Name: 폴리머에서의 유연한 데이터 통신 - JoVE 저널
Uploaded: 2022-07-15T13:00:00.000+00:00
Duration: 8 min 15 s
Description: 본 연구는 MQTT를 활용한 고분자 가공 데이터 통신을 위한 유연한 방법을 제시하여 실시간 모니터링과 레거시 통합을 가능하게 합니다.

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본 연구는 서울테크(서울과학기술대학교)가 후원하는 연구프로그램의 지원을 받았다.

1. 브로커 설치
참고: 인터넷을 통해 처리 데이터를 모니터링하고 기록하려면 데이터를 릴레이하는 컴퓨터 시스템을 준비해야 합니다. 시스템은 그림 2와 같이 게시자와 구독자 모두에서 액세스할 수 있어야 합니다. 따라서 통신 전에 알려진 공용 IP 주소가 있어야 합니다. 이클립스 모스퀴토(Eclipse Mosquitto)라고 불리는 개방형 MQTT 브로커가 시스템(13)에 설치된다.
<ol><li>공용 IP 주소를 제공하는 컴퓨터를 인터넷에 연결합니다. 운영 체제의 IP 설정에 주소를 지정합니다.</li>
	<li>Eclipse Mosquitto와 같은 브로커 소프트웨어를 컴퓨터에 설치하십시오. 브라우저를 사용하여 설치 파일을 다운로드하고 실행하십시오.</li>
	<li>MQTT 렌즈와 같은 테스트 프로그램을 사용하여 브로커를 테스트하십시오. 브라우저를 사용하여 MQTT 렌즈를 다운로드하고 설치하십시오. 그런 다음 게시된 메시지가 구독되었는지 확인합니다.</li>
</ol>2. 주요 출판사 준비
참고: 이 컴퓨터는 TCP를 통해 MQTT를 통해 시스템 데이터를 브로커에 게시합니다. 레거시 데이터는 해석되고 다시 패키징되어 전송되어야 합니다. 이것은 일반적으로 RS485 또는 이더넷에 의해 수행 될 수 있습니다. 하드웨어 수준에서의 연결은 버스 유형에 따라 확인되어야 합니다. 압출 기계는 이더넷 포트를 통해 Modbus를 통해 데이터를 전송합니다.
<ol><li>실제로 컴퓨터 사이트에 컴퓨터를 배치하고 주 게시자로 설정합니다. 참고: 의무는 아니지만 이 작업에서는 산업용 컴퓨터가 선택되었습니다.</li>
	<li>컴퓨터에 Python3을 설치합니다. 브라우저를 사용하여 설치 관리자 파일을 다운로드하고 실행하십시오.</li>
	<li>PyModbus16을 설치합니다. 브라우저를 사용하여 설치 관리자 파일을 다운로드하고 실행하십시오.</li>
	<li>기계를 제어하는 HMI를 사용하여 압출 컨트롤러를 검사하고 압출 컨트롤러를 주 발행자에 연결하십시오.</li>
	<li>ModbusPoll 또는 QModMaster와 같은 Modbus 도구를 사용하여 머신에서 Modbus 프로토콜의 데이터 및 해당 주소를 완전히 식별합니다. 전송된 시스템 데이터가 Modbus 도구의 해당 셀에 표시되는지 확인합니다.</li>
	<li>게시자 PC에 밀어남 컨트롤러에서 데이터를 검색하는 Python 코드를 작성합니다. 참고: 다음은 코드 예제입니다. pyModbusTCP.client에서 ModbusClient 가져오기 클라이언트 = ModbusClient(호스트="192.168.1.***", 포트=***, unit_id=***) 클라이언트.열기() 압출 데이터 = str(client.read_holding_registers(1000, 58))</li>
	<li>PCIe, USB, RS232 및 RS485 를 통해 다른 장치의 추가 데이터 스트림을 병합합니다. 참고: 이것은 간단합니다. 추가 데이터 문자열을 얻은 후에는 기존 데이터 스트림에 데이터를 추가하기만 하면 되며, 이 스트림은 다음 코드로 수행됩니다. 압출 데이터 += 추가 데이터</li>
	<li>pip 설치 paho-mqtt17 에 의해 paho-mqtt를 설치 한 후 paho.mqtt.client를 가져옵니다.</li>
	<li>브로커에 데이터를 연결하고 게시하는 코드를 구현합니다. 참고: 다음 코드 예제를 참조하십시오. url="117.xx.xxx.xx"; 포트 = 1883; 사용자 이름 = "****"; 암호 = "xxxxx"; 주제 = "압출기" mqttc = mqtt. 클라이언트() mqttc.username_pw_set (사용자 이름, 암호) mqttc.connect(host=url, port=port) mqttc.loop_start() 압출 데이터 = str(client.read_holding_registers(1000, 58)) Pub1= mqttc.publish(topic, ExtrusionData)) Pub1.wait_for_publish()</li>
