《智能制造系统感知分析与决策 》 课件全套 宫琳 第1-9章 绪论 - 制造系统适人性评估与验证

第1章绪论引言01智能制造系统发展历程02人-信息-物理系统03智能制造过程感知、分析与决策框架04目录01PARTONE引言引言智能制造作为现代工业发展的核心方向，正引领着制造业向数字化、网络化和智能化的方向迈进。其本质是通过新一代信息通信技术与先进制造技术的深度融合，实现设计、生产、管理和服务等制造活动的全面智能化。接下来，将详细探讨智能制造的本质、背景与趋势，了解这一变革性生产方式如何提升制造质量和效率，推动企业在全球竞争中占据优势地位。引言智能制造的本质制造业是国民经济的核心，是国家发展的基础。历史证明，没有强大的制造业，国家和民族难以繁荣。建设国际竞争力的制造业是提升国力、保障安全和建设强国的必由之路。智能制造由国家工信部定义为融合新一代信息通信技术与先进制造技术的新型生产方式，涵盖设计、生产、管理和服务，具有自感知、自学习、自决策等功能，是制造业智能化的体现。智能制造融合了信息技术、工业自动化、企业管理、制造技术和人工智能，实现生产、运营、决策和商业模式的创新。国际上，“Smartmanufacturing”具备数据处理和闭环反馈能力，但不具备自主学习和决策能力；“Intelligentmanufacturing”则具备这些能力。目前，国际上普遍认为智能制造处于“Smart”阶段，未来将实现“Intelligent”。智能制造集成了多种技术，是企业应用先进制造技术和管理手段提升竞争力的综合技术。引言智能制造的本质学者们从技术基础、制造范式和系统集成等角度研究智能制造。智能制造通过新一代信息技术，实现物理与虚拟空间的动态交互，重构制造体系，推动全产业流程智能化。数据成为关键生产要素，全面渗透制造过程，推动生产系统向新一代人—网络—物理三级系统（HCPS）转变，揭示新一代智能制造的技术机理。智能制造的目的是提高质量和效率、降低成本、缩短交付周期，提升服务水平，应对市场变化，提升企业整体经济效益。智能制造通过智能工厂为载体，实现生产环节和流程的智能化，以工业互联网为支撑，通过端到端数据流动和集成，保障高效智能运作。引言智能制造背景与趋势分析在全球数字经济浪潮中，各国通过工业4.0、先进制造等战略推动新一轮产业革命，智能制造已成为核心驱动力。中国“十四五”规划强调制造强国战略，推动智能制造发展，目标是到2025年大部分制造业企业实现数字化，到2035年全面普及智能化。规划提出加快基础零部件、软件等瓶颈短板的突破，提升传统产业，推进智能制造与绿色制造，建设智能制造示范工厂，完善标准体系，培育先进制造业集群。加强关键核心技术攻关，包括产品优化设计、全流程仿真、增材制造、超精密加工等先进工艺，以及5G、人工智能、大数据等新技术在制造过程中的应用。智能制造以智能工厂为载体，以生产关键环节和流程的智能化为核心，依托工业互联网和端到端数据流，加快信息技术与制造融合，推进技术创新，实现精益管理和业务流程再造，构建智能场景、车间和工厂，推动供应链智慧化。引言智能制造背景与趋势分析当前，中国制造业正处于转型升级关键期，需通过智能制造提升质量和效率，抢占全球高端价值链。但面临自主创新能力弱、资源利用效率低、产业结构落后等问题，智能制造发展任务紧迫而艰巨。02PARTTWO智能制造系统发展历程智能制造系统发展历程当代智能制造兴起与发展随着制造业竞争加剧，将传统制造技术与信息技术和现代管理技术相结合的先进制造技术得到发展，出现了计算机集成制造、敏捷制造、并行工程等理念。1948年，诺伯特维纳的《控制论》奠定了工业自动化的理论基础。自第三次工业革命以来，工业自动化技术迅速发展，包括PLC、DCS、人机界面、工业现场总线、工业以太网等，从单机自动化到柔性产线，再到工业机器人和全自动仓库，工业自动化为智能制造奠定了基础。智能制造概念经历了提出、发展和深化的过程。20世纪80年代，美国学者首次提出通过集成知识工程、制造软件和机器人控制实现智能制造。