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【文献笔记】LLM-based control code generation using image recognition

news 来源：原创 2025/8/17 13:01:54

LLM-based control code generation using image recognition
原文代码

标题翻译：基于图像识别的LLM控制代码生成

1. 内容介绍

1.1. 简介

论文提出了一种基于LLM的新方法，通过图像识别从管道仪表图（Piping and Instrumentation Diagrams, P&IDs ）的拓扑结构生成IEC 61131-3结构化文本（Structured Text, ST）控制逻辑代码，旨在减少工业自动化中控制逻辑的手动编程工作量。

1.2. 背景与问题

1.2.1. 工业自动化的挑战

控制工程师通常使用标准化的编程语言（如IEC 61131-3 ST）手动编写控制逻辑，工作量巨大且容易出错。ST语言受Pascal和C语言启发，适合表达如PID控制、互锁（interlocks）和顺序逻辑（sequential logic）等控制策略。

1.2.2. P&IDs的作用和局限

过程工程师通过P&IDs（管道仪表图）指定控制策略需求，P&IDs包含管道、容器、阀门、传感器等元素。通常是CAD画出来的，然后图纸通常以纸质或PDF格式分发，难以直接用于算法处理。

P&IDs示例图
PID示例

除了P&ID，过程工程师还使用I/O表和控制叙述来表达自动化需求。I/O表通常是一个大型表格，其中每个条目代表与特定传感器或执行器相关的模拟或数字信号。这些表格指定了I/O信号的特性，可能已经包含了报警限制阈值和期望设定点。

控制叙述（control narratives）是使用自然语言表达的所需控制策略，它是独立于特定的控制系统进行制定的，并且必须翻译成供应商特定的编程符号和控制功能块。【另一篇就是从控制叙述中生成控制代码，另一篇的笔记】

1.2.3. 现有方法

现有方法大致可以分为三类：

  1. 从P&IDs生成控制逻辑：这些方法未使用LLM，依赖特定格式或规则
  2. P&ID图像识别：仅限于图像识别上面的符号，也没有生成控制代码
  3. 其他领域的图像识别代码生成：从网页草图生成HTML、从UML图生成代码、使用LLM生成P&IDs，这些方法都未处理P&ID的复杂图形或生成控制逻辑
1.2.4. LLM的潜力

近年来，大型语言模型（如GPT-4）集成了图像识别、领域知识和代码生成能力，为从P&IDs自动生成控制代码提供了可能。论文提出利用LLM的这些能力，结合图像识别，生成符合IEC 61131-3标准的控制逻辑代码

2. 研究方法

论文提出利用LLM的领域知识和代码生成能力，结合图像识别，生成符合IEC 61131-3标准的控制逻辑代码。替代人工解读P&IDs和编写代码，提升效率和代码质量。

overview

  • 预处理（Step 1）：
    将纸质P&IDs扫描为数字图像，或对PDF格式的P&IDs进行颜色和对比度调整以提高图像识别质量；对于复杂P&IDs，可能需要分割为较小的图像块，以适应LLM的处理能力。
  • 代码生成（Step 2）：
    • 子步骤2.1：生成控制回路（Control Loops）：
      LLM识别P&ID中明确指定的控制回路（如图1中的LIC_B115），为每个回路分配预定义的PID功能块，生成相应的ST代码
    • 子步骤2.2：生成互锁逻辑（Interlocks）：
      LLM识别P&ID中的互锁需求（在特定条件满足或不满足时，自动触发某些动作以防止设备损坏、工艺失控或安全事故；如防止储罐溢出的泵关闭逻辑），生成相应的ST代码
    • 子步骤2.3：生成顺序逻辑（Sequential Logic）：
      LLM分析P&ID的工艺流程，生成启动/关闭过程的顺序逻辑代码
  • 代码导入（Step 3）：将LLM生成的ST代码导入控制逻辑开发环境（IDE），如OpenPLC
  • 代码编译（Step 4）：将ST代码编译为C代码或机器代码
  • 测试与调试（Step 5）：在IDE的仿真环境中测试代码，验证功能和非功能需求
  • 部署（Step 6）：将通过测试的代码部署到工业控制器，用于实际生产过程控制

优点：灵活性

  • 该方法不依赖特定的P&ID符号、编程语言或LLM。
  • 可扩展到其他输入（如I/O列表、控制叙述）或输出（如功能块图、顺序功能图）。
  • 未来可生成测试代码或人机界面代码