</ol>3. 추가 출판사 준비
참고: 이 컴퓨터는 또한 TCP를 통해 MQTT를 통해 브로커에 시스템 데이터를 게시합니다. 경우에 따라 주 게시자에서 수행할 수 없는 추가 측정이 필요한 경우가 있습니다. 라즈베리 파이 (Raspberry Pi) 및 아두 이노 (Arduino)와 같은 사물 인터넷 (IoT) 장치가 역할을 수행 할 수 있습니다. 이 작업에서 Raspberry Pi는 온도 데이터 및 조도 데이터에 사용되었습니다. 절차는 프로토콜 섹션 2와 유사합니다.
<ol><li>라즈베리 파이를 센서 위치 근처에 놓습니다. 참고: 배선 거리가 제한되어 있기 때문에 라즈베리 파이는 측정 위치에서 매우 멀리 떨어진 곳에 배치할 수 없습니다. 그러나, 압출기의 부근이 매우 뜨겁기 때문에, 장치는 측정 위치로부터 적어도 1m 떨어진 곳에 배치될 필요가 있다.</li>
	<li>명령 줄의 다음 명령으로 라즈베리 파이에 Python3을 설치하십시오. sudo apt update sudo apt install Python3 idle3</li>
	<li>센서 데이터를 가져오는 코드를 구현합니다. 센서 데이터는I2C 또는 GPIO를 통해 전송될 수 있다. 참고: GPIO를 통한 추가 온도 데이터에 대해서는 다음 코드 예제 를 참조하십시오. max6675에서 MAX6675 가져오기 cs_pin1 = 24; clock_pin1 = 25; data_pin1 = 18 cs_pin2 = 9; clock_pin2 = 11; data_pin2 = 19 단위 = "C" 써모커플1 = MAX6675(cs_pin1, clock_pin1, data_pin1, 유닛) 써모커플2 = MAX6675(cs_pin2, clock_pin2, data_pin2, 유닛) T1 = 열전대1.get() T2 = 열전대2.get()</li>
	<li>paho.mqtt.client를 가져옵니다.</li>
	<li>섹션 2의 코드를 다시 사용하여 브로커에 데이터를 연결하고 게시합니다.</li>
</ol>4. 구독자 설정
참고: 인터넷상의 모든 장치는 브로커를 통해 처리 데이터를 수신할 수 있습니다. 데이터는 Python 코드에 의해서도 처리되고 시각화됩니다. 개발이 어려운 경우 Google Play의 MQTT 클라이언트 및 App Store의 MQT Tool과 같은 사용 가능한 애플리케이션을 사용할 수 있습니다. 사용자 인터페이스의 구현이 매우 길기 때문에 세부 사항은 여기에 설명되어 있지 않습니다. 또한 App Store의 MQT Tool과 같은 기존 애플리케이션은 데이터를 수신할 수 있습니다.
<ol><li>인터넷 가입을 위해 장치를 연결합니다. 물리적 케이블 연결을 확인한 다음 명령줄에서 브로커 IP에 대해 ping을 실행합니다(예: ping 117.xx.xxx.xx).</li>
	<li>장치 및 OS에 따라 적합한 Python 환경을 설치합니다. 예를 들어, Google Play에서 Python3 대신 안드로이드 장치에 Pydroid3를 설치하십시오.</li>
	<li>paho.mqtt.client와 paho.mqtt.subscribe를 모두 가져와 브로커에 연결하고 브로커로부터 데이터를 수신합니다. 참고: 다음 코드 예제를 참조하십시오. paho.mqtt.client를 mqtt로 가져 오기 구독으로 paho.mqtt.subscribe 가져오기 url="117.xx.xxx.xx"; 포트 = 1883; 사용자 이름 = "****"; 암호 = "xxxxx"; 주제 = "압출기" mqttc.username_pw_set(사용자 이름, 비밀번호) mqttc.connect(host=url, port=port) mqttc.subscribe(주제, 0) mqttc.loop_start() Sub1 = subscribe.simple(주제, 호스트 이름 = URL) 압출기 데이터 = Sub1.payload.decode("utf-8")</li>
	<li>필요에 따라 PyQT5를 사용하여 사용자 인터페이스를 빌드합니다. 참고: 이 부분은 매우 길며 통신보다는 수신된 데이터의 그래픽 표현에 중점을 둡니다. 해당 코드는 보충 데이터로 제공됩니다.</li>
