通信等方式赋予每一个实体或虚拟对象唯一的身份编码，同时承载相关数据信息，实现实体和虚拟对象的定位、连接和对话。24第三章工业物联感知——1.标识技术标识技术的特点标识技术被认为是工业互联网“基础中的基础”，是支撑工业互联网互联互通的神经枢纽，也是驱动工业互联网创新发展的关键核心设施。主动标识载体比例增加，网络化标识解析应用潜力更大！25第三章工业物联感知——1.标识技术标识技术——条形码条码技术是实现POS系统、EDI、电子商务、供应链管理的技术基础，是物流管理现代化的重要技术手段。条码技术包括条码的编码技术、条码标识符号的设计、快速识别技术和计算机管理技术，它是实现计算机管理和电子数据交换不可少的前端采集技术。26第三章工业物联感知——1.标识技术标识技术——二维码二维码是在二维空间水平和竖直方向存储信息的条形码。二维码在代码编制上巧妙地利用构成计算机内部逻辑基础的“0”、“1”比特流的概念，使用若干个与二进制相对应的几何形体来表示文字数值信息，通过图像输入设备或光电扫描设备自动识读以实现信息自动处理。相比一维条形码，二维码有更大的信息容量和更强的纠错能力。27第三章工业物联感知——1.标识技术标识技术——RFID（射频识别）

RFID（RadioFrequencyIdentification，射频识别）技术是一种非接触式的自动识别技术，通过射频信号自动识别目标对象并获取相关的数据信息。利用射频方式进行非接触双向通信，达到识别目的并交换数据。RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签，操作快捷方便。28第三章工业物联感知——1.标识技术标识技术——RFID的特点通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，系统由标签、

阅读器、天线组成应用：物流仓库、零售、产品防伪等涉及隐私问题、易受环境干扰等29第三章工业物联感知——1.标识技术标识技术——NFC（近场通信）

NFC（NearFieldCommunication，近场通信）技术是由非接触式射频识别（RFID）及互连互通技术整合演变而来的，通过在单一芯片上集成感应式读卡器、感应式卡片和点对点通信的功能，利用移动终端实现移动支付、电子票务、门禁、移动身份识别、防伪等应用。相对于RFID来说NFC具有成本低、带宽高、能耗低等特点。30第三章工业物联感知——1.标识技术标识解析体系的架构图节点与平台融合化生存，共筑工业互联网新型基础设施。31第三章工业物联感知——1.标识技术标识解析体系的生态体系服务节点支持云化部署，标识产业生态体系正逐步活跃。“1→8→N”32第三章工业物联感知——1.标识技术标识解析体系的架构图没有孤立标识解析应用，融合性应用才能真正发挥价值33第三章工业物联感知——1.标识技术标识解析体系的应用标识解析不仅支持追溯，标识应用模式将逐步深入扩展第三章工业物联感知343.2传感技术35第三章工业物联感知——2.传感技术传感技术的概念工业互联网完成的关键在于数据信息的采集，因此前端用于采集数据的传感器对于所有生态系统的智能系统尤为重要。工业传感器也被称为“工业互联网的第一道门”。工业传感器让自动化智能设备有了感知能力，以下是一些常见的用于各行业智能设备的传感器类型。