英国学者进一步扩展了这一概念，包括制造组织内部的智能决策支持系统。1991年，日、美、欧共同发起的“智能制造国际合作研究计划”提出智能制造系统将智能活动与智能机器融合，以柔性方式集成制造过程的各个环节。智能制造系统发展历程当代智能制造兴起与发展智能制造包含三个基本范式：数字化制造（第一代智能制造）、数字化网络化制造（第二代智能制造）和即将到来的新一代智能制造（数字化、网络化、智能化制造）。从上世纪中叶到90年代中期，数字化制造以计算、通讯和控制为特征；从90年代中期开始，网络化制造伴随着互联网普及进入物联网阶段；当前，人工智能技术逐渐融入制造领域，进入以新一代人工智能技术为核心的智能化制造阶段。然而，由于人工智能技术的发展水平有限，目前的智能制造还未达到完全智能化的阶段。智能制造的演进与发展智能制造系统发展历程国际智能制造的发展德国提出与战略：2013年汉诺威工业博览会上提出工业4.0概念，发布《德国工业4.0战略计划实施建议》。核心理念：一个核心（智能+网络化），两重战略（领先市场策略和供应商策略），三大集成（横向、纵向、端对端）。优先行动领域：标准化和参考架构、复杂系统管理、工业基础宽带设施、安全和安保等。相关举措：《数字议程（2014-2017）》：推动德国成为数字强国。《数字化战略2025》：12项内容构成，包括工业4.0平台、未来产业联盟等。《德国工业战略2030》：改善工业基地条件，加强技术研发，维护技术主权。智能制造系统发展历程国际智能制造的发展美国早期发展：2005年，美国国家标准与技术研究所提出“聪明加工系统研究计划”。2006年，美国国家科学基金委员会提出智能制造概念，成立智能制造领导联盟（SMLC）。政策与计划：2009年：《重振美国制造业政策框架》。2011年：“先进制造伙伴计划（AMP）”。2012年：《美国先进制造业战略计划》。2012年：启动“国家制造业创新网络计划”，成立多个创新中心。智能制造系统发展历程国际智能制造的发展01《制造业白皮书（2018）》：明确“互联工业”是日本制造的未来。推动实时数据共享与使用，支持基础设施建设，提高数据利用率，推动国际和国内协作。2019年：决定开放限定地域内的无线通信服务，推进智能工厂建设。0203日本智能制造系统发展历程我国智能制造早期研究与定义1986年：杨叔子院士开展智能制造研究，提出智能制造系统增强柔性和自组织能力。吴澄院士：智能制造是以智能技术为代表的新一代信息技术，包括大数据、互联网、云计算、移动技术等。周济院士：智能制造发展经历数字化制造、智能制造1.0和智能制造2.0三个基本范式，目标是实现数字化、网络化和智能化。数字化制造的发展20世纪80年代：推广数字化制造，实现设计、制造、管理过程的数字化，推动企业信息化。近年来：推进“机器换人”、“数字化改造”，建立数字化生产线、车间、工厂，提升企业数字化制造水平。但中小企业数字化转型仍需努力。智能制造系统发展历程我国智能制造早期研究与定义互联网+制造20世纪90年代末：互联网技术成熟，推动“互联网+制造”，深度融合互联网和制造业。产品方面：实现设计、研发等环节的协同与共享，产品网络化。制造方面：实现供应链、价值链和端到端集成，数据流、信息流连通。服务方面：产品全生命周期及用户、企业等主体通过网络平台联接和交互，制造模式转向以用户为中心。制造业的核心地位与新质生产力制造业的重要性：一直是产业体系和经济体系的核心，是国民经济的基础和科学技术的基本载体。2023年：工业互联网核心产业规模达1.35万亿元，智能工厂和数字化车间显著提升生产效率。2024年：习近平总书记提出新质生产力的概念，以创新为主导，具备高科技、高效能、高质量特征，推动产业体系高质量、可持续发展，是中国现代化产业体系的主旋律和高质量发展的引擎。智能制造系统发展历程中国智能制造面临的困难与挑战1.智能制造应用潜力巨大但关键核心技术面临“卡脖子”难题智能制造覆盖广泛领域，发展潜力巨大，市场规模从2017年的1.27万亿元增长至2023年上半年超3.2万亿元。工业软件市场和智能制造系统解决方案市场也迅速增长。