	<li>빌드된 코드를 실행하여 GUI에 들어오는 데이터를 표시합니다.</li>
</ol>5. 데이터 로깅
참고: 모니터링 중에 처리 데이터를 데이터베이스에 기록할 수 있습니다. 이 작업에서는 랩 규모의 데이터베이스가 선택되었습니다. 데이터는 Microsoft Access 파일에 연결되어 사용자 컴퓨터에서 쉽게 쓰고 검색할 수 있습니다. 또한 Microsoft Excel과 같은 스프레드시트의 데이터를 분석하기 위한 쿼리를 통해 테이블을 즉시 작성할 수 있습니다.
<ol><li>데이터를 기록할 구독자 장치를 선택합니다.</li>
	<li>그림 318과 같이 Python 코드가 데이터베이스에 액세스하도록 명령줄에서 "pip install pyodbc"를 실행하여 pyodbc를 가져옵니다.</li>
	<li>처리 데이터를 기록하기 위해 Python 코드로 데이터베이스에 쿼리를 보냅니다. 메서드에 대해서는 그림 3 의 Python 코드를 참조하십시오.</li>
	<li>기록된 데이터를 검색하기 위해 데이터베이스에 쿼리를 보냅니다. 참고: 데이터 검색에 대한 코드 예제는 다음과 같습니다. 수입 pyodbc pyodbc.drivers() in pyodbc.drivers() if x.startswith('Microsoft Access Driver')] conn_str = ( r'DRIVER={Microsoft Access Driver (*.mdb, *.accdb)};' r'DBQ=C:\Users\data_analysis\db1.accdb;' ) cnxn = pyodbc.connect(conn_str) crsr = cnxn.cursor() crsr.tables(tableType='TABLE')에서 table_info을 위해: print(table_info.table_name) SQL = """\ Process_Condition에서 * 선택 """ crsr = cnxn.execute(sql) crsr의 행에 대해 : 검색된 데이터 = pd.read_sql(sql, cnxn) crsr.close() cnxn.close()</li>
</ol>6. 배포
참고: 모든 장치를 인터넷에 연결할 수 있는 경우 설정이 간단합니다. 그러나 컴퓨터 쪽 데이터를 보호하기 위해 게시자는 인트라넷에만 있을 수 있습니다. 이 경우, 브로커는 인터넷으로의 게이트웨이가 될 수 있다. 이렇게하려면 브로커에 두 개의 이더넷 어댑터가 장착되어 있어야하며 그 중 하나는 공용 IP 주소가 있어야합니다. 모든 항목을 개발한 후에는 그림 4와 같이 코드를 각 장치에 배포해야 합니다. 유선 또는 무선 연결 모드는 중요하지 않지만 각 장치가 브로커에 액세스 할 수 있도록 보호해야합니다. 즉, 브로커는 보안 목적으로 인트라넷과 인터넷 사이의 경계에서 게이트웨이 역할을 할 수 있습니다. 물론 모든 장치가 인터넷에 노출되더라도 통신 관점에서 볼 때 아무런 문제가 없습니다.
<ol><li>이더넷을 통해 압출 컨트롤러, 주 게시자 및 추가 게시자를 인트라넷 포트에 연결합니다.</li>
	<li>브로커의 이더넷 포트 하나를 인트라넷에 연결하고 다른 이더넷 포트를 인터넷에 연결합니다.</li>
	<li>모든 구독자에 대해 4.1단계를 반복하여 구독자를 인터넷에 연결합니다.</li>
</ol>7. 실행
참고 : 전체 시스템을 테스트하기 위해 압출 라인을 시작하고 모든 Python 코드와 Mosquitto를 실행했습니다.
<ol><li>압출 프로세스를 시작하십시오. 기계의 HMI에서 온도를 설정하고 HMI 화면의 버튼을 터치하여 히터를 켭니다. 필요한 온도에 도달하면 스크류 회전을 시작하여 폴리머 용융물을 밀어냅니다.</li>
	<li>모든 컴퓨터를 켜고 "net start mosquitto" 명령으로 브로커 장치에서 브로커 소프트웨어를 시작한 다음 Python 코드를 실행하여 필요에 따라 처리 데이터를 모니터링하고 기록합니다. 참고: 7.1단계와 7.2단계의 순서는 되돌릴 수 있습니다. 파이썬 코드는 명령 줄에 "python3 xxxxx.py"를 입력 한 다음 Enter 키를 눌러 간단히 실행할 수 있습니다. 장치가 재부팅될 때마다 명령을 입력하지 않도록 시작 프로그램에 이 명령을 추가하십시오.</li>
</ol>

