Anotace
V předmětu se studenti seznámí se základními principy automatizovaných systémů využívaných v současné průmyslové praxi, zvláště pak zaměřené na využití vyspělých postupů v duchu iniciativy Průmysl 4.0. Konkrétně se jedná o řízení programovatelnými automaty PLC a sítě těchto automatů, distribuované řídicí systémy (DCS) a jejich rozšíření o distribuovanou umělou inteligenci (DAI), robotické výrobní systémy, regulované pohony, průmyslová senzorika, mikroobrábění, metody systémové integrace a MES systémy, rozhraní člověk stroj a SCADA systémy (vizualizace a sběr dat), databáze a kybernetická bezpečnost, datová analýza, strojové vidění včetně optického zpracování a předzpracování obrazu a Strojové učení.
Náplň předmětu
- Řídicí systémy
Studenti získají základní představu o hierarchii řízení v průmyslové automatizaci, poznají přiřazení prvků řídicího řetězce k úrovním v pyramidě automatizace. Seznámí se s programovatelnými automaty (PLC) a se standardy pro jejich programování. Připomenou si základy logického řízení a seznámí se s technickou realizací a symbolickým zobrazením elektropneumatických logických hradel, rozvaděčů a dalších prvků. V praktickém cvičení si vyzkouší řešení logické funkce – řízení dvojice pneumotorů prostřednictvím programovatelného automatu PLC. Na didaktickém stavebnicovém systému vytvoří řízenou technologii a propojí ji s PLC, které sami naprogramují. Potom si prakticky ověří funkčnost svého řešení.
- Robotizace
V tomto tématu si studenti prakticky vyzkouší naprogramovat jednoduché pohyby průmyslového robota v simulačním a vývojovém software a následně vyzkouší nahrát do skutečného robota. - Systémová integrace a výrobní informační systémy (MES)
Předmětem systémové integrace je propojení jednotlivých řídicích systémů, a to zaprvé horizontálně, tedy například na úrovni několika kontrolérů vzájemně komunikujících, a za druhé vertikálně, tedy například kontrolér komunikující s inteligentními senzory a aktuátory na straně jedné a s vyšší úrovní jako je SCADA vizualizace a výrobní a podnikové informační systémy (MES a ERP). Příkladem pokročilé integrace je kyberfyzikální systém (CP), který z definice integruje softwarové (kybernetické) a materiální (fyzikální) části tak, že jsou srostlé to jednoho integrovaného celku.
- Mikroobrábění
Studenti se seznámí s několika technologiemi využívanými pro realizaci mikrosystémů – fotolitografie, bezmaskové technologie, EDM, mikrofrézování. V rámci cvičení studenti naprogramují trajektorii k obrábění v G-kódu a svůj program si odladí a otestují na skutečném CNC mikroEDM stroji.
- Design průmyslových HMI
V tomto tématu se studenti seznámí s návrhem vizualizací průmyslových procesů pomocí SCADA (Supervisory Control and Data aquisition). Studenti si prakticky vyzkouší vytvořit vizualizaci, připojí se k reálnému řídicímu systému a následně si vyzkouší otestování pomocí trasování očních pohybů (EyeTracking). Dále se studenti seznámí s kognitivní ergonomií a kognitivní vědou, které jsou využity pro vhodný interaktivní grafický návrh.
- Databáze a kybernetická bezpečnost
V úvodní přednášce se studenti seznámí s transakčními databázemi a zejména s dotazovacím jazykem SQL. Stručně se seznámí se základními principy ochrany dat. V praktické části si studenti vyzkouší vytvořit jednoduchou SQL databázi (CREATE DATABASE, CREATE TABLE, …), naplnit ji daty (INSERT, UPDATE) a potom vypsat vybrané záznamy (SELECT). - Datová analýza
Studenti se seznámí se základy, jak nahlížet na data a jejich vlastnosti. Seznámí se s pojmy jako vzorkování, podobnost dat, autokorelace, regrese a vyzkouší si různé druhy zobrazení dat. Představené metody a nástroje budou demonstrovány na umělých i reálných datech. - Optické zpracování obrazu pro strojové vidění
Studenti se seznámí se základními vlastnostmi optických systémů pro snímání obrazu a jeho následnou analýzu. Naučí se navrhnout správnou kombinaci objektivu a parametrů kamery pro záznam obrazu předmětu. Tuto úlohu si následně prakticky vyzkouší v navazujícím cvičení v optické laboratoři.
- Strojové vidění
Studenti se seznámí se základními úpravami obrázků jako jsou morfologické operace a egalizace histogramu. Dále budou představeny algoritmy pro hledání vzorů v obrázcích a jejich limitace. Vše bude představeno na praktickém příkladu. - Strojové učení
Studenti se seznámí s pojmy klasifikace a clustering. Vysvětlí se rozdíly těchto pojmů a představí se několik základní algoritmů strojového učení. Část hodiny bude věnována i analýze limitací představených algoritmů a pojmům, které souvisí s využitelností dat pro strojové učení. Algoritmy budou demonstrovány na typických příkladech.
Další odkazy
Dozvěďte se více o našem oboru:
Podívejte se na naše témata z předmětu Oborový projekt I.: