Comunicación IDS NXT OPC UA

Cliente OPC UA

Por medio del plugin OPC UA se pueden conectar todas las cámaras IDS NXT con todos los clientes OPC UA. Puede tratarse por ejemplo de un software propietario de un autómata programable o de un sistema de gestión. También puede implementar su propio cliente OPC UA con ayuda de las bibliotecas de desarrollo OPC UA para distintos lenguajes de programación como C++, C# o Python. Para probar la facilidad y rapidez con la que se puede integrar la cámara en redes OPC UA existentes utilizaremos el cliente OPC UA conocido "UaExpert®" para la demostración del plugin OPC UA. El cliente completo ofrece una amplia gama de funciones y una interfaz gráfica de usuario que facilita la demostración de las capacidades del servidor IDS NXT OPC UA. Es compatible con funciones OPC UA como DataAccess, Events, y la llamada de métodos OPC UA.

1) Configurar tarea de inferencia

• Para este ejemplo utilizamos la app de visión artificial "Classifier" con la red neuronal preinstalada (CNN) "ImageNet1000". Instale e inicie la app utilizando el "VApp Manager" del IDS NXT cockpit.
• Gracias a la red entrenada previamente ImageNet1000, la app Classifier reconoce muchos objetos como bolígrafos, llaves o tarjetas de visita. Ponga los objetos que desee bajo su cámara IDS NXT y configure la captura de imágenes en modo libre de forma que pueda reproducir los objetos completamente y con los ajustes adecuados (color, enfoque, exposición, etc.).
• Utilice ROI para objetos que desee identificar.
  Los resultados de inferencia de la clasificación de cada captura se muestran en los ROI y en el área de resultados con la probabilidad correspondiente.
  En nuestro caso se reconocen bolígrafos (68%), sacapuntas (100%) y gomas (98%).

2) Iniciar servidor OPC UA

• No es necesario programar nada para proporcionar la comunicación OPC por parte de la cámara. Solo tiene que instalar (1) e iniciar (2) el plugin de servidor OPC UA a través del "VApp Manager" del IDS NXT cockpit de su cámara IDS NXT.
• Puede iniciar (1) y detener (2) el servidor OPC UA a través de las acciones del plugin. Por defecto el servidor se inicia automáticamente (3) cuando se inicia el plugin.

3) Crear configuración de OPC UA y receta

• Gracias al IDS NXT cockpit es fácil crear y guardar configuraciones en la cámara IDS NXT mediante el plugin OPC UA.
• Simplemente tiene que dar un nombre a los ajustes actuales de la cámara (Configuration name) y a la tarea de inferencia con la app Classifier (Recipe name) y guardar la configuración y la receta mediante las acciones correspondientes. Con esto habrá finalizado la configuración OPC UA de la cámara por medio del cockpit.

4) Establecimiento de la conexión OPC UA cliente-servidor

• Instale e inicie el cliente OPC UA "UaExpert®".
• Para conectar el servidor OPC UA de la cámara haga clic en la opción (Add Server) de la barra de menús. Vaya a la pestaña "Advanced".
• Asigne un "Configuration Name" a la conexión
• Indique la "Endpoint URL" del servidor (ej.: "opc.tcp://169.254.173.231:4840")
  • Protocolo: opc.tcp
  • Dirección IP de la cámara
  • Puerto de servidor OPC UA: 4840
• Seleccione la "Security Policy" (opciones compatibles: None, Basic128Rsa15, Basic256, Basic256Sha256)
• Seleccione el "Message Security Mode" (None, Sign, Sign&Encrypt)
• Introduzca los datos de acceso de su cámara IDS NXT en los "Authentication Settings". (p. ej.: usuario admin o service)
• Ahora se puede conectar con el servidor OPC UA. "Connect"

5) Consultar o modificar información del dispositivo

• Para probar la conexión del servidor puede navegar por el modelo de información de la cámara en la ventana "Adress Space". Si por ejemplo cambia el nombre del dispositivo en UaExpert®, este también se actualiza en el IDS NXT cockpit.
• Además, puede suscribir parámetros de estado y estadísticas a través de la "Data Access View" para hacer un seguimiento de los cambios. Por ejemplo, si arrastra el contador de imágenes "ImageTotal" a la ventana, su valor aumentará dinámicamente con cada nueva captura de imagen de la cámara.
• Para restablecer el contador de imágenes, ejecute la "Call" en el menú contextual de los métodos "ResetAll". El contador de imágenes volverá a contar a partir de "0".

6) Activar la configuración de la cámara

• En primer lugar, recupere una lista de configuraciones almacenadas en la cámara con una llamada a la función GetConfigurationList.
  ResultCount nos muestra "1" configuración disponible con la InternalId "conf_classifier.json".
• Utilice la función ActivateConfiguration para definir la configuración actualmente válida cuyos parámetros guardados se ajustan en la cámara. Establezca la InternalId correspondiente como valor de entrada (Id) para la llamada.
• Puede comprobar la configuración activa utilizando el nodo Active Configuration. Allí debería aparecer la Id "conf_classifier.json" en los atributos.

7) Preparar tarea (receta)

A continuación, procedemos de la misma manera con la tarea de procesamiento de imágenes guardadas previamente de la cámara.

• Una llamada a la función GetRecipeListFiltered con el valor de entrada IsPrepared = 2 (DONTCARE_2) arroja "1" receta guardada como ResultCount. En nuestro caso, la receta guardada con la Id "recipe_classifier_imagenet.json"
• Ahora con la función PrepareRecipe prepare esta receta como tarea de procesamiento de imágenes activa estableciendo la Id consultada anteriormente como valor de entrada "InternalIdIn".

8) Suscripción a un evento de resultado

La cámara está ahora totalmente preparada a través del cliente OPC UA. Antes de ejecutar la tarea de la cámara debe suscribirse primero el evento de resultado.

• Para ello agregue un EventView ...
• y arrastre el VisionSystem de la cámara a esta vista.
• Active los campos de los SimpleEvents y los ConditionTypes para obtener todos los detalles.
• Confirme la selección pulsando el botón Apply.

9) Ejecutar tarea (receta) - evaluar resultado de evento

Ahora dejamos que la cámara ejecute su tarea exactamente una vez.

• Para ello llame el método StartSingleJob una vez.
• En EventView se recibe un ResultReadyEvent de la cámara.
• En los Event-Details vemos los resultados de la inferencia de los tres ROI establecidos (ballpoint, pencil_sharpener, rubber_eraser) con las respectivas probabilidades de la clasificación.