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</ol>

저자는 이해 상충을 선언하지 않습니다.

제시된 프로토콜을 따름으로써, MES와 같은 고가의 IT 솔루션 없이도 처리 데이터를 모니터링하고 기록할 수 있다. IoT 기술을 사용하면 기존 기계에서 데이터를 더 쉽게 수집하고 제공할 수 있습니다. 메시지 기반 프로토콜인 MQTT는 폴리머 처리 라인을 위한 데이터 통신을 위한 플랫폼 역할을 성공적으로 수행하는 것으로 나타났습니다. 또한 추가 데이터를 유연하게 측정하고 함께 전송할 수 있습니다. 이 작품에 고용 된 추가 출판사는 라즈베리 파이스였습니다. 특히, 산업용 라즈베리 파이 인클로저에 하우징하여 가혹한 조건에서도 견고한 작동을 보장함으로써 더욱 보호 할 수 있습니다. 가입자는 모든 운영 체제가있는 모든 장치가 될 수 있습니다. 가입자 장치는 가입할 토픽을 선택함으로써 필요한 데이터만을 수신할 수 있다. 이 연구는 MQTT가 IoT 디바이스와 함께 폴리머 처리 라인에 대한 데이터 모니터링을 큰 어려움 없이 가능하게 한다는 것을 보여주었습니다. 현대 산업 통신 아키텍처는 퍼듀 모델과 같은 피라미드 아키텍처에서 벗어나는 경향...

4차 산업혁명의 물결 속에서 다양한 처리 데이터의 수집 및 모니터링이 중요한 과제가 되었다1. 특히, 공정 데이터를 사용하여 제조 공정을 개선하고 효율적인 운영 계획을 수립하는 것은 모든 제조 시설2,3의 중요한 목표가 될 것입니다. 경보를 공장 밖으로 보낼 수 있거나 예측 유지 보수를시간 4에 수행 할 수있는 경우 가동 중지 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 최근에, 중합체 공정(5,6)에서의 데이터 분석을 위한 많은 노력이 이루어지고 있다. 그러나, 기존 시스템(7)으로부터 이러한 데이터를 획득하는 어려움으로 인해 이러한 태스크를 수행하는 것은 쉽지 않다. 제어 및 계측의 계층 구조는 데이터 수집 및 통신을 어렵게 만듭니다.
우선, 제조 날짜가 다른 다른 기계에서 데이터를 얻을 수 없습니다. 서로 다른 컴퓨터 간의 통신을 실현하는 것은 어려운 일인데, 이는 독점 형식의 서로 다른 필드버스 간의 상호 운용성이 필요하기 때문입니다. 이러한 방식으로 통신 방법 및 데이터 형식은 비공개로 유지됩니다. 이를 통해 데이터 보안을 쉽게 유지할 수 있지만 사용자는 서비스 및 향후 개발을 위해 기계 제작자에게 의존 할 수 있습니다. 폴리머 가공 기계에 부착 된 인간 - 기계 인터페이스 (HMI)를 포함한 최근의 제어 컴퓨터는 요즘 대부분 Windows 기반이지만 독점 개발 환경에서 생성 된 소프트웨어가로드됩니다. 센서 또는 액추에이터와 통신하기 위해 상이한 회사로부터의 프로그램가능 로직 컨트롤러(PLC)를 사용할 수 있지만, 많은 경우에, 상부 감독 제어 및 데이터 수집(SCADA) 시스템은 제어 컴퓨터(8)에 의존한다. 이러한 관행으로 인해 수많은 프로토콜, 필드버스 및 제어 시스템이 시장에서 경쟁하게 되었습니다. 이러한 복잡성은 시간이 지남에 따라 조금씩 완화되었지만 많은 유형의 필드 버스와 프로토콜이 여전히 활발히 사용되고 있습니다.
한편, 제어 장치와 SCADA 간의 통신은 OPCUA(Open Platform Communications United Architecture)9에 의해 표준화되었습니다. 또한 SCADA와 MES(제조 실행 시스템) 간의 통신도 주로 OPCUA를 통해 이루어졌습니다. 이러한 엄격한 계층 구조에서는 프로세스 모니터링 및 분석을 위해 데이터를 자유롭게 추출하는 것이 쉽지 않습니다. 일반적으로, 데이터는 SCADA 또는 MES(10)로부터 추출되어야 한다. 앞에서 언급했듯이 이러한 시스템은 공급 업체별로 다르며 데이터 형식은 거의 열리지 않습니다. 따라서 데이터 추출에는 원래 정보 기술/운영 기술(IT/OT) 솔루션 공급업체의 실질적인 지원이 필요합니다. 이는 모니터링 및 분석을 위한 데이터 수집을 방해할 수 있습니다.
필름 압출 라인에서, 제어 PC는 SCADA 시스템(11)에 의해 감독된다. SCADA 시스템은 쉽게 수정할 수 없는 컴퓨터 프로그램에 의해 운영됩니다. 컴퓨터 프로그램은 편집 가능할 수도 있지만 편집은 상당히 비싸고 시간이 많이 걸립니다. 처리 데이터를 쉽게 모니터링하고 분석하려면 어느 위치에서나 데이터에 액세스할 수 있어야 합니다. 사이트로부터 멀리 떨어진 프로세싱 데이터를 모니터링하기 위해, 컴퓨터 프로그램은 프로세싱 데이터를 인터넷(12)으로 스트리밍할 수 있어야 한다. 더욱이, 개방 자유 방법은 데이터 획득(13)을 위한 비용을 감소시킨다. 이러한 접근법은 상업적 IT 솔루션(14)에 투자할 여력이 없는 소규모 공장에서도 데이터 분석이 수행될 수 있게 한다.
이 연구에서, 발행자-가입자 모델에 기초한 메시지 프로토콜이 사용된다. MQTT(메시지 큐 텔레메트리 전송)는 다수의 데이터 제공자와 소비자(15) 사이의 메시징을 가능하게 하는 개방적이고 표준적인 프로토콜이다. 여기서는 기존 제조 시설에 MQTT를 사용하여 데이터를 수집, 전송 및 모니터링하는 시스템을 제안합니다. 이 시스템은 성능을 검증하기 위해 필름 압출 라인에서 테스트됩니다. 원래 컨트롤러의 데이터는 Modbus 프로토콜을 통해 에지 장치로 전송됩니다. 그런 다음 데이터가 브로커에 게시됩니다. 그 동안 두 개의 라즈베리 파이는 측정 된 온도와 조도를 동일한 브로커에 게시합니다. 그런 다음 인터넷상의 모든 장치가 데이터를 구독한 다음 그림 1과 같이 데이터를 모니터링하고 기록할 수 있습니다. 이 작업의 프로토콜은 전체 절차를 수행하는 방법을 보여줍니다.

