基于人工智能及工業(yè)云培訓(xùn)平臺(tái)的設(shè)計(jì)
摘要:針對(duì)《中國(guó)制造2025》將智能制造作為主攻方向,推進(jìn)制造過(guò)程智能化的國(guó)家戰(zhàn)略,以及目前人工智能、工業(yè)云新技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用,考慮到目前對(duì)應(yīng)專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的高等院校、職業(yè)院校以及工廠培訓(xùn)中心的教學(xué)方法和培訓(xùn)設(shè)備,提出了對(duì)人工智能及工業(yè)云培訓(xùn)平臺(tái)的設(shè)計(jì)。培訓(xùn)平臺(tái)可用于訓(xùn)練人工智能、工業(yè)云在典型智能制造環(huán)節(jié)中的應(yīng)用,解決了人工智能、工業(yè)云領(lǐng)域的新技術(shù)由理論教學(xué)向?qū)嶋H培訓(xùn)教學(xué)轉(zhuǎn)化的問(wèn)題,克服了目前設(shè)備單純以驗(yàn)證為主、脫離工業(yè)生產(chǎn)實(shí)際的不足。
本文引用地址:http://2s4d.com/article/202208/437526.htm關(guān)鍵詞:人工智能;工業(yè)云;培訓(xùn)
隨著工業(yè)化與信息化的深度融合,企業(yè)內(nèi)部及企業(yè)間生產(chǎn)控制系統(tǒng)和生產(chǎn)管理系統(tǒng)智能化以及信息技術(shù)互聯(lián)互通的需求漸增,使得人工智能、工業(yè)網(wǎng)絡(luò)、工業(yè)云等技術(shù)的融入進(jìn)而達(dá)到提高產(chǎn)品質(zhì)量和運(yùn)營(yíng)效率的需求更為強(qiáng)烈。通過(guò)將工廠設(shè)備的智能化建設(shè)或智能化升級(jí)改造,以及將智能生產(chǎn)過(guò)程中的每一個(gè)環(huán)節(jié)、設(shè)備變成數(shù)據(jù)終端,進(jìn)行全方位底層數(shù)據(jù)采集,并進(jìn)行更深層面的數(shù)據(jù)分析與挖掘,從而全面提高工廠生產(chǎn)效率、優(yōu)化工廠整體運(yùn)營(yíng)。
目前,人工智能的主流應(yīng)用為圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)義識(shí)別、預(yù)測(cè)規(guī)劃和智能控制。計(jì)算機(jī)利用圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)義識(shí)別技術(shù)采集數(shù)據(jù)并進(jìn)行處理、分析和理解,進(jìn)而根據(jù)目標(biāo)和需要做出預(yù)測(cè)判斷,最終通過(guò)各種智能硬件設(shè)備以及工業(yè)網(wǎng)絡(luò)、工業(yè)云來(lái)實(shí)現(xiàn)智能控制。所有新技術(shù)的應(yīng)用,都需要高技術(shù)、高技能人才來(lái)實(shí)施,目前各高等院校、職業(yè)院校也在課程建設(shè)上增加了人工智能、工業(yè)網(wǎng)絡(luò)、工業(yè)云等專(zhuān)業(yè)技術(shù)理論內(nèi)容,人工智能及工業(yè)云培訓(xùn)平臺(tái)的研發(fā)及應(yīng)用,可以培養(yǎng)學(xué)員將工業(yè)硬件、工業(yè)軟件、工業(yè)信息、工業(yè)網(wǎng)絡(luò)、工業(yè)云等多種技術(shù)融會(huì)貫通,讓學(xué)員研究學(xué)習(xí)各種技術(shù)之間的相互關(guān)聯(lián),適應(yīng)人與設(shè)備之間的雙向交互,能夠讓學(xué)員將學(xué)習(xí)的理論知識(shí)落實(shí)到工業(yè)實(shí)際應(yīng)用中,讓學(xué)生在學(xué)習(xí)中更加接近工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)新技術(shù)應(yīng)用場(chǎng) 景,能夠快速融入到企業(yè)智能化生產(chǎn)工作中。