然而，智能制造涉及技术复杂且难以复制，存在显著技术壁垒和人才稀缺问题。核心技术受制于人，系统集成技术和系统解决方案的国产替代能力弱，应用场景受限。智能制造系统发展历程2.智能工厂走深向实但存在信息孤岛智能工厂基于数据驱动和柔性化生产，市场规模从2020年的8560亿元增长至2022年的超1万亿元，预计2025年超1.4万亿元。中国拥有62座灯塔工厂，占全球40.5%。然而，智能工厂建设复杂、成本高，中小企业负担重，存在数据难以共享和实时监测的技术问题。此外，缺乏适合智能工厂的数据中心软件平台和敏捷开发框架。中国智能制造面临的困难与挑战智能制造系统发展历程3.工业互联网已迈出实质性步伐但根基不稳工业互联网通过集成现代信息技术实现高效互动，市场规模2022年超1.2万亿元，同比增长15.5%。平台应用普及率从2021年的17.5%增长至2022年的22.2%。工业互联网平台分为软件驱动类、制造经验驱动类和技术驱动类，应用场景不断拓宽。然而，存在IT与OT融合不足、标准化程度低的问题，难以解决实际工业问题，跨行业复用性差，缺乏普遍接受的标准和协议，增加了部署复杂性。中国智能制造面临的困难与挑战智能制造系统发展历程中国智能制造的未来发展趋势在互联网、云计算、大数据和物联网等新一代信息技术推动下，以大数据智能、跨媒体智能、人机混合增强智能、群体智能等为代表的新一代人工智能技术实现了战略性突破，与先进制造技术深度融合，形成了数字化、网络化、智能化制造。新一代人工智能具备学习、生成和运用知识的能力，实现了质的飞跃。智能制造系统发展历程新一代智能制造系统新一代智能制造系统由智能产品、智能生产、智能服务，以及工业智联网和智能制造云两大支撑系统组成。智能产品和装备是主体，带来无限创新空间，预计到2035年升级为智能产品和装备。近期重点是研制十大智能产品，如智能机器人、无人机、智能汽车等。流程工业和离散型智能工厂流程工业在新一代智能制造中最有可能率先突破，如石化行业的智能工厂能大幅提高生产优化和安全环保水平。离散型智能工厂应用新一代人工智能技术，实现加工质量和工艺优化、装备健康保障和智能调度。近期突破重点是建设十家智能工厂原型，如钢铁、电解铝、3C加工等。智能服务和产业模式变革智能制造系统发展历程新一代智能制造系统新一代人工智能技术将推动制造业从产品中心向用户中心转变，产业模式从大规模生产转向规模定制化生产，形态从生产型制造向生产服务型制造转变。近期重点是在十个行业推行智能制造新模式，如家电、家具、服装的规模化定制，航空发动机等的远程运维服务。智能制造云和工业智联网智能制造云和工业智联网是新一代智能制造系统的重要支撑，重点是“智联网”“云平台”和“网络安全”。系统集成将各功能系统和支撑系统集成为新一代智能制造系统，具有集中与分布、统筹与精准、包容与共享的特性。企业数字化转型与高质量发展智能制造通过工业化与信息化融合，运用网络化、数字化、智能化技术，提升企业竞争力和市场地位。企业必须抓住数字化转型机遇，实现高质量发展，推动产业技术变革和优化升级，减少资源能源消耗，畅通产业链供应链，助力碳达峰碳中和，促进我国制造业迈向全球价值链中高端智能制造系统发展历程中国智能制造战略目标与方针新质生产力与智能制造的未来发展习近平总书记在2023年提出了新质生产力的战略意义，强调其在中国现代化产业体系中的核心作用，是推动高质量发展和民族复兴的重要引擎。到2035年的发展目标到2035年，中国制造业将达到世界制造强国阵营中等水平，创新能力大幅提升，重点领域实现重大突破，整体竞争力显著增强，形成全球创新引领能力，全面实现工业化。到新中国成立一百年时，中国制造业将进入世界制造强国前列，具备全球领先的技术体系和产业体系。智能制造系统发展历程中国智能制造的发展需要坚持以下战略方针：需求牵引：以需求为导向，满足制造强国建设和产业转型升级的需求，推动智能制造服务于经济发展和社会进步的广泛需求。创新驱动：抓住新一代人工智能技术与制造业融合的机遇，实现从跟随到引领的跨越发展，推动产业的技术超越和创新升级。