周 迪
(南京迪安康信息科技有限公司,江蘇 南京 210012)
機(jī)械電子工程是將數(shù)字技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、信息技術(shù)、應(yīng)用物理技術(shù)等有機(jī)結(jié)合起來,并將其有效運(yùn)用于工業(yè)領(lǐng)域。該技術(shù)利用計(jì)算機(jī)系統(tǒng),對目標(biāo)進(jìn)行有效的控制,以實(shí)現(xiàn)輔助工業(yè)運(yùn)作及控制受控對象的技術(shù)運(yùn)用模式。
目前,機(jī)械電子學(xué)的發(fā)展已步入普及和應(yīng)用的階段。而從其發(fā)展過程來看,大致可分為三個(gè)階段。
(1)目前普遍采用的是以機(jī)械和電子工程為主的一體化的大規(guī)模生產(chǎn)模式。
(2)流水線模式應(yīng)用曾經(jīng)是最廣泛、最有效的一種工業(yè)生產(chǎn)方式,其優(yōu)勢為生產(chǎn)能力強(qiáng)、生產(chǎn)效率高。盡管采用機(jī)械電子工程技術(shù)可以代替人工作業(yè),提高加工精度,但是采用流水線方式進(jìn)行加工仍然有一些缺陷,如靈活性不足,無法使用柔性生產(chǎn)模式等。
(3)與流水線模式形成鮮明對比的是集中式生產(chǎn)模式,該模式更適合于現(xiàn)代產(chǎn)業(yè),其具有高度的靈活性與更為廣泛的覆蓋范圍[1]。
2.1.1 提升精度與效率
人工智能可以通過學(xué)習(xí)和模擬人的思考、理解、學(xué)習(xí)及創(chuàng)造等復(fù)雜的智能行為,在機(jī)械電子工程中實(shí)現(xiàn)更精確和快速的操作。與傳統(tǒng)方法相比,人工智能可以自動(dòng)分析和調(diào)整操作參數(shù),減少誤差,從而提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。
2.1.2 增強(qiáng)控制能力
人工智能可以應(yīng)用于機(jī)械電子工程的電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng),利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析和預(yù)測技術(shù),實(shí)時(shí)監(jiān)測和控制生產(chǎn)過程。與傳統(tǒng)的電氣自動(dòng)化技術(shù)相比,人工智能能夠更靈活地適應(yīng)復(fù)雜和變化的工藝條件,從而提高控制效果,確保工藝的穩(wěn)定性和安全性。
2.1.3 增強(qiáng)適應(yīng)性與靈活性
人工智能技術(shù)可以通過學(xué)習(xí)來適應(yīng)不同的工藝環(huán)境及要求,提供更為靈活和定制化的解決方案。因此在機(jī)械電子工程中,人工智能可以快速地對新的設(shè)計(jì)、生產(chǎn)或維護(hù)任務(wù)進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化,可以滿足不同客戶和市場的需求。
2.1.4 提高安全性
通過人工智能技術(shù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測和智能分析,可以及時(shí)識別和預(yù)防潛在的風(fēng)險(xiǎn),從而降低機(jī)械電子工程實(shí)操的危險(xiǎn)性,確保人員和設(shè)備的安全。
人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,專注于研究構(gòu)建能夠執(zhí)行人類智能所需的復(fù)雜任務(wù)的算法和計(jì)算模型。其核心研究目標(biāo)包括構(gòu)建能夠理解、學(xué)習(xí)及適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境,從而實(shí)現(xiàn)特定認(rèn)知或決策系統(tǒng)。這一研究領(lǐng)域包括機(jī)器人技術(shù)、語音識別、圖像識別、自然語言處理、專家系統(tǒng)等方面。人工智能技術(shù)自誕生以來,已經(jīng)歷了從最初的探索與發(fā)展,到后期技術(shù)突破的漫長過程。經(jīng)過十余年的努力,現(xiàn)已經(jīng)逐漸進(jìn)入了工業(yè)化和產(chǎn)業(yè)化階段。