缺点：当前论文提出的代码生成方法尚未完全自动化，仍然需要人工与LLM（如GPT-4）交互，通过手动编写提示（prompt）来指导LLM识别P&IDs并生成代码。例如，他们可能会上传P&ID图像，并编写类似以下的提示：“这是xxx图，识别一下帮我生成xxx代码”。因此，当前流程依赖人工与LLM的交互，属于交互式操作。

3. 实验与评估

论文通过三个工业P&ID案例研究评估了方法的有效性，使用的LLM为2023年11月版本的GPT-4，开发环境为开源的OpenPLC。评估采用探索性方法，通过交互式ChatGPT界面进行

3.1. 案例1：Eastman Chemical

3.1.1. P&ID描述

来自Eastman Chemical公司的工艺工厂，包含三个蒸馏塔、两个分离器和多个循环流，14个控制执行器和15个指示器

案例1

3.1.2. 任务与结果

  1. 控制回路：

    • GPT-4正确识别了14个控制点（7个流量、3个液位、2个压力、2个温度）。
    • 识别前馈级联控制方案（feedforward cascading control）时，仅正确识别1个，漏识4个，需人工纠正。
    • 为温度控制器TC-1和流量控制器FC-5生成46行ST代码，语法正确，满足了最低功能规格，可在OpenPLC中编译和仿真。
      仿真结果

  2. 互锁：

    • 正确指定蒸馏塔E-7的液位和温度互锁，但错误添加了不存在的压力传感器互锁。
    • 生成76行ST代码，逻辑合理。

  3. 顺序逻辑：

    • 正确识别工艺起点（In_2_Feed和阀门V-1），生成9步启动序列。
    • 为第2步（启动蒸馏塔1）生成55行ST代码，逻辑简单但符合P&ID。

问题：

  • GPT-4难以识别复杂拓扑结构，偶尔误认管道标签或虚构控制点。
  • 生成的代码较抽象，需更多上下文（如设定点、报警限值）。

3.2. 案例2：DEXPI

3.2.1. P&ID描述

由DEXPI组织提供，基于ISO 10628标准，包含一个大储罐、两个泵、两个换热器和四个仪表，用于测试数据交换。

案例2

3.2.2. 任务与结果

1. 控制回路：

  • GPT-4正确识别温度控制器TICSA 4750.03和压力控制器PICSA 4712.02，但误将手开关和压力指示器识别为控制器。
  • 为PICSA 4712.02生成38行ST代码，但输入/输出信号引用错误（如误用流量孔板标签）。

2. 互锁：

  • 缺乏储罐T4750功能信息，生成通用互锁列表（液位、压力、温度等）。
  • 提供储罐尺寸和设计压力后，生成66行ST代码（图6），合理设置报警限值（如90%储罐高度）。

3. 顺序逻辑：

  • 正确识别泵P4711和P4712的启动顺序，生成抽象的储罐填充代码。

    生成的代码

问题：

  • 图像识别错误（如误判连接线）导致信号引用错误。
  • 未能正确识别管道路径和喷嘴列表（虚构不存在的N4喷嘴）。
  • 代码抽象，需更多上下文。

3.3. 案例3：Butane Regeneration

3.3.1. P&ID描述：

韩国工程公司提供的丁烷再生空气和水冷系统P&ID，包含两个水冷器、一个带两个风扇的空气冷却器

案例3

3.3.2. 任务与结果

1. 控制回路：

  • 完整P&ID识别时，GPT-4虚构多个控制器。使用图7切片后，错误减少，但仍误将温度变送器识别为控制器。
  • 为温度控制器TIC2911生成ST代码，语法正确但标签错误。

2. 互锁：

  • 为容器E-234-009生成13个互锁，包括不可实现的扇形互锁（因缺少传感器）。
  • 生成的ST代码包含合理的过程参数范围。

3. 顺序逻辑：

  • 生成10步启动序列，正确包括进料建立和冷却器启动。
  • 初始ST代码（77行）过于通用，含并行启动错误。
  • 优化提示后，生成83行ST代码（图8），包含状态机和定时器，修复错误。
    生成的代码

问题：

  • 图像识别不准确，误认风扇为泵。
  • 需更具体的提示以生成实用代码。

3.4. 讨论

限制：

  • 内部有效性：LLM的非确定性可能导致结果差异。
  • 构造有效性：仅测试PDF格式P&IDs，未包括智能P&IDs；未使用库功能块，代码偏低级。
  • 外部有效性：方法适用于多种P&ID符号和自动化子领域，但具体表现依赖LLM训练数据。