1 培訓(xùn)平臺(tái)組成
人工智能及工業(yè)云培訓(xùn)平臺(tái)采用可二次開(kāi)發(fā)的協(xié)作機(jī)器人作為主要載體,綜合視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)(人臉識(shí)別技術(shù))、語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)、語(yǔ)義分析技術(shù)、射頻電子標(biāo)簽技術(shù)、能源采集管理技術(shù)、智能傳感技術(shù)、智能主令開(kāi)關(guān)技術(shù)、智能網(wǎng)關(guān)技術(shù)、協(xié)作機(jī)器人等技術(shù),搭建的一個(gè)智能制造領(lǐng)域的人工智能物聯(lián)網(wǎng)實(shí)訓(xùn)平臺(tái),系統(tǒng)使用智能語(yǔ)音系統(tǒng)和智能視覺(jué)系統(tǒng),模擬人的聽(tīng)覺(jué)和視覺(jué),輔助人工智能算法,結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)的計(jì)算優(yōu)勢(shì),輔助技術(shù)人員進(jìn)行智能生產(chǎn)活動(dòng)。
培訓(xùn)平臺(tái)主要由 SCARA 協(xié)作機(jī)器人單元、智能語(yǔ)音單元、智能視覺(jué)單元、物聯(lián)網(wǎng)(internet of things, IoT)能源采集與管理單元、IoT 智能網(wǎng)關(guān)單元、IoTRFID 單元、IoT-IO-LINK 智能傳感單元、IoT- 智能主令開(kāi)關(guān)單元、智能安全保護(hù)單元、軌跡單元、供料單元、皮帶傳送單元、稱(chēng)重單元、壓合裝配單元、滑槽單元、平面?zhèn)}儲(chǔ)單元、龍門(mén)檢測(cè)單元、反轉(zhuǎn)工作臺(tái)單元、雙吸盤(pán)夾具單元、空氣壓縮機(jī)單元、智能接線單元模塊、 PLC 單元、HMI 人機(jī)交互單元、工業(yè)云平臺(tái)及大數(shù)據(jù)分析、全集成自動(dòng)化展示區(qū)以及信息采集、工程應(yīng)用安裝平臺(tái)、機(jī)器人外圍線路電控單元等組成。
2 培訓(xùn)平臺(tái)特點(diǎn)
(1)平臺(tái)主要用于通過(guò)桌面級(jí)協(xié)作機(jī)器人等典型應(yīng)用對(duì)象,實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)構(gòu)建、人工智能算法的編寫(xiě),以及典型人工智能及工聯(lián)網(wǎng)融合案例學(xué)習(xí)與訓(xùn)練。
(2)通過(guò)網(wǎng)關(guān)設(shè)備(Mindconnect IoT2040/Nano)采集工業(yè)控制器數(shù)據(jù),掌握數(shù)據(jù)采集能力。
(3)在平臺(tái)上進(jìn)行連接設(shè)備配置,實(shí)現(xiàn)物理設(shè)備在云端模型建立,建立云端設(shè)備創(chuàng)建能力。
(4)利用云端 APP(Fleet Manager)針對(duì)連接設(shè)備,對(duì)物理設(shè)備建立基于設(shè)備列表和地理分布的設(shè)備狀態(tài)顯示;針對(duì)采集數(shù)據(jù)做可視化及報(bào)警值設(shè)定,建立通過(guò)人工智能設(shè)備管理及數(shù)據(jù)應(yīng)用能力;
(5)實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)多終端顯示,設(shè)備狀態(tài)透明。