自2012年至2016年,我國的人工智能經(jīng)歷了從技術(shù)研究到應(yīng)用的轉(zhuǎn)變,并在此后不斷擴(kuò)大應(yīng)用領(lǐng)域。同時(shí),基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的提升,為人工智能的應(yīng)用提供了更加穩(wěn)定和可靠的支持。經(jīng)過數(shù)十年的發(fā)展,人工智能已經(jīng)從最初的摸索、探索,發(fā)展到現(xiàn)在的規(guī)?;瘧?yīng)用。盡管目前業(yè)內(nèi)的共識是,人工智能的水平不高,也就是說,機(jī)器人沒有任何思維能力,只能完成一套預(yù)先設(shè)定好的功能,人工智能則為通用的人工智能,也就是所謂的“強(qiáng)人工智能”,在該發(fā)展階段中,機(jī)器會(huì)擁有和人一樣的思維和判斷能力,即機(jī)器化自主意識的移植與表現(xiàn)特征的衍生[2]。換句話說,人工智能技術(shù)雖然在很多方面得到了廣泛的應(yīng)用,并且實(shí)現(xiàn)了工業(yè)化,但在人工智能技術(shù)上,還存在著很多問題有待突破。因此,未來人工智能在實(shí)現(xiàn)大規(guī)模落地的過程中,將會(huì)經(jīng)歷技術(shù)上的不斷創(chuàng)新與突破。
人工智能技術(shù)可以模仿人的思維,因?yàn)槠淇梢灾貥?gòu)人的大腦,并且可以通過計(jì)算機(jī)運(yùn)算來模擬和調(diào)用各個(gè)神經(jīng)系統(tǒng)的功能,為此人工智能可通過對全局系統(tǒng)的控制,有效地區(qū)別各種信息的處理邏輯,并且能夠逐步建立一種高效的獨(dú)立操作模式。在此過程中,該技術(shù)將徹底改變傳統(tǒng)的機(jī)械電子學(xué)轉(zhuǎn)化效率低、計(jì)算過程復(fù)雜等狀況。同時(shí),該技術(shù)可大大提高計(jì)算的精確性和時(shí)效性,避免人為因素對其產(chǎn)生的錯(cuò)誤。
在過去的機(jī)械工程中,由于種種原因,易出現(xiàn)機(jī)械工程運(yùn)行失敗或故障問題。為此,可合理采取智能化控制技術(shù),以此為機(jī)械設(shè)備的安全、維修提供科學(xué)的依據(jù)。另外,由于智能化技術(shù)的運(yùn)用,可以對機(jī)械設(shè)備進(jìn)行全面、細(xì)致的檢測,及時(shí)發(fā)現(xiàn)和采取有效的防護(hù)措施,防止機(jī)械工程設(shè)備出現(xiàn)嚴(yán)重的故障問題造成難以預(yù)料的安全事故[3]。如機(jī)械電子工程中涉及各種復(fù)雜的信號分析和處理,傳統(tǒng)的信號處理方法在面對復(fù)雜和非線性的信號時(shí)存在局限性,而人工智能構(gòu)造的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),特別是深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),具有出色的自適應(yīng)及學(xué)習(xí)能力。其可以自動(dòng)從大量的信號數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征,對各種信號進(jìn)行分類和識別。且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信號分類和識別技術(shù)可以應(yīng)用于實(shí)時(shí)系統(tǒng)監(jiān)控和控制。通過對關(guān)鍵信號的分析和解讀,可以及時(shí)檢測和診斷系統(tǒng)的異常,從而排除故障。
利用智能挖掘技術(shù),將傳統(tǒng)的工程機(jī)械改造成機(jī)器人,以實(shí)現(xiàn)對挖掘機(jī)的實(shí)時(shí)監(jiān)測。不僅支持鼠鍵、手柄等低延遲遙控,還可實(shí)現(xiàn)無人駕駛,且可在任何位置進(jìn)行無人作業(yè),支持多人操作。
4.1.1 傳統(tǒng)挖掘機(jī)智能化升級
傳統(tǒng)挖掘機(jī)可在學(xué)習(xí)算法上取得了新的突破,其主要采用學(xué)習(xí)模型,對挖掘機(jī)器人的液壓與動(dòng)力學(xué)進(jìn)行建模,以此實(shí)現(xiàn)了運(yùn)動(dòng)控制的平滑、精確,使其能夠適應(yīng)各種類型的挖掘機(jī)械。在此基礎(chǔ)上,挖掘機(jī)器人能夠有效地進(jìn)行人機(jī)交互:下層的控制行為為自動(dòng)化操控;中、高級由真人協(xié)助完成[4]。
4.1.2 大幅提升施工效率
采用“一人多機(jī)”的挖掘機(jī)器人,其工作效率高達(dá)260%。以前需要勘測人員協(xié)作才能完成的坡面平整,今后,挖掘機(jī)的工人們可以利用遙控、可視化技術(shù),使用一臺(tái)計(jì)算機(jī)則可完成作業(yè),以防止惡劣的氣候條件影響工程的進(jìn)度。同時(shí),利用自動(dòng)化控制和人機(jī)協(xié)同等技術(shù),一臺(tái)中等規(guī)模的挖掘機(jī)器人可以在一小時(shí)內(nèi)挖出300 m3的土方。為了解決工程機(jī)械行業(yè)中存在的安全隱患,可利用智能感知技術(shù),對施工現(xiàn)場進(jìn)行360°全方位監(jiān)控,并對底盤傾覆和翻車進(jìn)行預(yù)警,通過對10 m范圍內(nèi)行人的檢測,可有效解決挖掘機(jī)司機(jī)工作的危險(xiǎn)環(huán)境問題。