4. 结论与未来工作

4.1. 结论

  • 论文提出了一种基于LLM的控制代码生成方法，通过图像识别从P&IDs生成IEC 61131-3 ST代码。
  • 三个案例研究证明了方法的可行性，GPT-4能在秒级生成可编译的代码。
  • 图像识别存在问题（如误认控制器、管道路径），生成的代码偏抽象，需更多上下文。
  • 方法可通过批处理实现高度自动化，降低工程成本。

4.2. 意义

  • 实践者：可将方法应用于项目，基于论文提示定制自己的提示。
  • 开发者：可开发工具支持方法自动化。
  • 研究者：可结合深度学习图像识别和工业代码生成，优化方法。

4.3. 未来方向

  • 在更大P&ID数据集上测试，优化提示设计。
  • 实现非交互式批处理，自动生成大量代码文件。
  • 集成I/O列表、控制叙述等输入，采用检索增强生成（RAG）提高代码准确性。
  • 支持特定供应商的功能块，生成仿真或人机界面代码。
  • 开发自动验证工具，检查代码的正确性和兼容性。

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编程日记 2025/8/16 22:41:32

《Java 并发编程实践》阅读笔记（一）：线程重要性

文章目录 一. 并发历史二. 线程优势三. 线程带来的风险1. 安全性问题2. 活跃性问题3. 性能问题 四. 线程无处不在示例1: Timer示例2: 远程方法调用(Remote Method Invocation, RMI)示例3: GUI 程序 一. 并发历史 操作系统的出现 大型机时代, 没有操作系统, 一台主机只能执行一…...

编程日记 2025/8/17 20:10:08

算法思想之分治-归并

欢迎拜访&#xff1a;雾里看山-CSDN博客 本篇主题&#xff1a;算法思想之分治-归并 发布时间&#xff1a;2025.4.17 隶属专栏&#xff1a;算法 目录 算法介绍核心思想与步骤时空复杂度分析C代码实现关键特性与优化 例题排序数组题目链接题目描述算法思路代码实现 交易逆序对的总…...

编程日记 2025/8/17 19:14:46

Vue基础(5)_事件修饰符

事件修饰符 Vue中的事件修饰符&#xff1a; 1、prevent&#xff1a;阻止默认事件(常用)。 2、stop&#xff1a;阻止事件冒泡(常用)。 3、once&#xff1a;事件只触发一次(常用)。 4、capture&#xff1a;使用事件的捕获模式。 5、self&#xff1a;只有event.target是当前操作的…...

编程日记 2025/8/17 20:37:09

网络编程 - 1

目录 为什么需要网络编程&#xff1f; —— 丰富的网络资源 什么是网络编程 网络编程中的基本概念 发送端和接收端 请求和相应 客户端和服务端 常见的客户端服务端模型 Socket 套接字 概念 分类 解释 有连接 / 无连接 可靠传输 / 不可靠传输 面向字节流 / 面向数…...

编程日记 2025/8/17 18:17:15

github | 仓库权限管理 | 开权限

省流版总结&#xff1a; github 给别人开权限&#xff1a;仓库 -> Setting -> Cllaborate -> Add people GitHub中 将公开仓库改为私有&#xff1a;仓库 -> Setting -> Danger Zone&#xff08;危险区&#xff09; ->Change repository visibility( 更改仓…...

编程日记 2025/8/17 20:01:04

【系统搭建】DPDK关键概念与l2fwd源码解析

DPDK&#xff08;Data Plane Development Kit&#xff09;是一套用于高性能网络数据面处理的开发框架&#xff0c;其核心设计在于绕过内核协议栈&#xff0c;它提供了一个用户空间下的高效数据包处理库函数&#xff0c;可以用于快速开发高性能的网络应用程序&#xff0c;如网络…...

编程日记 2025/8/17 21:25:12

【Qt】初识Qt（一）

目录 一、Qt的背景二、认识Qt项目 一、Qt的背景 关于客户端开发&#xff1a; 客户端开发的重要任务&#xff0c;是编写和用户交互的界面&#xff0c;和用户交互的界面有两种风格&#xff1a; TUI&#xff1a;命令行界面&#xff0c;也叫终端界面GUI&#xff1a;图形化界面 Q…...

编程日记 2025/8/17 21:12:15