因企制宜：以企业为主体，根据各企业实际情况探索适合的智能化升级路径，充分发挥企业的内生动力。产业升级：通过营造良好的生态环境，推动中国制造业实现全方位现代化转型，从而提升整体发展质量、效率和动力。智能制造系统发展历程人工智能大模型的影响生成式大模型如ChatGPT的出现标志着人工智能进入了全新的大模型时代，其在解决实际问题和推动智能化转型方面具有革命性意义。预计其将极大地推动各行业的智能化转型，包括智能制造领域的技术革新和应用拓展。未来展望通过四年的攻关试点示范行动，中国制造业将为2028-2035年的智能化升级做好准备，预计将迎来全国范围内智能化升级的新高潮，推动制造业实现更加智能化、高效率和可持续发展，为中华民族的伟大复兴贡献力量。这些发展目标和战略方针将帮助中国制造业加速迈向全球价值链高端，实现中华民族的伟大复兴中国梦。03PARTTHREE人-信息-物理系统人-信息-物理系统智能制造是一个大概念，其内涵伴随着信息技术与制造技术的发展和融合而不断前进。目前，随着互联网、大数据、人工智能等技术的迅猛发展，智能制造正在加速向新一代智能制造迈进。同时，尽管智能制造的内涵在不断演进，但其所追求的根本目标是不变的：始终都是尽可能优化以提高质量、增加效率、降低成本，增强竞争力；并且，从系统构成的角度看，智能制造系统也始终都是由人、信息系统和物理系统协同集成的人-信息-物理系统（Human-Cyber-PhysicalSystems）--HCPS，或者说，智能制造的本质就是设计、构建和应用各种不同用途、不同层面的HCPS，当然，HCPS的内涵和技术体系也是在不断演进的。人-信息-物理系统制造系统发展的四个阶段总结第一阶段：人-物理系统（HPS）的传统制造1历史：自石器时代至工业革命，依赖人力和简易工具进行生产。特点：主要由人和物理系统（如机器）组成，人类是系统的创造者和使用者。第二阶段：基于HCPS1.0的数字化制造进展：随第三次工业革命，数字化技术的广泛应用。演进：引入信息系统（CyberSystem），形成“人-信息-物理”三元系统，如数控机床的应用。第三阶段：基于HCPS1.5的数字化网络化制造变革：互联网技术的普及推动制造业向“互联网+数字化制造”转变。新特征：信息系统增强了数据共享和系统集成优化，形成更高效的制造流程和协同环境。第四阶段：基于HCPS2.0的新一代智能制造崛起：以新一代人工智能技术为核心，推动制造系统迈向智能化和自主化。特征：信息系统具备自主感知、学习和决策能力，实现了真正的智能制造，如智能机床的应用。这些阶段的发展展示了制造业从传统生产方式到智能化制造的演进历程，每一阶段都标志着技术与生产方式的革新，推动了整体社会和经济结构的变革。人-信息-物理系统面向新一代智能制造的HCPS2.0的内涵新一代智能制造是面向未来的制造系统，融合了人工智能技术和制造技术，从多个视角定义了其内涵和特征。系统构成和角色定位综合智能系统：由人类、拥有人工智能的信息系统和物理系统组成，旨在实现制造价值创造目标。物理系统：主要执行制造活动的能量和物质流动，是制造活动的执行者。信息系统：拥有人工智能，是制造活动信息流的核心，支持感知、认知、分析决策和控制，优化物理系统运行。人的角色：是系统的创造者、使用者和管理者，掌控制造活动的目标、方法和最终决策。技术本质和发展趋势技术融合：新一代智能制造通过深度融合新一代人工智能技术和制造技术，实现了三大技术进步：建模能力提升：处理复杂性和不确定性问题的能力显著提高，实现制造系统优化。人-信息-物理系统智能制造中的人机协同问题01020304"十四五"规划纲要强调智能制造的重要性，旨在推动制造业智能化升级，实现向"中国智造"的转变。尽管中国制造业发展迅速，但仍存在自主创新能力不足、资源利用效率低等问题，智能制造转型升级任务紧迫。人机协同是智能制造的核心，人与机器需共同完成任务，实现资源适配与自主协同。"人机智能融合"是智能制造的深层内涵，涉及人与信息系统、物理系统的交互。智能制造面临的挑战包括生产模式需适应柔性化、个性化需求，人作为关键因素不能被忽视。