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[视觉前沿] 人工智能在工业生产中的应用形式

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发表于 2018-7-24 14:17:11 | 显示全部楼层 |阅读模式

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“人工智能”是最近比较火的一个词,另外还有两个跟它有紧密关系的词是“智能制造”和“中国制造2025”。关于智能技术如何在工业生产中应用,多年以来有诸多学者和专家发表畅想和看法,可是其中真正在工业生产中落地生根的却不多。结合多年来的工程经验,介绍一下人工智能技术在国内工业生产中已经实现了应用的情况。
1)外观检测
基于机器视觉的外观检测是人工智能的一个重要分支,目前已经形成了一个相对成熟的产业,应用的领域或行业非常多,例如汽车零部件、电子产品零部件、玻璃器件、电池等等。
外观检测的核心技术分为两部分,一部分是图像内容的识别算法,二部分是如何获得完美的图像。
图像识别算法中,OpenCV和Halcon是两个知名度较高的开发平台,集成了很多常用的图像处理程序和识别算法程序库。稍传统的做法是基于OpenCV或Halcon,开发适合具体个案的识别算法。最近几年基于卷积神经网络的深度学习算法得到了迅速的推广,取得了非常不错的效果。从目前应用来看,只要有足够的样本支撑,再加上一定的硬件支撑,基于深度学习的图像识别算法效果优于传统的图像识别算法。
通过镜头&相机选择、光源选择、打光方式设计等手段,采集到优质的图像,是另一个核心技术,有时甚至对检测效果起到决定性的影响。镜头和相机的匹配选择有比较成熟的理论支撑,比较好掌握;而打光方案设计则更多依靠经验,有时甚至市场上找不到需要的光源,要自己设计。
为了解决机器视觉的技术门槛,有些公式提供了智能相机,把镜头、相机、光源、算法(嵌入式)全部集成在一起,直接输出识别结果。目前该技术解决一些不太复杂的工况已经不成问题,对于稍复杂的情况,仍然要开发具体的识别设备。
2)尺寸测量
作为一种非接触式测量方法,有着比较广的需求和应用,有时也是质量检测内容的一部分,例如锂电池极片尺寸测量、钣金件冲孔数量和间距测量、轮毂特征尺寸测量等。
尺寸测量设备的核心技术与外观检测类似,有少许不同。在图像内容处理上,建立图像空间与物理空间之间的映射(标定)是尺寸测量的基石,主要是使用OpenCV和Halcon开发测量算法。
在获取优质图像方面,使用背光突显零件的外廓,是个很有效的手段,而在外观检测领域则很少使用。
3)基于机器人视觉的动态装配
用机器视觉的测量结果作为运动的反馈,调整机械臂所持零件的位置和姿态,完成多个零件的对准和组装。
随着制造行业的发展,零件相互之间组装精度越来越高、市场越来越需要兼容多种型号的柔性化生产,这两种需求使基于机器人视觉的动态装配成为必然。例如手机镜头的组装,随着相机像素的提高,再像之前那样使用公差保证质量已经不可能,只能在装配过程中动态的一边检测成像效果一边对准各零件,现场点胶固化。再例如,炒锅生产中机器人分别夹持着锅体和锅柄进行铆接,由于对兼容型号的扩张和来料的不确定,再让机器人沿固定路径运动就不能完成所有型号的铆接任务。
4)基于物联网的MES系统
物联网和MES在制造业是个非常宏大宽泛的话题和领域,这里从一个较小的视角来描述一下。
物料的识别和信息互联是物联网的核心,在目前生产中识别物料的型号常用的方式,一种是给物料贴标签(身份码),一种是“看”物料的“样子”即外观来识别。贴标签或在物料上打标,在汽车零部件生产中应用较广;根据外观识别物料,则比较适合不需要对零件进行全生命周期追踪的生产中,这也是目前工业生产中占绝大多数的生产(全生命周期的追踪目前暂时来看还不太现实)。
把生产线上各设备、各工序的控制,生产质量的监督管控,物料仓促等有机的连接起来的是MES系统最基本的功能。从目前来看,越来越多的国内企业提高了对MES的重视程度,有些不是很大的企业在产线改造和建设中也都把MES作为必备考虑。一些知名软件公司,在有较大行业背景的MES开发上占着绝对优势;但是国内各行各业遍地开花,在不太大众的行业里同样需要MES,这是国内开发MES的软件企业的希望所在。
5)智能仓储
任何一个生产工厂都离不开物料的仓储,它本身也是高效生产的一部分。相对于大型的物流中转站,一个工厂的仓储要简单的多,但是其基本内涵相同。
从目前国内部分生产企业已经建立起来的智能仓储系统来看,一般包括可随意取放的立体仓库、输送线、AGV小车和管理系统。物料的识别、物料存放位置记录实时动态过程、取放料时取放装置的驱动和定位、物料输送线的起停和举升移载、AGV小车的调度和路径规划等都由管理系统来统一控制,这些任务的完成不是简单的动作控制,都是依据实时信息的动态规划,都离不开人工智能。
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图X  轮毂生产工厂缓存设备
X是中科图灵为国内最大的摩轮生产工厂设计的轮毂大批量缓存设备,可以实现500多个轮毂缓存,随时取放并流转到指定的加工设备前。设备包含有型号识别模块、存料位置和数量动态优化模块等功能和设备。

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