<table><tbody><tr><td>Edge Device</td><td>Adavantech</td><td>UNO 420</td><td>Intel Atom E3815 Fanless</td></tr><tr><td>Film Extrusion Machine</td><td>EM Korea</td><td>Not Available</td><td>450 mm 필름</td></tr><tr><td>Pydroid</td><td>IIEC</td> 생산용 <td>Android</td><td>Devices</td></tr><tr><td>Python3</td><td>Python Software Foundataion</td><td>Not Available</td><td>Windows, Linux</td></tr><tr><td>Raspberry Pi 4</td><td>CanaKit</td><td>Not 사용 가능한</td><td>표준 키트</td></tr></tbody></table>

폴리머 압출 공정에서 mqtt를 기반으로 하는 데이터 통신

Data Communication Based on MQTT in a Polymer Extrusion Process

이 작업은 TCP/IP를 통해 운영되는 MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)라는 게시자-구독자 기반 프로토콜을 사용하여 폴리머 처리 머신을 위한 유연한 데이터 통신 구조를 구축하는 것을 목표로 합니다. 기존 장비를 사용하는 경우에도 인터넷 통신을 통해 어디서나 다양한 장치에서 데이터를 측정하고 기록할 수 있습니다. 메시지 기반 프로토콜은 기존 서버-클라이언트 프로토콜의 단점을 극복하는 유연한 통신을 가능하게 합니다. 여러 장치가 원본 장치에서 게시한 처리 데이터를 구독할 수 있습니다. 제안된 방법은 여러 게시자와 구독자 간의 데이터 통신을 용이하게 합니다. 이 작업은 장비 및 추가 센서의 데이터를 메시지 브로커에 게시하는 시스템을 구현했습니다. 가입자는 브로커에 의해 중계된 프로세스 데이터를 모니터링하고 저장할 수 있다. 이 시스템은 효과를 입증하기 위해 필름 압출 라인을 위해 배치되고 실행되었습니다.

HMI에 나타낸 데이터와 라즈베리 피스에 의해 측정된 데이터가 도 5에 도시된 바와 같이 가입자에 모니터링 및 기록되었음을 알 수 있었다. 비디오에 표시된 대로 처리 데이터가 데이터베이스에 기록됩니다.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/63717/63717fig01.jpg"> 그림 1: MQTT 프로토콜을 사용한 데이터 전송의 개요. 브로커는 게시자의 메시지를 구독자에게 릴레이합니다. 이 다이어그램의 게시자는 기본 게시자와 추가 게시자(Raspberry Pi)입니다. 메인 퍼블리셔는 압출 기계에 직접 연결되어 데이터를 수신합니다. 가입자 수는 네트워크 용량이 허용하는 한 제한되지 않습니다. 구...

이 작업은 MQTT(메시지 큐 텔레메트리 전송)라는 메시지 프로토콜을 기반으로 필름 압출 시스템과 모니터링 장치 간의 데이터 통신을 위한 유연한 방법을 제안합니다.