智能生产单元应由自动化、信息化、智能化模块组成，实现人机协同，提高生产效率。智能制造需重视人机协同，通过智能生产单元实现柔性化生产，满足个性化需求，同时保障工人的安全感和幸福感，促进人与机器的和谐共处。人-信息-物理系统人与信息系统、物理系统交互的技术体系HCPS2.0系统：智能制造系统基于新一代信息技术，旨在实现人机协同和生产过程的自治。智能融合：关键问题在于信息系统如何通过数据与模型实时感知、认知、分析、决策与控制物理系统，并与人协同优化资源分配。数字孪生技术：帮助操作人员更好地了解系统运行状态。人机协作：智能制造的柔性生产趋势要求实现人与制造系统的有效协同，特别是信息系统的状态感知。物理系统的角色：智能制造中的智能设备和机器人是核心组成部分，需要发展更灵活、安全的物理系统以实现真正的人机协作。32145人-信息-物理系统人与信息系统、物理系统交互的技术体系未来研发方向：研究人与机器人共同完成复杂作业的任务，减轻人的负担，提高生产效率和安全性，特别是在航空航天、造船和建筑等复杂制造领域。总体来说，自动化和智能化的发展并不会完全替代人，如何保障人与物理系统的交互顺畅，使机器快速准确地捕获操作人员的作业意图便成为实现人机协同作业的关键。新一代智能制造HCPS2.0的原理简图人-信息-物理系统新一代智能制造系统中人机交互鸿沟人机交互的三个阶段：操作人员感知信息物理系统并表达作业意图。信息物理系统理解作业意图并做出反应。评估人机信息传输过程，优化作业方式，降低认知负荷。人机交互鸿沟：评估鸿沟：操作人员对系统状态的理解与实际运行情况的差异。执行鸿沟：操作者心理认知与系统实际运行方式之间的差距。交互鸿沟的挑战：操作人员需投入认知资源来理解系统状态和预测操作结果。系统复杂性增加，交互鸿沟也随之增大。人-信息-物理系统新一代智能制造系统中人机交互鸿沟减小交互鸿沟的方法：设计者需了解操作人员的操作习惯与认知能力。研究人的潜在学习理论与心智模型，帮助设计更符合用户需求的系统。人机交互的评估与执行鸿沟04PARTFOUR智能制造过程感知、分析与决策框架智能制造过程感知、分析与决策框架工业人工智能（AI）正在迅速变革制造业，通过整合先进的算法、硬件和软件技术，实现了更高效、更智能的生产与管理。这一变革不仅依赖于核心赋能技术与工程化关键技术的共同使能，还包括了产业与应用层面的深度融合。本节将从技术、产业和应用三个视角深入探讨工业AI的技术体系、融合产品与服务，以及其在工业全环节中的核心应用模式与场景。智能制造过程感知、分析与决策框架智能制造体系框架技术视角：核心赋能技术与工程化关键技术共同推动工业AI的发展。工程化技术：提供软硬件支持和工业适配，确保AI技术在工业领域的实际应用。产业视角：AI与工业融合形成的关键产品、方案与服务是赋能工业的载体。基础软硬件：提供通用软硬件产品，如芯片、计算模块、AI框架等。智能工业装备：融合智能算法的机器人、AGV等生产制造装备。自动化与边缘系统：智能算法融合的工业控制系统。平台/工业软件与方案：包括AI融合的传统软件和工业互联网平台解决方案。应用视角：工业智能在全环节形成的核心应用模式与场景。识别类应用：工业视觉检测、表单识别、语音信号识别等。核心赋能技术：结合数据科学、知识工程、探索技术、应用技术，解决工业场景问题。智能制造过程感知、分析与决策框架智能制造体系框架数据建模优化类应用：智能排产、设备运维、工艺参数优化等，基于机器学习、深度学习技术。知识推理决策类应用：冶炼、设备故障诊断、供应链知识图谱等专家系统。工业智能体系智能制造过程感知、分析与决策框架智能感知与决策方法智能制造是指通过引入先进的信息与通信技术，将生产过程各环节进行高度集成与优化，以实现生产过程智能化、柔性化、高效化的一种制造模式。在智能制造中，人工智能技术扮演着重要的角色，尤其是在智能感知与决策支持方面的应用，智能制造过程感知、分析与决策框架智能感知方法在智能制造中，智能感知是指通过感知技术，获取制造过程中的信息并对其进行处理和分析，以实现对生产环境、设备状态、产品质量等方面的感知与监控。