(6)平臺(tái)和采用模塊化的結(jié)構(gòu),將智能智造的基本要素融合于每個(gè)單元,使每個(gè)單元具有標(biāo)準(zhǔn)化架構(gòu)、模塊組合、網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)組網(wǎng)、RFID 等。這樣的結(jié)構(gòu),不僅能夠不斷的滿(mǎn)足對(duì)技術(shù)發(fā)展的擴(kuò)容需求,可以隨時(shí)將新的技術(shù)、新的設(shè)備添加到系統(tǒng)之中,使得整個(gè)系統(tǒng)隨時(shí)跟上并滿(mǎn)足工業(yè)技術(shù)的發(fā)展。也可以分組進(jìn)行相關(guān)的培訓(xùn)。
3 培訓(xùn)平臺(tái)信息流
(1)基礎(chǔ)語(yǔ)音本地信息流
語(yǔ)音單元采集語(yǔ)音—分析語(yǔ)音命令信息—將信息傳遞給機(jī)器人和 PLC—機(jī)器人和 PLC 執(zhí)行相關(guān)命令。
舉例如下:讓機(jī)器人畫(huà)三角形,語(yǔ)音單元可以通過(guò)試教學(xué)習(xí),學(xué)習(xí)基本語(yǔ)言命令,不用通過(guò)以太網(wǎng)訪問(wèn)云端語(yǔ)音識(shí)別庫(kù),即可做出簡(jiǎn)單的語(yǔ)義學(xué)習(xí),然后讓機(jī)器人執(zhí)行相關(guān)命令,到軌跡單元,走三角形軌跡。
(2)語(yǔ)音互聯(lián)網(wǎng)信息流
語(yǔ)音單元采集語(yǔ)音—將語(yǔ)音信息通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)上傳—利用科大訊飛云端庫(kù)處理信息—將處理后的語(yǔ)音信息轉(zhuǎn)換為文字下發(fā)到本地—根據(jù)制作的相關(guān)標(biāo)簽提取控制信息—將信息傳遞給機(jī)器人和 PLC—機(jī)器人和 PLC 執(zhí)行相關(guān)命令。
舉例如下:讓機(jī)器人裝配 5 個(gè)藍(lán)色的工件,可以是不同的方言的人來(lái)發(fā)布命令,科大訊飛云端由豐富的方言庫(kù),可以更精準(zhǔn)地識(shí)別。
(3)視覺(jué)本地信息流
視覺(jué)單元采集圖像—對(duì)圖像進(jìn)行分析—將信息傳遞給機(jī)器人和 PLC—機(jī)器人和 PLC 執(zhí)行相關(guān)命令。舉例如下:用視覺(jué)判斷工件的顏色,如果是黃色工件則放 1# 滑槽,如果是藍(lán)色工件,放 2# 滑槽,視覺(jué)進(jìn)行顏色判斷,僅需進(jìn)行本地學(xué)習(xí)即可。
(4)視覺(jué)互聯(lián)網(wǎng)信息流
視覺(jué)單元采集圖像—將采集信息上傳至云端—云端對(duì)采集的信息進(jìn)行識(shí)別分析—將分析后的數(shù)據(jù)下發(fā)到本地—將信息傳遞給機(jī)器人和 PLC—機(jī)器人和 PLC 執(zhí)行相關(guān)命令。舉例如下:利用人臉識(shí)別,如果是甲客戶(hù),則裝配一個(gè)金屬的工件給甲,如果是乙客戶(hù),則裝配一個(gè)塑料的工件給乙,人臉數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在云端數(shù)據(jù)庫(kù)。
(5)數(shù)據(jù)信息流
數(shù)據(jù)通過(guò)采集終端采集,將采集后的數(shù)據(jù)通過(guò)智能網(wǎng)關(guān)將數(shù)據(jù)上傳到云端,云端可對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控,同時(shí)云端可通過(guò)智能網(wǎng)關(guān)對(duì)節(jié)點(diǎn)下達(dá)控制指令。
(6)物聯(lián)網(wǎng)信息流
采用網(wǎng)絡(luò)的指令器件、傳感器件、采集器件,將數(shù)據(jù)控制和采集過(guò)程可視化,實(shí)現(xiàn)萬(wàn)物互聯(lián)。
4 平臺(tái)訓(xùn)練內(nèi)容
