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【前沿探索】基于VR的工业生产过程动态模拟研究进展

发布时间:2020-07-31  浏览次数:342 次

针对传统工业数据可视化难以直观、具象化地表征出对象全部特征的问题,鹏城实验室工业智能院士工作室开展了基于虚拟现实(VR)的工业生产过程动态模拟的研究,包括基于光照模型和随机噪声的高炉铁水与料层模拟、基于图像深度估计的高炉料面网格重建、基于云端数据和渲染引擎的工业大数据3D可视化分析和基于VRTK的高炉料面虚拟可视化交互设计。在深入研究工艺机理和分析海量现场数据的基础上,工业智能院士工作室将VR技术应用于高炉炼铁、湿法炼锌等工业生产过程,实现了对高炉炼铁和湿法炼锌工艺的具象化重建,这对推动工业产业升级、提高经济效益具有重要意义。

一、研究进展简介

1.基于光照模型和随机噪声的高炉铁水与料层模拟

针对高炉炉缸内铁水中不规则的温度分布和流体运动,通过Hash函数生成随机变量,用于获取噪声生成过程中所需的随机值,构造出两类噪声:Perlin噪声和Value噪声,并利用分型布朗运动模型将多层Perlin噪声和Value噪声叠加,模拟铁水中的温度分布和液体流动,并采用Lambert模型计算漫反射光照来制作料层区凹凸纹理。

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左图:铁水池渲染效果  右图:料层渲染效果

2. 基于图像深度估计的高炉料面网格重建

首先通过具有自主知识产权的高温工业内窥镜获取高炉料面图像信息,提出了基于生成对抗神经网络的高炉料面图像修复方法,获取了完整的料面图像信息;其次利用基于深度学习的单目深度估计算法获取料面的深度信息,进而构建了料面表面的点云阵列;最后,在Unity3D平台上利用三角网格顶点索引算法完成料面表面的网格化过程,实现高炉三维料面的网格重建。

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左图:工业内窥镜获取的料面图像  右图:图像修复后的料面完整图像

图:高炉料面三维重建的表面网格模型

3.基于云端数据和渲染引擎的工业大数据3D可视化分析

建立了云端数据库,将现场海量数据通过远程传输保存到云端数据库中,并针对现场不同的工序与变量分别采用相应的数据挖掘、数据分析与参数优化等数据分析方法,在服务器端对大数据进行分析计算后将结果传输到实验室系统上,并以3D可视化图表、粒子效果变化、贴图渲染变化等形式生动形象地呈现出来,将数据与模型“一体化”结合,让使用者一览无“疑”。

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图:湿法炼锌智能工厂与高炉数字化监控系统数据分析界面

4.基于VRTK的高炉料面虚拟可视化交互设计

基于可控虚拟激光的多功能空间直线漫游包括双种漫游模式:自由空间直线漫游模式、自动游览漫游模式;三个按键功能:双阶段扳机键发射可控长度的直线激光、触摸板暂停/继续自动游览漫游、抓握键重置视角;三个信息提示:激光末端可视化信息提示(透射投影)、触摸板的颜色与自动游览模式的运行状态同步变化、虚拟激光射线与主要场景模型的碰撞检测(场景模型纹理变化)。

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图:高炉炼铁虚拟仿真系统的激光漫游过程

二、院士工作室简介

鹏城实验室工业智能院士工作室中国工程院院士桂卫华教授领衔,面向我国工业高质量发展的重大战略需求,围绕制约我国工业绿色高效运行的应用基础问题和工程技术瓶颈问题,系统开展工业智能化的基础理论方法、关键技术、专用系统开发和工业应用的创新性研究,突破工业过程运行优化、知识型工作自动化、工业VR、工业互联网、工业系统性能评估和智能诊断等智能工厂构建的关键技术,在典型制造企业实现全流程生产优化和企业生产经营的智能化,推动我国工业智能与实体经济的深度融合。

撰稿:工业智能院士工作室 蒋朝辉 刘金狮 陈志文

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