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1.前言

人工智能是一門新興的技術(shù)學(xué)科,研究和開發(fā)用于模擬人類智能的擴(kuò)展和擴(kuò)展的理論,方法,技術(shù)和應(yīng)用系統(tǒng)。 人工智能研究的目標(biāo)是讓機(jī)器執(zhí)行一些復(fù)雜的任務(wù),這些任務(wù)需要聰明的人來完成。 也就是說,我們希望機(jī)器可以代替我們來解決一些復(fù)雜的任務(wù),不僅僅是重復(fù)的機(jī)械活動(dòng),而是一些需要人類智慧才能參與的任務(wù)。


2. 工業(yè)制造業(yè)應(yīng)用

前人工智能在工業(yè)制造業(yè)領(lǐng)域主要有三個(gè)方向:

1. 視覺缺陷檢測

2. 機(jī)器人視覺定位

3. 故障預(yù)測。

1視覺檢測

在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展起來之前,機(jī)器視覺已經(jīng)長期應(yīng)用在工業(yè)自動(dòng)化系統(tǒng)中,如儀表板智能集成測試、金屬板表面自動(dòng)控傷、汽車車身檢測、紙幣印刷質(zhì)量檢測、金相分析、流水線生產(chǎn)檢測等等,大體分為拾取和放置、對象跟蹤、計(jì)量、缺陷檢測幾種.

2機(jī)器人視覺定位:視覺分揀

業(yè)上有許多需要分撿的作業(yè),采用人工的話,速度緩慢且成本高,如果采用工業(yè)機(jī)器人的話,可以大幅減低成本,提高速度。但是,一般需要分撿的零件是沒有整齊擺放的,機(jī)器人必須面對的是一個(gè)無序的環(huán)境,需要機(jī)器人本體的靈活度、機(jī)器視覺、軟件系統(tǒng)對現(xiàn)實(shí)狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)運(yùn)算等多方面技術(shù)的融合,才能實(shí)現(xiàn)靈活的抓取,困難重重。

(3)故障預(yù)測

在制造流水線上,有大量的工業(yè)機(jī)器人。如果其中一個(gè)機(jī)器人出現(xiàn)了故障,當(dāng)人感知到這個(gè)故障時(shí),可能已經(jīng)造成大量的不合格品,從而帶來不小的損失。如果能在故障發(fā)生以前就檢知的話,可以有效做出預(yù)防,減少損失。

基于人工智能和IOT技術(shù),通過在工廠各個(gè)設(shè)備加裝傳感器,對設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測,并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立設(shè)備故障的模型,則可以在故障發(fā)生前,對故障提前進(jìn)行預(yù)測,在發(fā)生故障前,將可能發(fā)生故障的工件替換,從而保障設(shè)備的持續(xù)無故障運(yùn)行。

 

3.在施工工地上的應(yīng)用

在企業(yè)作業(yè)和工地施工過程中,安全永遠(yuǎn)高于一切。大家都知道,在進(jìn)入工作現(xiàn)場是必須佩戴安全帽的,傳統(tǒng)的檢查方法主要靠安檢人員一個(gè)一個(gè)的檢查,這種方法耗時(shí)費(fèi)力且無法保證效果。公司專為安全帽正確佩戴的安全帽識(shí)別系統(tǒng)之后,這項(xiàng)工作就與人工智能緊密相聯(lián),跨入了高科技時(shí)代。安全帽識(shí)別系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)對未佩戴安全帽的行為發(fā)出警告,及時(shí)提醒監(jiān)理人員處理,為作業(yè)人員筑起一道人工智能的安全防火墻。

安全生產(chǎn)是企業(yè)生存和發(fā)展的第一要素。根據(jù)《JGJ59-99建筑施工安全檢查標(biāo)準(zhǔn)》,進(jìn)入施工現(xiàn)場必須戴安全帽,各行業(yè)的作業(yè)規(guī)范中也對佩戴安全帽做了嚴(yán)格的規(guī)定。如今國家也是越來越重視安全生產(chǎn),各個(gè)企業(yè)也都采取各種措施保障員工的安全生產(chǎn)從而保障了企業(yè)的利益。盡管各單位經(jīng)常進(jìn)行安全教育,但總是存在著在崗工人不佩戴安全帽和做相關(guān)安全措施危險(xiǎn)作業(yè),總有心存僥幸者因?yàn)楦鞣N理由不能保證時(shí)刻佩戴,由于未佩戴安全帽而造成的傷亡時(shí)有發(fā)生。安全帽佩戴管理成為一大難點(diǎn),現(xiàn)在很多地方還是采取人力盯梢的方式,用人眼通過相機(jī)或者現(xiàn)場檢查有無場內(nèi)人員不佩戴安全帽的情況,但巡查人員不可能全天候盯著,這就需要借助科技手段來實(shí)現(xiàn)監(jiān)督。AI在其中就能發(fā)揮很強(qiáng)大的作用。

 

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