폴리머 압출 공정에서 MQTT를 기반으로 하는 데이터 통신

This work aims at building a flexible data communication structure for a polymer processing machine by employing a publisher-subscriber based protocol ...

이 작업의 프로토콜을 통해 게시자 가입자 기반 프로토콜 코드 MQTT를 사용하여 폴리머 처리 기계에 대한 유연한 데이터 통신 구조를 구축할 수 있습니다. 고전적인 장비를 사용하는 경우에도 처리 데이터는 인터넷의 어느 곳에서나 다양한 장치로 관찰되고 기록 될 수 있습니다. 이 프로토콜은 여러 게시자와 여러 구독자 간의 데이터 통신을 용이하게합니다.우리는 브로커 장치를 통해 기존 압출 라인에서 구독 장치로 처리 데이터를 게시하는 시스템을 구현했습니다. 레거시 압출 컨트롤러의 데이터는 장치에서 해석되어 브로커로 전송되었습니다. 두 개의 서로 다른 위치와 처리 중 주변 온도에 대한 추가 장치도 브로커에 데이터를 게시합니다.그런 다음 브로커는 해당 데이터에 관심이있는 가입자 장치로 데이터를 릴레이합니다. 데이터를 표시하고 기록합니다. 가입자 시스템은 설계되고 구축되었습니다.참여 장치의 모든 코드가 파이썬으로 작성되었으므로 이 코드는 운영 체제가 다른 장치에서 재사용할 수 있습니다. 마지막으로, 시스템은 첫 번째 브로커 설치의 유효성을 입증하기 위해 라인에 대해 배포되고 테스트됩니다.시작하려면 인터넷을 통해 처리 데이터를 모니터링하고 기록할 수 있도록 MQTT 브로커 시스템을 구성하십시오. 브로커 장치가 이러한 데이터를 릴레이하려면 게시자와 구독자 모두가 액세스할 수 있어야 합니다. 공용 IP 주소를 사용하여 컴퓨터 시스템을 인터넷에 연결하여 게시자와 구독자 모두가 브로커에 액세스할 수 있도록 합니다.그런 다음 컴퓨터 설치시 Eclipse Mosquito와 같은 개방형 브로커 소프트웨어는 MQTT 렌즈와 같은 테스트 도구를 사용하여 MQTT 브로커 조작성을 검사합니다. 둘째, 주요 출판사 준비. 이제 기본 게시자 장치를 준비하겠습니다.앞서 언급했듯이 이 컴퓨터는 MQTT를 통해 브로커에 시스템 데이터를 게시합니다. 레거시 데이터는 해석되고 다시 패키징되어 전송되어야 합니다. 이것은 일반적으로 RS-485 또는 이더넷으로 수행 할 수 있습니다.하드웨어 수준의 연결은 버스 유형에 따라 확인해야 합니다. 고려된 압출 기계는 이더넷 포트를 통해 Modbus를 통해 데이터를 전송하여 압출 기계에서 데이터를 수집하여 게시합니다. 컴퓨터를 컴퓨터 사이트의 주 게시자로 배치합니다.해당 컴퓨터에서 Python 세 개를 소프트웨어 환경으로 설치합니다. 그런 다음 Pi Modbus를 설치하여 Modbus 연결 및 통신을 활성화하십시오. 압출 컨트롤러의 Modbus 기능 코드를 검사하여 주 게시자에 연결합니다.기본 게시자의 Modbus poll 또는 Q mod 마스터와 같은 Modbus 도구를 사용하여 머신에서 데이터 및 관련 주소 및 Modbus 코드를 완전히 식별합니다. 그런 다음 게시자에 밀어남 컨트롤러에서 데이터를 검색하는 Python 코드를 작성합니다. 또한 다른 장치의 PCIE USB RS-232 및 RS-485를 통해 데이터 스트림을 결합합니다.파호 도트 MQTT 도트 클라이언트를 가져오고 브로커에 데이터를 연결하고 게시하는 코드를 구현합니다. 셋째, 추가 출판사 준비. 주요 출판사 외에도 추가 IOT 장치를 사용하여 주변 온도 및 필름 조도를 획득하고 게시 할 수 있습니다.그렇게하기 위해서. 두 개의 라즈베리 파이 장치가 사용되었습니다. 