CC BY
23
у ТЕХНИЧЕСКОЕ ОСНАЩЕНИЕ ОТРАСЛИ
ТЕМА НОМЕРА
УДК 637.072
Программно-аппаратный комплекс
для контроля качества творога на основе нейросетевых моделей
Г.Р. Давыдова, аспирант, А.С. Потапов, канд. техн. наук Московский государственный университет пищевых производств
Один из основных процессов производства творога - контроль качества готового продукта. Оценку готового творога возможно проводить с применением нейросетых моделей (НСМ). Под качеством в данном случае подразумевается соответствие продукта органолепти-ческим показателям, так как потребитель в первую очередь обращает внимание именно на них. Для применения такого метода необходимо выявить группу основных информационных параметров: параметры, которые влияют на качество готового продукта (входные данные); балльная оценка продукта, представленная органолептической комиссией по выбранной шкале (выходные данные). Всю информацию о ходе процесса и необходимые параметры можно получить из журнала входного контроля, технологического журнала, сводного дегустационного листа. Обобщенная схема построения нейросетевой модели представлена на рис. 1.
Ознакомиться с предложенным методом можно в предыдущих статьях автора [1, 2]. В данной статье даны рекомендации по подбору и формированию программно-аппа-
Ключевые слова: производство творога; нейросетевое моделирование; программно-аппаратный комплекс.
Рис. 1. Обобщенная схема построения нейросетевой модели
Key words: curd production; neural networks projection; hardware/ software solution.
ратного комплекса для решения поставленной задачи.
Программно-аппаратный комплекс (ПАК) должен решать следующие задачи:
автоматическое получение информации о параметрах технологического процесса в непрерывном режиме;
ввод данных в ручном режиме - результаты лабораторных тестов или корректировки инженеров, сопровождающих технологический процесс;
хранение информации о параметрах и результатах анализа;
реализация расчетов по нейросе-тевым моделям;
отображение информации инженерам и руководству предприятия [3].
Для решения задачи автоматизированного получения информации о параметрах технологического процесса применяют микроконтроллеры или программируемые логические контроллеры. Принципиальных преимуществ при сравнении двух вариантов не выявлено. Следовательно, если на предприятии уже реализована система сбора информации о ходе технологического процесса, разумнее использовать ее без изменения [4, 5]. В случае, если система налаживается с нуля, следует воспользоваться отраслевым стандартом -программируемым логическим контроллером SIMATIC S7 компании Siemens AG.
Для ввода данных в ручном режиме необходимо выбрать интерфейс ввода данных и определиться с автоматизированным рабочим местом (АРМ) оператора.
В качестве интерфейса можно использовать отраслевой стандарт-
SCADA* (Supervisory control and data acquisition) систему SIMATIC WinCC-Windows, работающую под управлением операционной системы (ОС) семейства Windows и с системой управления базами данных (СУБД) Microsoft SQL, если объемы данных небольшие и не предъявляется жестких требований к отказоустойчивости системы. В противном случае выбор может быть сделан в пользу семейства Unix и промышленных СУБД компаний Oracle или Teradata. При этом интерфейс взаимодействия с пользователем потребуется реализовать отдельно, например, используя инструментарий Oracle Application Express, который позволяет быстро разрабатывать гибко настраиваемые интерфейсы. В простейшем варианте ввод данных может быть реализован через Microsoft Excel (в формат csv), с последующим импортом данных в базы данных (БД) с использованием специализированных инструментов (например, утилит Multiload и Fastload в случае Teradata).
В качестве АРМ оператора необходимо применять промышленные персональные компьютеры, отличающие повышенными показателями защиты от вредных воздействий окружающей среды - пыли, влаги и температуры. Также может быть использована продукция фирмы Siemens - SIMATIC Panel PC. В качестве альтернативы можно рассмотреть продукцию компании IEI Technology - рабочие станции с сенсорным экраном.
Для задач хранения данных и реализации расчетов необходим выделенный сервер - это может быть как обычный персональный, оснащенный мощным процессором (например, IntelCorei7) и большим размером памяти (для нормального функционирования нейросетевых пакетов необходимо как минимум 2 Гб. оперативной памяти), так и распределенный многопроцессорный сервер (например, компании Hewlett-Packard) - выбор зависит от объемов данных, которые предстоит обрабатывать.
