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人工智能+工业机器人为什么这么火

在人工智能时代,工业机器人将被新的核心技术所定义,包括深入学习、路径规划、任务级编程、柔性控制等。人工智能与制造业的融合是一个具有广阔发展前景的前沿领域,旨在提高效率,降低成本。

人工智能技术与机器人技术

人工智能是一种数据和算法的集合。芯片的计算能力不断提高,这是人工智能广泛应用的基础。目前,人工智能还处于弱人工智能阶段,突破领域仍然有限。

人工智能和机器人技术发展的最终目标是将人工智能技术与机器人技术相结合,实现机器人的四肢和类人智能。

因此,未来的智能机器人是人工智能技术与传统工业机器人技术相结合的产物。

机器学习技术将得到更广泛的应用

如果将人工智能定义为“深度学习”,目前,人工智能在制造业的主要技术是机器学习。机器学习技术在人工智能制造业中得到了广泛的应用。主要原因是机器学习能够收集和处理大量数据,并在预测分析和机械检测、数量控制和网络安全等各种制造应用中得到应用。

机器学习以三种不同的方式满足制造业的需求:自然语言处理、上下文感知计算和计算机视觉。

目前,制造业的人工智能主要集中在工业互联网、缺陷检测、无序分类和智能处理、网络安全、机器人等领域,涉及汽车、能源和电力、制药、重金属和机械制造、半导体和电子产品、食品饮料等行业。是的。工业物联网的出现和制造业大数据的使用是推动缺陷预测、检测和维护增长的主要因素。

此外,机器学习算法有望在整个预测期内占据人工智能制造业的最大份额。这是因为工厂使用大数据和机器学习来提高生产力、减少机器停机时间和降低操作成本。

机器视觉与机器人趋势

工业机器人作为人工智能的关键应用,给“智能眼”机器提供了视觉,提高了工业机器人的效率。此外,机器视觉作为人工智能的一个分支既是机遇也是挑战。

在智能制造过程中,机器视觉主要利用计算机模拟人的视觉功能,即提取、处理和理解客观事物的图像信息,最终用于实际的检测、测量和控制。

经过精确的分析定位,导向作用避免了产品传递的偏差,提高了不同产品的生产适应性,大大提高了产品的加工精度。此外,机器视觉还可以检测成品的准确度,消除人工取样造成的效率低下、误差和遗漏。

在人工智能(AI)在工业现场的着陆应用领域,机器视觉也是针对缺陷检测的人工智能“场景”。此外,该方案还具有设备故障监测和预警功能,可以对厂房内的每台机器人进行监控,预测机器人的异常状况,并在机器人出现问题前派技术人员对其进行维修。

在人工智能时代,工业应用对机器人的需求已经突破了既定的重复简单装配工作。随着智能制造技术的不断深入,对“延性”的要求越来越高,具有视觉感知能力的智能器件越来越受欢迎。机器视觉作为前端感知的核心组成部分,具有很强的市场需求。


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