각 장치는 주 게시자처럼 측정된 데이터를 브로커에 게시합니다.장치를 센서 위치 근처에 놓습니다. 그런 다음 장치에 Python 세 개를 설치하고 센서 데이터를 수집하는 코드를 구현합니다. 센서 데이터는 조도 센서의 경우 I2C에 의해 전송되고 온도에 대해서는 GPIO에 의해 전송됩니다.이전 Python 코드를 다시 사용하여 데이터를 게시합니다. 파이썬의 장치 독립성 덕분입니다. 창문 코드는 라즈베리 파이에 재사용 할 수 있습니다.넷째, 가입자가 설정됩니다. 이제 처리 데이터를 구독하는 방법을 설명하겠습니다. 앞서 언급했듯이 인터넷상의 모든 장치는 브로커를 통해 데이터를 수신 할 수 있습니다.다시 말하지만, 데이터는 Python 코드로 처리되고 시각화 될 수 있습니다. 인터넷에 연결된 장치에서는 장치 및 운영 체제에 따라 적합한 Python 환경을 설치합니다. 예를 들어, 안드로이드 디바이스에 Pydroid 3을 파이썬 3 대신 설치한 다음, 파호 도트 MQTT 도트 클라이언트와 파호 도트 MQTT 도트 구독을 모두 임포트하여 브로커에 연결하고 브로커로부터 데이터를 수신해야 합니다.그런 다음 Pi QT5를 기반으로 필요에 따라 사용자 인터페이스를 빌드합니다. 이 부분의 구현은 매우 길고 힘들 수 있기 때문입니다. 자세한 내용은 GUI에 들어오는 데이터를 표시하는이 코드와 함께 여기에 더 이상 설명되지 않습니다.또한 앱 스토어의 MQT 도구와 같은 기존 애플리케이션이 데이터를 수신할 수 있다는 점도 알고 있습니다. 다섯째, 데이터 로깅. 모니터링하는 동안 데이터를 기록하려면 파이썬이 데이터베이스에 액세스 할 수 있어야합니다.이 작업에서는 데이터가 Microsoft 액세스 파일에 기록됩니다. 데이터 규모 및 소프트웨어 가용성을 고려합니다. 데이터를 기록할 구독자 장치를 선택합니다.그런 다음 Python 코드에서 pyodbc를 가져와 데이터베이스에 액세스합니다. 처리 데이터를 기록하려면 Python 코드로 데이터베이스에 쿼리를 보냅니다. 기록된 데이터를 검색하려면 데이터베이스에 다른 쿼리를 보냅니다.데이터가 검색되면 필요에 따라 데이터를 재구성하여 데이터를 분석할 수 있습니다. 스프레드시트에서 읽을 수 있는 테이블을 즉시 만들 수 있습니다. 여섯째, 배포.모든 항목이 개발되면 Python 코드를 각 장치에 배포해야합니다. 유선 또는 무선 연결 모드는 중요하지 않지만 각 장치가 브로커에 액세스 할 수 있어야한다는 것을 보장해야합니다. 이것은 브로커가 보안 목적을 위해 인터넷과 인터넷 사이의 경계에서 게이트웨이 역할을한다는 것을 의미합니다.더 나은 보안을 유지하기 위해 압출 컨트롤러를 주 게시자 및 추가 게시자를 인터넷에 연결하십시오. 그런 다음 브로커의 이더넷 포트 하나를 인터넷에 연결하고 다른 이더넷 포트를 인터넷에 연결하여 처리 데이터를 모니터링하고 기록합니다. 필요에 따라 구독자를 인터넷에 연결합니다.일곱째, 처형. 전체 시스템을 테스트하려면 압출 라인을 시작하십시오. 그런 다음 모든 컴퓨터 장치를 켭니다.그런 다음 브로커 소프트웨어 Mosquito를 시작하고 모든 Python 코드를 실행하십시오. 대표적인 결과. 설계 및 구현된 시스템을 실행한 결과, 처리 데이터가 모니터링되고 시각화됩니다.데이터는 그래프 및 테이블을 포함한 다양한 방식으로 표시될 수 있으며, 모바일 장치에서도 데이터를 모니터링하고 기록할 수 있습니다. 또한, 데이터는 분석되기 위해 기록되고 검색된다. 결론 HMI에 표시되고 라즈베리 PI에 의해 측정 된 데이터가 가입자에게 모니터링되고 기록된다는 것이 발견되었습니다.제시된 프로토콜에 따라 MES와 같은 고가의 IT 솔루션 없이 처리 데이터를 모니터링 및 기록할 수 있다.