36第三章工业物联感知——2.传感技术各类传感器——红外传感器红外传感器工作原理是利用红外辐射的热效应，探测器的敏感元件吸收辐射能后引起温度升高，进而使某些有关物理参数发生变化，通过测量物理参数的变化来确定探测器所吸收的红外辐射。红外传感器可以检测物体的距离、颜色、反射率等特性，因此在工业自动化中也有着广泛的应用。37第三章工业物联感知——2.传感技术各类传感器——温度传感器温度传感器中的热电阻测温是基于金属导体的电阻值随温度的增加而增加这一特性来进行温度测量的。作为工业物联网应用中应用最广泛的传感器之一，温度传感器可用于许多领域，包括制药工业、生物技术和温度监控等。38第三章工业物联感知——2.传感技术各类传感器——接近传感器接近传感器的工作原理是电磁感应原理和光电效应原理。当被检测物体靠近传感器时，它会影响传感器内部的磁场，从而产生感应电动势。这个感应电动势会被放大并转换成数字信号输出，用于控制其它设备的运行。它可以用于检测物体的位置、速度、方向等信息，例如控制机器人、自动化生产线、自动化仓储等设备的运行。39第三章工业物联感知——2.传感技术各类传感器——光敏元件光敏元件是一类将光信号转换为电信号的电子器件。在光照射下,光子的能量会使得材料中的电子从价带跃迁到导带中,形成电子空穴,这些电子和空穴会随着外加电场的作用而运动,最终在光敏元件的两端产生电压差，形成光电效应。光敏元件的基本技术是用它来测试各种电磁辐射，如光、电、电磁场等。40第三章工业物联感知——2.传感技术传感器网络传感器网络是由大量无处不在的、有无线通信与计算能力的微小传感器节点构成的自组织分布式网络系统，能根据环境自主完成指定任务的“智能”系统。它是涉及微传感器与微机械、通信、人工智能等多学科的综合技术，大量传感器通过网络构成分布式、智能化信息处理系统，以协同方式工作，从多种视角、多种感知模式对事件、现象和环境进行观察和分析，获取大量信息。

41第三章工业物联感知——2.传感技术无线传感器网络无线传感器网络的体系结构包括五层和三个交叉层。在传感器网络中，我们主要需要五层，即应用层、传输层、网络层、数据链路层和物理层。这三个跨平面分别是电源管理、移动性管理和任务管理。这些层的无线传感器网络被用来完成无线传感器网络，并使传感器协同工作，以提高无线传感器网络的整体效率网络。42第三章工业物联感知——2.传感技术多传感器融合多传感器融合（Multi-sensorFusion,MSF）是利用计算机技术，将来自多传感器或多源的信息和数据以一定的准则进行自动分析和综合，以完成所需的决策和估计而进行的信息处理过程。智能机器人和自动驾驶汽车等是最常见的多传感器融合应用。43第三章工业物联感知——2.传感技术多传感器融合多传感器数据融合的常用方法基本上可分为两大类：随机类和人工智能类。其中随机类算法包括加权平均法、卡尔曼滤波法、多贝叶斯估计法和D-S证据推理法等，人工智能类算法包括模糊逻辑推理和人工神经网络法等。44第三章工业物联感知——2.传感技术多传感器融合多传感器数据融合作为一种可消除系统的不确定因素、提供准确的观测结果和综合信息的智能化数据处理技术，已在军事、工业监控、智能检测、机器人、图像分析、目标检测与跟踪、自动目标识别等领域获得普遍关注和广泛应用。第三章工业物联感知453.3视觉技术46第三章工业物联感知——3.视觉技术视觉技术的概念机器视觉技术是计算机科学的一个重要分支，它涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光学、机械等多个领域，其目的就是给机器或者自动生产线添加一套视觉系统。机器视觉是采用机器代替人眼来做测量与判断，通过计算机摄取图像来模拟人的视觉功能，实现人眼视觉的延伸。47第三章工业物联感知——3.视觉技术图像传感器图像传感器的基本结构包括光线进入的透镜、光敏元件及其周围电路和处理芯片。当光线通过透镜射入图像传感器后，它们会击中光敏元件上的光敏单元。光敏单元中的光子会引起电子的释放，并聚集在芯片的输出端，形成电压信号。这些电压信号被处理芯片转换为数字信号,用于生成图像。48第三章工业物联感知——3.视觉技术图像处理和分析算法图像处理（imageprocessing）又称为影像处理，是用计算机对图像进行达到所需结果的技术。图像处理技术的主要内容包括图像压缩、增强复原、匹配描述识别3个部分。图像处理是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为，应用广泛，多用于测绘学、大气科学、天文学、使图像提高辨识等。49第三章工业物联感知——3.视觉技术傅里叶变换（FourierTransform）用于将时域图像转换为频域图像。它常用于图像滤波、噪音去除、图像压缩等方面。50第三章工业物联感知——3.视觉技术直方图均衡化（HistogramEqualization）直方图均衡化用于增强图像的对比度和亮度，通过调整像素强度值的分布从而使图像更加清晰和易于处理。51第三章工业物联感知——3.视觉技术边缘检测（EdgeDetection）边缘检测算法用于在图像中查找像素亮度变化较大的区域，从而提取出物体的边界。52第三章工业物联感知——3.视觉技术特征提取（FeatureExtraction）特征提取是从图像中提取有用信息的过程，例如：形状、纹理、颜色、大小和方向等。这些特征通常用于图像分类、识别和检测等任务。图像特征提取三大算法：HOG特征，LBP特征，Haar特征。右图为HOG特征的实现过程。53第三章工业物联感知——3.视觉技术图像识别的概念图像识别是人工智能的一个重要领域，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术，并对质量不佳的图像进行一系列的增强与重建技术手段，从而有效改善图像质量。图像识别技术是立体视觉、运动分析、数据融合等实用技术的基础，在导航、地图与地形配准、自然资源分析、天气预报、环境监测、生理病变研究等许多领域具有重要的应用价值。54第三章工业物联感知——3.视觉技术图像识别的概念

