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人工智能怎样赋能智能工厂

2021-01-08 21:58:19 浏览:522次 来源:互联网 编辑:leo 推荐:人工智能

如今,人工智能技术在制造业的应用方兴未艾,如何才能选对适合自身企业的人工智能工具?如何务实地利用人工智能手段达到为企业赋能的目标?已成为当下广大企业热议的话题。下面就来看看人工智能怎样赋能智能工厂的呢?

人工智能怎样赋能智能工厂

人工智能怎样赋能智能工厂

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用的科学和技术。新一代人工智能技术包括自动识别设备、人机交互系统、虚拟现实、机器视觉、自然语言处理、大数据智能分析、机器学习等技术。

01.人工智能实现AMR自主导航

随着多品种、小批量、定制化生产成为主流,工厂的产线要满足多样化产品生产以及多频次换线的要求。因此,柔性化产线应运而生,而AMR(自主移动机器人)能够很好适应这一需求。

AMR目前最主流的导航技术是SLAM(simultaneouslocalizationandmapping,即时定位与地图构建)的方式,其原理是通过传感器对周围环境进行扫描,然后运用人工智能技术,构建一个和真实环境一致的地图,同时对机器人位置进行定位,并规划一条正确的路径,最终引导机器人安全到达指定的目的地。

SLAM的方式主要有两种,一种是基于激光LiDAR传感器的方式,激光LiDAR传感器快速扫描周转环境,然后生产地图进行导航。另一种是视觉导航,利用摄像头,对周边的图像进行采集,利用算法生成地图和运行路径。

02.机器视觉实现智能抓取

机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度,在一些不适合人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,替代人工视觉。

机器人在机器视觉技术的作用下,可以精确地按照视觉技术使机械手臂拥有3D视觉能力,可以靠视觉导引、定位,成功夹取物件。除了视觉定位,手眼力协调机器人的关键技术还有矩阵的感测器,可以协助机器人知道抓取的位置与力量大小。由于视觉定位以及力量感测能力,使得普通的机器摇身一变成为更像人类的行为,可以协助作业员做更高端、更精密的组装检测工作。

03.机器视觉质量检测

在大批量工业生产过程中,用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高,用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成,是实现计算机集成制造的基础技术。

通过机器视觉产品(即工业相机)将待检测目标转换成图像信号,传送给图像处理分析系统,得到被摄目标的形态信息,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场设备的动作。

人工智能技术对企业实现智能制造和数字化转型产生了重要的影响,目前已广泛应用于各产业之中,且展现出相当惊人的效益,自然也是制造业打造智能工厂非常关键的技术。

标签:人工智能AI机器学习

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