人工智能在智能感知中的应用主要包括图像处理、语音识别和传感器数据分析等方面。智能制造过程感知、分析与决策框架图像处理图像处理是智能制造中常用的一种感知方法。通过使用计算机视觉和图像处理技术，可以对生产现场中的图像进行识别、分析和处理。以下是具体的应用场景实例：1）生产过程监控：通过摄像头采集生产现场图像，利用图像处理技术进行实时监控。可检测设备运行状态异常、工艺参数偏差，及时发现并处理问题。2）产品质量检测：利用计算机视觉对产品表面进行缺陷检测，如瑕疵、划痕、变形等。可实现全自动监测，提高检测效率和准确性，降低人工成本。3）机器人视觉导航：利用图像识别技术，实现机器人对生产环境的感知和导航。可用于自动搬运、自动装配等复杂作业，提高生产自动化水平。智能制造过程感知、分析与决策框架工业互联网体系结构智能制造过程感知、分析与决策框架语音识别语音识别技术(AutomaticSpeechRecognition，ASR)是指通过计算机系统将人类语音信号转换为文字或控制命令的过程。它是人工智能和信号处理领域的一项重要技术。在智能制造中，语音识别可以应用于生产现场的工作指令传达和设备状态监测等方面。通过将语音指令转化为机器可读的指令，可以实现对生产过程的智能化控制和管理。语音识别技术在实际应用中还需要处理语音的噪音干扰、口音变化、语速变化等问题，以提高识别准确率和鲁棒性。以下是具体的应用场景实例：智能制造过程感知、分析与决策框架语音识别1）生产现场的语音指令控制：工人可以通过语音指令控制生产设备的启停、参数调整等操作，避免了繁琐的按键操作，提高了工人的工作效率和便捷性，可应用于对危险环境下的远程设备控制，提高生产安全性。2）生产任务的语音下达：管理人员可以通过语音下达生产任务、工艺指令等。指令被直接转化为机器可读的数据，减少了手工录入的错误。提高了生产任务分配的及时性和准确性，增强了生产调度的灵活性。3）维修保养的语音记录：维修人员可以通过语音记录设备维修和保养的信息。系统自动转化为电子台账，方便后续查阅和分析。提高了维修记录的完整性和准确性，为设备管理提供依据。智能制造过程感知、分析与决策框架传感器数据分析传感器数据分析是智能制造中的另一个重要的感知方法。通过利用传感器感知设备和环境的状态信息，可以实时监测生产过程中的温度、压力、湿度等参数，并进行数据分析和预测。通过分析传感器数据，可以及时发现异常情况，并采取相应的措施，以提高生产效率和产品质量。以下是具体的应用场景实例：1）设备状态监测与故障诊断：在生产设备上安装振动、温度、电流等传感器，实时监测设备运行状况。通过分析传感器数据，识别设备异常状态，预测可能的故障。利用数据挖掘和机器学习技术，建立设备健康状态模型，进行故障诊断和预测性维护。2）工艺参数优化：在生产线关键工序安装压力、流量、转速等传感器。分析这些工艺参数的实时数据，找出影响产品质量的关键因素。利用优化算法调整工艺参数，实现产品质量的持续改善。3）能源管理：在生产车间安装电力、水、气等能源消耗传感器。分析能源使用数据，发现能源消耗异常点和优化空间。基于分析结果，调整生产计划和设备运行模式，提高能源利用效率。智能制造过程感知、分析与决策框架决策支持方法智能决策是工业互联网智能化的“大脑”，是组织或个人综合利用多种智能技术和工具，基于既定目标，对相关数据进行建模、分析并得到决策的过程。该过程综合约束条件、策略、偏好、不确定性等因素，可自动实现最优决策，以用于解决新增长时代日益复杂的生产、生活问题。智能决策的关键技术主要包含机器学习技术、运筹优化技术等多种智能技术。机器学习技术通过强化学习、深度学习等算法实现预测，通常需要大量数据来驱动模型以实现较好的效果；适用于描述预测类场景，如销量预测。运筹优化技术基于对现实问题进行准确描述刻画来建模，通过运筹优化算法在一定约束条件下求目标函数最优解，对数据量的依依赖性弱，结果的可解释性强；适用于规划、调度、协同类问题，如人员排班、补配货。