(1)執(zhí)行機(jī)構(gòu)基本功能實(shí)訓(xùn)課題:執(zhí)行機(jī)構(gòu)在工業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用;執(zhí)行機(jī)構(gòu)機(jī)械結(jié)構(gòu)及工作原理認(rèn)知;執(zhí)行機(jī)構(gòu)控制功能學(xué)習(xí);執(zhí)行機(jī)構(gòu)基本控制指令實(shí)訓(xùn);執(zhí)行機(jī)構(gòu)示教運(yùn)動(dòng)功能學(xué)習(xí);編程控制執(zhí)行機(jī)構(gòu)的簡(jiǎn)單動(dòng)作實(shí)訓(xùn);編程控制執(zhí)行機(jī)構(gòu)多軸聯(lián)動(dòng)實(shí)訓(xùn);執(zhí)行機(jī)構(gòu)復(fù)雜運(yùn)動(dòng)編程指令實(shí)訓(xùn)
(2)人工智能實(shí)訓(xùn)課題:語(yǔ)音控制顏色分揀訓(xùn)練;語(yǔ)音控制材質(zhì)分揀訓(xùn)練;語(yǔ)音控制裝配訓(xùn)練;語(yǔ)音稱(chēng)重訓(xùn)練;語(yǔ)音稱(chēng)重分揀訓(xùn)練;語(yǔ)音視覺(jué)控制選擇裝配訓(xùn)練;視覺(jué)自動(dòng)反轉(zhuǎn)工件訓(xùn)練;視覺(jué)顏色識(shí)別訓(xùn)練;視覺(jué)人臉識(shí)別訓(xùn)練;視覺(jué)分類(lèi)撿拾訓(xùn)練
(3)智能網(wǎng)絡(luò)實(shí)訓(xùn)課題:IoT 主令信號(hào)采集;IoTIO-LINK 傳感器信號(hào)采集;IoT-RFID 數(shù)據(jù)采集;IoTRFID 數(shù)據(jù)寫(xiě)入;IoT- 能源信號(hào)采集;IoT 智能網(wǎng)關(guān)信號(hào)上傳;IoT 云端監(jiān)控;IoT 智能網(wǎng)關(guān)信號(hào)下發(fā);工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)概論;工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安裝調(diào)試;云平臺(tái)數(shù)據(jù)可視化實(shí)習(xí);工業(yè)數(shù)據(jù)采集實(shí)習(xí)。
5 結(jié)語(yǔ)
在人工智能、工業(yè)網(wǎng)絡(luò)、工業(yè)云等新興技術(shù)的大潮下,當(dāng)前幾乎所有傳統(tǒng)行業(yè),包括工業(yè)、醫(yī)學(xué)、教育等,都面臨著轉(zhuǎn)型的巨大壓力。各領(lǐng)域通常要求結(jié)合其行業(yè)的歷史數(shù)據(jù),結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立數(shù)據(jù)模型進(jìn)行訓(xùn)練,從而提高效率、降低成本。同時(shí)在行業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域,機(jī)器人、無(wú)人機(jī)、智能識(shí)別設(shè)備等人工智能載體也愈來(lái)愈成熟,這就需要從業(yè)人員具備基本的硬件知識(shí),尤其是掌握基于人工智能相關(guān)硬件平臺(tái)的模塊構(gòu)成及開(kāi)發(fā)技能。人工智能及工業(yè)云培訓(xùn)平臺(tái)把工業(yè)實(shí)際硬件、軟件以及工業(yè)網(wǎng)絡(luò)融入到實(shí)訓(xùn)教學(xué)中,讓學(xué)生能夠快速的將理論知識(shí)轉(zhuǎn)化成實(shí)際應(yīng)用,而且平臺(tái)的設(shè)計(jì)思路也能夠?qū)⒉粩喟l(fā)展的新技術(shù)快速對(duì)接到設(shè)備中,始終讓平臺(tái)保持先進(jìn)性,既能夠節(jié)約資金,也方便教師不斷創(chuàng)新,提高人工智能、工業(yè)網(wǎng)絡(luò)、工業(yè)云等領(lǐng)域?qū)嵱?xùn)課程的整體教學(xué)水平。
(注:本文轉(zhuǎn)載自《電子產(chǎn)品世界》雜志2022年8月期)
評(píng)論