PI-DA 同時刻での複数結果の扱いについて

1枚の白いシートを写真撮影し、シミが無いかをチェックを行います。

シミの「場所」と「大きさ」をPI-DAへ登録しようとする場合、

登録TAGに「X座標TAG」「Y座標TAG」「大きさTAG」を用意することを考えたのですが

撮影時間が1つに対してチェック結果が複数ある場合はどの様にしてPI-DAへ登録すべきか悩んでいます。

何か事例があればお教え願います。

 

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Parents
  • OSIsoftのお客様の事例(英)は下記のウェブサイトに記載されています。

    Presentations http://www.osisoft.jp/about-osisoft/presentations/

    このサイトに「Industry」を選ぶと適切なユーザー事例を見られる可能性があります。

    ちなみに、探している事例はどちらの産業からのでしょうか。紙でしょうか。

     

    探してみました結果、似ている事例がないようです。

     

    このデータを集まる目標はなんでしょうか。不良品を集荷しないためとか、機械の問題の発見するためとか。

  • 調査を続いていた結果です。

    現在は販売もうないですが、このシミのデータを表示するためのPI ProfileViewという製品がありました。紙の製造業で使われていました。

    現在のPI ProfileViewのユーザーはカスタムシンボルを開発し、PI Visionでこのデータを表示するとお勧めされています。

    PI Visionの標準の機能にリリースされる検討中です。このような機能をPI Visionに追加してほしいなら、下記のリンクを開き、投票してください。

     

    Add a "Profile View" like symbol – Customer Feedback for OSIsoft & the PI System

     

    PI ProfileViewのシミの表示のディスプレの説明のビデオ:

    OSIsoft: Overlay a defect map in ProfileView. v2.21 - YouTube

  • 情報提供ありがとうございます。

    本データを集める目的は明確にはありませんが、

    今のところ時間単位にシミが何個あったかを調べようと考えています。

     

    PI ProfileViewについてですが

    ①データ内容はPI Data Archiveに登録されるのでしょうか?

    ②上記①に登録される場合、同時刻・複数結果の扱いはどうTAGを構成しているのでしょうか?

  • PI ProfileViewでは写真データではなく、センサーからの時系列データを使用してシミの有無をタグに格納したものをもとにして完成製品の品質を確認するためのものです。

    したがってPIのタグとしては必要な横の粒度(例えば数cm)ごとに必要になり、縦の粒度は収集周期に依存する形になります。

    写真データからシミの情報をPIのタグに落とす場合、上記の方法でたとえばタイムスタンプを1秒ずつずらしたものを格納して、

    AFでAttribute(属性)の値の取得方法で相対時刻を指定して、1つの時刻で1枚の完成製品の全体を表示することにより実現はできるはずです。

     

    1つの時刻において複数のシミを登録する場合、あらかじめシミの最大許容数を設定しておき、順番にそれらのタグにX,Y,サイズを格納していくことはできるかと思います。

    時系列データというよりは、ここの”もの”のデータとしての扱いなので、時系列データを管理するPI Data Archiveで扱うためには最低でも1段階、データの処理が必要になります。

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  • PI ProfileViewでは写真データではなく、センサーからの時系列データを使用してシミの有無をタグに格納したものをもとにして完成製品の品質を確認するためのものです。

    したがってPIのタグとしては必要な横の粒度(例えば数cm)ごとに必要になり、縦の粒度は収集周期に依存する形になります。

    写真データからシミの情報をPIのタグに落とす場合、上記の方法でたとえばタイムスタンプを1秒ずつずらしたものを格納して、

    AFでAttribute(属性)の値の取得方法で相対時刻を指定して、1つの時刻で1枚の完成製品の全体を表示することにより実現はできるはずです。

     

    1つの時刻において複数のシミを登録する場合、あらかじめシミの最大許容数を設定しておき、順番にそれらのタグにX,Y,サイズを格納していくことはできるかと思います。

    時系列データというよりは、ここの”もの”のデータとしての扱いなので、時系列データを管理するPI Data Archiveで扱うためには最低でも1段階、データの処理が必要になります。

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