在逻辑侧对问题进行理解及分析进而建模（运筹优化），在数据侧对起因及结果的记录乃至预测（机器学习），两者构成了现实工业生产中解决问题的要件，但各自均存在不同程度的局限性，因此需要取长补短共同服务于决策质量和速度的提升。智能制造过程感知、分析与决策框架数据分析数据分析是智能制造中常用的一种决策支持方法。通过对感知到的数据进行统计分析和挖掘，可以获取生产过程中的关键指标和变化趋势，以支持管理人员进行决策制定。例如，通过对设备运行数据的分析，可以提前预测设备故障，并制定相应的维修计划，以避免生产中断和损失。常用的数据分析方法如下：1）时间序列分析：用于分析和预测生产过程中各种指标随时间的变化趋势，如产品产量、设备运行状态等。常用的方法包括移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等。可以预测未来的变化趋势，辅助生产计划制定。2）回归分析：建立生产过程中各因素之间的定量关系模型，如产品质量与工艺参数的回归关系。可以分析关键因素对目标指标的影响程度，为优化生产参数提供依据。智能制造过程感知、分析与决策框架数据分析3）聚类分析：将生产过程中的样本数据划分到不同的簇中，挖掘数据中的自然分组。可以识别设备状态异常点、产品质量问题等，为故障诊断和质量管控提供依据。4）机器学习：利用神经网络、决策树等机器学习算法，对生产数据进行建模和预测。可以准确预测设备故障、产品质量问题，支持制定预防性维护和质量改进措施。5）异常检测：通过建立生产过程的正常运行模型，识别数据中的异常值和异常模式。可以及时发现设备故障苗头、工艺偏差等，为预防性维护和质量改进提供支持。智能制造过程感知、分析与决策框架模型建立模型建立是一种将现实生产过程抽象为数学模型的方法。通过建立适当的模型，可以对生产过程中的关键参数进行仿真和优化。建立合适的模型后，可以对关键参数进行模拟和优化，找到最佳方案。在智能制造中常见的建模实例有以下几种：1）库存管理模型：通过建立库存管理数学模型，可以模拟库存水平、订货周期、订货量等参数的变化。优化这些参数，可以最大化利润，同时满足客户需求，避免缺货和积压；2）供应链优化模型：建立包括采购、生产、运输等环节的供应链数学模型。通过优化模型，协调各环节的资源配置，降低总成本，提高供应链效率；3）设备维护优化模型：建立设备故障率、维修成本等参数的数学模型。根据模型预测优化维护周期，降低设备故障率，减少维修成本。智能制造过程感知、分析与决策框架优化算法优化算法是智能制造中常用的一种决策支持方法。通过使用数学优化算法，可以对生产过程中的生产调度、路径规划等问题进行求解和优化。在生产调度中，可以利用优化算法对资源分配和任务安排进行优化，以实现生产任务的高效完成。以下是在智能制造中常用的优化算法：1）遗传算法(GeneticAlgorithm，GA)：模拟自然选择和遗传的过程，通过选择、交叉、变异等操作不断优化解。适用于复杂组合优化问题，如生产排程、物流路径规划等。可以得到较优的可行解。2）模拟退火算法(SimulatedAnnealing，SA)：模拟金属退火过程，通过以概率接受劣解的方式跳出局部最优。适用于非线性、非凸优化问题，如工厂布局、设备维护等。可以得到全局最优解。智能制造过程感知、分析与决策框架优化算法3）蚁群算法(AntColonyOptimization，ACO)：模拟蚂蚁寻找最短路径的过程，通过信息素传递实现群体协作优化。适用于组合优化问题，如车间生产调度、物流配送路径规划等。能够快速找到近似最优解。4）粒子群优化算法(ParticleSwarmOptimization，PSO)：模拟鸟群、鱼群等群体生物的觅食行为，通过个体和群体信息的交互优化。适用于连续优化问题，如工艺参数优化、能源管理等。该算法收敛速度快，易实现。5）混合整数规划(MixedIntegerProgramming，MIP)：结合整数变量和连续变量的数学规划方法，可求解复杂的离散优化问题。适用于生产线平衡、供应链优化等问题，可得到全局最优解。求解过程复杂。本章小结