工程機(jī)械的生產(chǎn)過程比較復(fù)雜,自動(dòng)化和智能化的普及較少。在工程機(jī)械生產(chǎn)線中,工件的上下料是一個(gè)非常關(guān)鍵的過程,其主要用于“四輪一帶”、執(zhí)行元件、控制元件等零件地下料、工件搬運(yùn)等工序,但這些工序普遍需要人工來完成,其缺陷在于完成率較低、人工操作復(fù)雜、生產(chǎn)效率不高等,且安全隱患較大。為解決工程機(jī)械工業(yè)中工件的上下料問題,可依據(jù)人工智能技術(shù)在機(jī)械電子工程中的使用效果,基于智能+3D視覺導(dǎo)向產(chǎn)品,提供一種在識別準(zhǔn)確率、生產(chǎn)效率,生產(chǎn)穩(wěn)定性等方面都有很大優(yōu)勢的智能設(shè)備,以此更好地為工程機(jī)械工業(yè)提供智能化和自動(dòng)化的升級服務(wù)[5]。
4.2.1 高質(zhì)量成像效果,輕松應(yīng)對各類復(fù)雜情況
工程機(jī)械的生產(chǎn)工藝比較復(fù)雜,每一道工序都有很多具有高亮反光、暗色、銹跡和油污的工件,為此需要對其進(jìn)行上下料加工。如支撐輪、驅(qū)動(dòng)輪、軸、行星架、齒輪、閥塊等,這些工件對三維攝像機(jī)的成像效果有很大的影響。
4.2.2 深框穩(wěn)定識別抓取,清框率滿足客戶需求
在工程機(jī)械工業(yè)中,清框出料率屬于較為關(guān)鍵且重要的生產(chǎn)指標(biāo)。但在實(shí)際生產(chǎn)中,深框的堆疊、工件的邊角、隔板的易變形等因素,都會(huì)對清框的效果產(chǎn)生一定的影響,因此,機(jī)器人的高識別精度、穩(wěn)定的抓取能力以及靈活性都成為精確操作的關(guān)鍵因素。這些特性確保了處理高反射和復(fù)雜表面時(shí)的圖像識別和物體操縱的高清晰度和高準(zhǔn)確度,從而滿足工程需求。
如某大型工程機(jī)械工廠的鏈條節(jié)段上料,因鏈軌節(jié)自重、手工上料效率較低等,提出了采用3D可視化技術(shù)進(jìn)行生產(chǎn)線改造的方案。在此針對工程中出現(xiàn)的干涉、深框清框困難、工件異形、進(jìn)料無序等困難,筆者給出了以下幾個(gè)改進(jìn)措施。
(1)采用Mech-Vision。其有先進(jìn)的可視化算法,能夠快速、精確地識別出錯(cuò)綜復(fù)雜的鏈節(jié),并能在極短的時(shí)間內(nèi)完成對鏈節(jié)的定位。
(2)該系統(tǒng)內(nèi)置的智能規(guī)劃抓取算法,可與邊角夾具相結(jié)合,有效解決工件的邊角等問題,并提高清框率,達(dá)到用戶要求。同時(shí),能夠保證機(jī)器人在深框架內(nèi)移動(dòng)時(shí)避免碰撞,提高其穩(wěn)定性[6]。
(3)采用Mech-Eye LSR。在上料過程中,可視化的時(shí)間不會(huì)影響整個(gè)上料速度,可提高了鏈條的上料速度。高精度的工業(yè)激光三維照相機(jī),能產(chǎn)生高品質(zhì)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。
在工程機(jī)械工業(yè)中需要考慮產(chǎn)品的適應(yīng)性,根據(jù)對大量用戶及現(xiàn)場的調(diào)查分析,工廠的照明水平一般在15000到20000 lx間。在實(shí)際生產(chǎn)過程中,周圍光線的干擾會(huì)影響點(diǎn)云的成像效果,為了解決該問題,可以使用工業(yè)級激光3D相機(jī)Mech-Eye LSR。經(jīng)過試驗(yàn),Mech-Eye LSR能夠在強(qiáng)烈環(huán)境光(>30000 lx)條件下,可對具有高反光、暗色和僅有細(xì)微差異的工件產(chǎn)生高品質(zhì)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。對于一些常用材料,在大于100000 lx(戶外正午日照)的情況下,仍然可以形成圖像。這可降低企業(yè)成本,且保障了生產(chǎn)效率。因此,基于人工智能技術(shù)的機(jī)械電子工程在工程機(jī)械行業(yè)中具有廣泛的應(yīng)用前景。
綜上所述,機(jī)械電子工程與人工智能的結(jié)合不僅預(yù)示著未來技術(shù)的發(fā)展方向,而且展示了二者相互融合所帶來的巨大潛能,人工智能在簡化復(fù)雜計(jì)算、提升生產(chǎn)效率以及預(yù)防設(shè)備故障方面有著重要作用。隨著該技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展,可以預(yù)期人工智能在機(jī)械電子工程中的應(yīng)用會(huì)更加深入和廣泛?!?/p>