VDMA OPC Machine Vision: OPC UA Demonstrator vorgestellt

SPS/Mesago

Arbeitsgruppe aus Industrie und Verbänden entwickelt interoperablen und herstellerunabhängigen OPC UA Demonstrator

Im Rahmen eines Gemeinschaftsprojektes haben Mitglieder der VDMA OPC Machine Vision Initiative gemeinsam mit der OPC UA Foundation einen Hardware-Demonstrator entwickelt, der die praktische Umsetzung der „OPC UA for Machine Vision (OPC MV) Part 1 Companion Specification“ beinhaltet.

 

„Aus Sicht der Automatisierungstechnik und Factory-IT stellt diese Spezifikation einen enormen Fortschritt dar. Bildverarbeitungssysteme gehören zu den komplexesten Komponenten im Maschinenbau. Ihre Integration wird durch herstellerübergreifend einheitliche Methoden zur Steuerung und Datenverwaltung erheblich vereinfacht“, sagt Dr.-Ing. Peter Waszkewitz, Software Project Manager, Robert Bosch Manufacturing Solutions GmbH und Mitglied der Kernarbeitsgruppe.

 

OPC MV Part 1 beschreibt eine Abstraktion des generischen Bildverarbeitungssystem, d.h. eine Darstellung eines sogenannten "digitalen Zwillings" des Systems. Es übernimmt die Verwaltung von Rezepten, Konfigurationen und Ergebnissen auf standardisierte Weise, während die Inhalte herstellerspezifisch bleiben und als Blackbox behandelt werden. Der Demonstrator etabliert eine Infrastrukturschicht, die eine vereinfachte und einheitliche Integration aller möglichen Bildverarbeitungssysteme in übergeordnete IT-Produktionssysteme (SPS, SCADA, MES, ERP, Cloud, …) ermöglicht. Er demonstriert die verallgemeinerte Steuerung eines Vision-Systems und abstrahiert das notwendige Verhalten über das Konzept einer „State Machine“.

 

Partner des Projektes sind:ASENTICS GmbH & Co. KG, PEER Group GmbH, Robert Bosch Manufacturing Solutions GmbH, VITRONIC Dr.-Ing. Stein Bildverarbeitungssysteme GmbH und VDMA Robotik + Automation.

 

Besuchen Sie uns auf der SPS 2019 in Nürnberg am Stand der OPC Foundation (in Halle 5 Stand 140) vom 26.11.2019 bis 28.11.2019.

 

Sie können die Spezifikation unter einem der folgenden Links herunterladen:

Abbildung 1 Die OPC Machine Vision Initiative

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