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Research

연구

JoVE Journal

Engineering

공학

온 - 칩 photopolymerization 기술을 사용하여 폴리머 microarray의 형성에 대한 설명입니다. 원자 힘 현미경, 물 접촉 각도 측정, X-선 광전자 분광법 및 비행 차 이온 질량 분광법과 세포 부착 분석 시간을 사용하여 높은 처리량 표면 특성도 설명되어 있습니다.

Biomaterials 높은 처리량 발견을위한 폴리머 Microarrays

출처: 케이빈, M. T. 외 Bacillus subtilis의 단세포 미세유체 분석. J. Vis. Exp. (2018)이 영상은 단일 세포 수준에서 박테리아 성장을 관찰하기 위해 마이크로플루이딕 장치를 사용하는 방법을 시연합니다. 이 연구는 미세한 도랑 내에 갇힌 비운동성 박테리아 세포가 형광 현미경 아래에서 지속적으로 영양을 공급받고 영상화되는 과정을 보여줍니다. 이 장치는 여러 세대에 걸친 세포 분열 및 계통 추적의 실시간 시각화를 가능하게 합니다.

마이크로플루이딕 시스템에서 단일 세포 해상도로 박테리아 성장 추적

이 기사에서는 미세 유체 래피드 프로토 타이핑 플랫폼을위한 다양한 기술에 대해 설명합니다. 제안된 기술은 자외선(UV) 민감성 및 온도 경화 에폭시, 폴리디메틸실록산(PDMS) 기반 튜브, 와이어 본딩 및 이방성 접착 필름을 기반으로 합니다. 제시된 조립 절차는 일회용 장치와 재사용 가능한 미세유체 시스템 모두를 위해 개발되었습니다.

높은 처리량 마이크로 유체 신속하고 저렴한 비용으로 프로토 타입 포장 방법

홈마이크로유체 채널을 통과하는 2개의 인접한 유체는 사전 중합체 코어 주위의 칼집을 형성하도록 지시될 수 있다; 따라서 모양과 단면을 모두 결정합니다. 티올 클릭 화학과 같은 광숙련 중합화는 코어 유체를 소정의 크기와 모양으로 미세화로 빠르게 고화시키는 데 적합합니다.

미리 설계된 크기와 모양의 중합체 및 바이오 하이브리드 섬유의 미세 유체 제조

여기서는 3 축 분배 시스템으로 자동화 직접 기입 순서에 의해 생성 된 자유 - 부유 마이크론 / 서브 마이크론 스케일 고분자 섬유와 "웹 형상"구조를 제조하는 프로토콜을 제시한다.

일시 중단 된 마이크론 / 서브 마이크론 스케일 섬유 구조의 3 차원 직접 쓰기는 로봇 디스펜스 시스템을 통해 처방

여기, 우리가 현재로 통해 여 중력입니다 (PDMS) 실리콘의 긴 필 라 멘 트를 생산 하는 프로토콜. 필 라 멘 트 직경에 마이크로미터의 수백 및 길이 센티미터의 10의 순서 이며 코로나 방전 Arduino 제어 시스템 hydrophobically patternable 통해 있습니다.

드로잉과 Hydrophobicity 패턴화 오래입니다 실리콘 필 라 멘 트

여기에서 우리는 최소한의 재정적 및 시간 적 투자로 맞춤형 미세 유체 장치를 설계하고 제작하는 프로토콜을 제시합니다. 목표는 생물 의학 연구 실험실 및 교육 환경에서 미세 유체 기술의 채택을 용이하게하는 것입니다.

연구 및 교육 응용 프로그램을 위한 맞춤형 미세 유체 장치의 신속한 제조

비침습적 실시간 기술을 통해 폴리머 필라멘트 내부의 나노스코픽 폴리머 모션이 3D 프린팅 중에 이미지화됩니다. 이 모션을 미세 조정하는 것은 최적의 성능과 외관을 가진 구조물을 생산하는 데 매우 중요합니다. 이 방법은 플라스틱 레이어 융합의 핵심에 도달하여 최적의 인쇄 조건 및 재료 설계 기준에 대한 통찰력을 제공합니다.

3D 프린팅 레이어의 결합에 대한 실시간 이미징

마이크로미터 규모의 3D 프린팅을 통해 신경 세포 배양을 위한 고분자 장치의 신속한 프로토타이핑이 가능합니다. 원리 증명으로, 뉴런 사이의 구조적 연결은 신경돌기 성장에 영향을 미치는 장벽과 채널을 만들어 제한되었으며, 이러한 조작의 기능적 결과는 세포 외 전기 생리학에 의해 관찰되었습니다.

2광자 중합 마이크로 스케일 신경 세포 배양 장치의 3D 프린팅

여기에서는 데스크탑 공예 절단기로 사내에서 제작된 마이크로채널을 사용하여 Taylor 분산 실험을 마이크로 스케일에 적용하는 프로토콜을 제시합니다. 실험 플랫폼은 단일 종 수동 추적자의 확산 계수를 계산하고 다중 종 이온 상호 작용 및 분리를 시각화하는 데 사용될 수 있습니다.

접근 가능한 미세유체 설정을 통해 전해질 용액의 분산 계수를 측정하기 위해 Taylor 분산 조정

본 연구는 MQTT를 활용한 고분자 가공 데이터 통신을 위한 유연한 방법을 제시하여 실시간 모니터링과 레거시 통합을 가능하게 합니다.

폴리머 압출 공정에서 MQTT를 기반으로 하는 데이터 통신

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