55第三章工业物联感知——3.视觉技术图像识别的步骤1、获取信息：主要是指将声音和光等信息通过传感器向电信号转换，也就是对识别对象的基本信息进行获取，并将其向计算机可识别的信息转换。2、信息预处理：主要是指采用去噪、变换及平滑等操作对图像进行处理，基于此使图像的重要特点提高。3、抽取及选择特征：主要是指在模式识别中，抽取及选择图像特征，获取特征也被称为特征抽取。在特征抽取中所得到的特征也许对此次识别并不都是有用的，这个时候就要提取有用的特征，这就是特征的选择。56第三章工业物联感知——3.视觉技术目标检测与识别算法——FasterR-CNN

FasterR-CNN（Region-basedConvolutionalNeuralNetwork）是第一个端到端，最接近于实时性能的深度学习检测算法。首先输入图像到卷积网络中，生成该图像的特征映射。在特征映射上应用RegionProposalNetwork，返回objectproposals和相应分数。应用Rol池化层，将所有proposals修正到同样尺寸。最后，将proposals传递到完全连接层，生成目标物体的边界框。57第三章工业物联感知——3.视觉技术目标检测与识别算法——YOLO

YOLO（YouOnlyLookOnce）：是第一个一阶段的深度学习检测算法，其检测速度非常快，该算法的思想就是将图像划分成多个网格，然后为每一个网格同时预测边界框并给出相应概率。例如某个待检测目标的中心落在图像中所划分的一个单元格内，那么该单元格负责预测该目标位置和类别。58第三章工业物联感知——3.视觉技术目标检测与识别算法——SSD

SSD（SingleShotMultiBoxDetector）：主要创新点是提出了Multi-reference和Multi-resolution的检测技术。SSD算法和先前的一些检测算法的区别在于：先前的一些检测算法只是在网络最深层的分支进行检测，而SSD有多个不同的检测分支，不同的检测分支可以检测多个尺度的目标，所以SSD在多尺度目标检测的精度上有了很大的提高，对小目标检测效果要好很多。第三章工业物联感知593.4定位技术60第三章工业物联感知——4.定位技术定位技术的概念定位技术是一种通过获取设备或物体的位置信息，实现对其进行定位和导航的技术。定位技术的核心目标是确定目标物体在空间中的位置，以便实现对其进行精确的控制和导航。定位技术主要基于三角定位原理、信号传输原理和图像识别原理。

61第三章工业物联感知——4.定位技术定位传感器和设备定位按照使用场景的不同划分为室内定位和室外定位两大类。目前应用于室外定位的主流技术主要有卫星定位和基站定位两种。卫星定位：卫星定位即是通过接收卫星提供的经纬度坐标信号来进行定位，GPS系统是现阶段应用最为广泛、技术最为成熟的卫星定位技术。