Для хранения данных предполагается использовать СУБД под управлением MSSQL (в случае небольших объемов данных) или же Oracle, или Teradata (для больших объемов данных).
Для реализации нейросетевых моделей удобнее всего использовать
* БСАЭА - программный пакет, предназначенный для разработки или обеспечения работы в реальном времени систем сбора, обработки, отображения и архивирования информации об объекте мониторинга или управления.
TECHNICAL SUPPLY OF INDUSTRY
программное обеспечение Matlab 2013a, которое обладает всеми необходимыми качествами, поддерживает большое количество вариантов архитектур нейронных сетей, алгоритмов обучения и активационных функций, имеет подробную справочную информацию и графические интерфейсы [6].
Взаимодействие между базами данных и Matlab 2013a можно реализовать через программный интерфейс Open Database Connectivity (ODBC). Через этот интерфейс Matlab может получать данные из всех упомянутых в данной статье БД.
Для отображения инженерам и руководству предприятия информации о прогнозе качества производимой продукции можно применять как средства SIMATIC WinCC, так и отчеты с использованием средств бизнес-анализа Business Intelligence (BI): SAP Business Objects или Oracle Business Intelligence. Для отображения отчетов достаточно установить один экземпляр BI системы на сервер, на ПК инженеров и руководителей данные будут доступны по механизму «тонкого клиента» (например, в браузере Internet Explorer). Также для руковод-
ства возможна настройка приложений дополнительного информирования о критичных отклонениях в процессе производства через электронную почту или посредством передачи текстовых сообщений на мобильный телефон (sms), реализованных на мобильных платформах (iOs, Android) для оперативного отслеживания состояния производства.
Резюмируя вышеизложенное, подчеркнем, что ПАК для контроля качества творога на основе нейросетевых моделей может быть как экономичным и не требующим больших ресурсов, так и дорогостоящим, но очень надежным, способным хранить и быстро обрабатывать огромный объем информации и обладающим широким спектром дополнительных функций (визуальные представления отчетов, мобильные приложения). Все зависит от размеров предприятия и требований к реализации ПАК.
ЛИТЕРАТУРА
1. Давыдова, Г.Р. Контроль качества творога по органолептическим показателям с применением нейронной сети/Г.Р. Давыдова//Молочная
промышленность. - 2012. - № 9. -С. 44-45.
2. Давыдова, Г.Р. Контроль качества творога на основе нейронной сети. Экономические аспекты пищевых производств/Г.Р. Давыдова. -М.: МГУПП, 2012. - С. 34-35.
3. Втюрин, В.А. Автоматизированные системы управления технологическими процессами. Основы АСУТП: учебное пос. для студентов специальности 220301 «Автоматизация технологических процессов и производств»/В.А. Втюрин. - СПб.: СПбГЛТА, 2006. - 152с.
4. Митин, Г.П. Системы автоматизации с использованием программируемых логических контроллеров: учебное пос./Г.П. Митин, О.В. Хаза-нова.- М.: ИЦ МГТУ «Станкин», 2005. - 136 с.
5. Благовещенская, М.М. Информационные технологии систем управления технологическими процессами: учебное пос. для вузов/ М.М. Благовещенская, Л.А. Злобин. — М.: Высшая школа, 2005. - 768 с.
6. Медведев, В.С. Нейронные сети. MATLAB 6/В.С. Медведев, В.Г. Потемкин; под общ. ред. В.Г. Потемкина. -М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2002. - 496 с.
ИНСПЕКЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ ДЛЯ ПИЩЕВОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ
ЭИ ИНДУСТРИИ НАПИТКОВ
• все виды инспекции упаковки и конечного продукта;
• контроль посторонних включений;
• измерение уровня налива;
• проверка герметичности;
• оптимизация работы линий и многое другое!
Приглашаем Вас посетить наш стенд № 22В10, WWW.n6Uft.C0m/Г11 на выставке Агропродмаш 2013!
Вы сможете увидеть уникальные разработки о //1QC\ ПОС 0"7 Г\/1
в области контроля качества! О ) УОО О/ U^r