GPS全球卫星定位系统由三部分组成：空间部分、地面控制部分、用户设备部分。空间部分是由24颗工作卫星组成，它们均匀分布在6个轨道面上（每个轨道面4颗），卫星的分布使得在全球任何地方、任何时间都可观测到4颗以上的卫星，并能保持良好定位解算精度的几何图象。62第三章工业物联感知——4.定位技术定位技术的实现控制部分主要由监测站、主控站、备用主控站、信息注入站构成，主要负责GPS卫星阵的管理控制；用户设备部分主要是GPS接收机，主要功能是接收GPS卫星发射的信号，获得定位信息和观测量，经数据处理实现定位。63第三章工业物联感知——4.定位技术基站定位基站定位一般应用于手机用户，手机基站定位服务又叫做移动位置服务（LBS，LocationBasedService），它是通过电信移动运营商的网络（如GSM网）获取移动终端用户的位置信息。当手机同时搜索到至少三个基站的信号时，由于基站在移动网络中是唯一确定的，其地理位置也是唯一的，也就可以得到三个基站（三个点）距离手机的距离，根据三点定位原理，只需要以基站为圆心，距离为半径多次画圆即可，这些圆的交点就是手机的位置。64第三章工业物联感知——4.定位技术定位传感器应用于室内的定位传感器主要有红外传感器、超声波传感器、激光测距传感器、地磁传感器等。超声波传感器是一种利用超声波进行测距的传感器，包含一个发射器和一个接收器，它们之间通过超声波信号来测量目标物体与传感器之间的距离。超声波传感器可以在不接触目标物体的情况下进行距离测量，适用于需要避免物体碰撞的应用场景。超声波传感器通常能够测量几厘米到数米的距离范围，因此适用于多种距离测量应用。65第三章工业物联感知——4.定位技术定位传感器激光测距传感器是一种利用激光束测量目标物体与传感器之间距离的设备。它们利用激光束的特性进行精确的距离测量，通常具有高精度和快速响应、长测量范围的特点。传感器通过内部的激光器发射一束激光束。这束激光经过透镜或反射器聚焦成一个细小的光点，照射到目标物体上。一部分光被目标物体表面反射回传感器，传感器接收到反射回来的激光光线，并测量发射和接收之间的时间差。通过光速和时间差的关系，传感器可以计算出目标物体与传感器之间的距离。66第三章工业物联感知——4.定位技术定位传感器地磁传感器是一种用于检测地球磁场的传感器，常用于导航、定位和姿态控制等应用。它们能够感知地球的磁场强度和方向，并将这些信息转换成电信号输出，具有精准度高、稳定性强、适用性广、低功耗等特点。地磁传感器的工作原理基于地球磁场的存在和变化。传感器内部的磁感应元件将感应到的磁场转换成相应的电信号，其强度和方向取决于传感器所处的位置和地磁场的特性。传感器将转换后的电信号进行处理，并输出给连接的电子设备，这些设备可以进一步分析数据，例如计算出当前位置、方向或运动状态。67第三章工业物联感知——4.定位技术定位算法和技术定位算法和技术是用于确定物体、人员或设备在空间中位置的方法和工具。以下是一些常见的定位算法和技术：1、全球定位系统（GPS）：GPS卫星发射信号包含位置和时间信息。接收器记录信号的发送和接收时间，计算信号传播时间，以此确定与卫星的距离（称为“伪距”）。通过多颗卫星的伪距和已知位置，GPS确定接收器位置，至少需要三颗卫星确定二维位置，四颗可确定三维位置。68第三章工业物联感知——4.定位技术定位算法和技术2、惯性导航系统（INS）：是一种利用惯性传感器来估计、跟踪和预测移动物体位置、方向和速度的导航系统。它的核心原理是利用惯性传感器测量物体的加速度和角速度，通过积分这些值来推算位置、速度和方向。但由于积分误差的累积，可能会导致定位漂移。为解决此问题通常需要与其他导航系统结合使用，例如全球定位系统（GPS）或其他外部参考系统。69第三章工业物联感知——4.定位技术定位算法和技术3、视觉定位技术：是利用摄像头或其他视觉传感