本章节全面探讨了智能制造作为信息技术与现代制造业融合的产物，其核心在于实现生产过程的智能感知、分析和优化决策。在数字经济的推动下，智能制造成为新一轮工业革命的焦点，国际间竞争激烈，各国纷纷推出智能制造战略。中国在智能制造领域虽取得进展，但也面临关键技术依赖和工业互联网基础不稳等挑战。未来，中国将加强战略部署，提升基础设施和人才培养，以增强国际竞争力。同时，章节引入了人-信息-物理系统（HCPS）的概念，分析了其在智能制造中的应用，并从技术、产业、应用三个视角深入讨论了智能制造的体系框架，包括机器学习、深度学习、工业适配技术，以及智能感知与决策方法，为智能制造的深入研究和实践提供了理论基础和应用指导。项目单元建立一个智能制造过程感知分析与决策系统，可以为保障制造系统的高效率及高质量运行。本书将提供一个感知分析与决策系统原型的构建与开发指导，以支持读者完成项目开发实训。本项目单元将提供功能模块整体框架架构说明，具体模块开发将在后续章节中结合知识点进行说明。本章习题1-1智能制造的定义是什么?

1-2智能制造与传统制造的主要区别是什么？

1-3智能制造有哪些特征？

1-4简述智能制造的发展阶段和主要特征。

1-5中国智能制造在发展过程中面临哪些主要挑战？

1-6工业4.0的核心理念是什么？

1-7在智能制造系统中，物联网（IoT）的角色是什么？

1-8简述智能制造系统中的HCPS2.0的主要特点和其相对于HCPS1.5的进化。

1-9在智能制造中，如何利用人工智能和机器学习技术优化生产过程？

1-10工业智能的三类核心应用模式是什么？请简要描述。

1-11优化算法在智能制造中的应用有哪些？请举例说明。

1-12常用的数据分析方法有哪些？第2章制造系统感知技术CONTENTS制造系统及其感知技术概述传感器与机器视觉设备及物料感知环境感知人员感知目录01PARTONE制造系统及其感知方式概述制造系统及其感知方式概述制造模式与感知概述智能制造自20世纪80年代提出，已经演进为包括柔性制造、网络协同、全生命周期追溯和个性化定制等多样化制造模式。这些模式利用物联网技术实现数据互通，通过信息物理系统融合物理与信息层面，结合大数据分析和人工智能优化决策过程，构建了从数据采集到科学决策的完整闭环。机器感知系统，作为智能制造的核心，通过传感器和控制装置捕获生产信息，实现实时监控和自动调整生产参数，提升效率与品质。物联网技术的进步使得机器感知在智能制造中的作用日益凸显，不断推动生产向智能化和高效率转型。

制造系统及其感知方式概述制造过程及其感知对象0504020301在制造系统中，涉及的制造要素众多，其中需主动采集数据信息的机器感知对象主要包括以下几类：1.在制品感知：车间中的在制品状态随工序变化而变化，主动采集其数据信息有助于管理层掌握生产进度并为生产追溯提供依据，对提高生产效率和透明度至关重要。2.物料标识与管理：物料的自动感知通过标签技术实现，确保物料的正确使用和追溯，防止物料混淆，提高物料管理的准确性和效率。3.工具与工装定位：工具和工装的标识和定位减少工人寻找时间，提高生产准备效率，读写器感知标签信息，便于快速获取和归还，优化生产流程。4.人员身份与权限管理：通过工人佩戴的标签实现无纸化和自动化管理，记录工序负责人，实现工序的电子“签字”，并通过标签分配权限，监控工人分布，增强生产现场的管理能力。制造系统及其感知方式概述制造过程及其感知需求制造车间环境的复杂性带来管理上的挑战，传统管理方式存在实时性差、数据获取能力弱、人员主观性强等问题，这些问题降低了生产能力和经济效益，难以满足高效化和透明化的需求。制造过程的机器感知通过以下方面提升管理效率和决策质量：1.生产要素信息采集：利用标签技术实时采集生产要素的静态和动态信息，确保数据的实时性和准确性，完善生产数据管理。2.生产要素区域定位：通过读写器感知标签，生成包含编码和时间的感知记录，实现生产要素的区域定位，减少搜索时间和成本，提升效率。3.制造过程实时监控：部署设备采集关键数据，为管理人员提供实时生产情况，以便及时调整计划和资源分配。

制造系统及其感知方式概述制造过程及其感知需求5.数据处理与信息推送：对大量采集数据进行预处理，消除冗余和错误，提高数据价值。使用复杂事件处理技术从标签读取事件中推理出高语义层级事件，并将信息推送给管理人员，支持科学判断和决策。智能制造系统强调物理系统与虚拟系统间的数据交互和感知，通过机器视觉、设备、物料、环境和人员感知等技术，进一步提升生产效率和产品质量。4.制造过程追溯：利用感知记录快速查询产品加工信息，确定问题原因，提出改进策略，提升产品良品率，发现生产瓶颈，优化设备部署。02PARTTWO传感器与机器视觉传感器与机器视觉现代信息技术发展到今天，传感器的重要性越来越高，物联网、人工智能、数字孪生、智能制造以及元宇宙等，都离不开传感器。从智能手机到智能语音设备，从能源平台到工业设备，传感器自然而然地“化身”为人类连接机器、人类自身，以及自然环境的外延器官，它帮助人类将曾经不可知、难判断的信息变成易获取、更精准的数据。在传感器的下游往往需要机器视觉的相关技术进行支撑，目的在于提供信息以支持生产制造过程，虽然场景较为固定简单，但要求较高的精度与准确率。简而言之，机器视觉就是用机器代替人眼完成测量和判断任务。通过机器视觉产品将摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。传感器与机器视觉传感器传感器就是能感受规定的被测量并能按一定规律将这些信息转换成可用信号的器件或装置。一般由敏感元件和转换元件组成。感知的对象包括温度、湿度、电流、转速、转矩等诸多物理量，物联网底层不单单只有传感器，还有相应的执行器与控制单元。其中，IEEE1415传感器接口规范为智能传感器的接口做了进一步的规范，这样在很大程度上就可以避免当前工业总线不一致的问题，同时也增加量传感器的易用性与降低了集成开发的难度。传感器与机器视觉传感器的分类位移传感器，也称为线性传感器，主要用于测量实物尺寸和机械位移。它们分为模拟式和数字式，其中模拟式进一步分为物性型和结构型。模拟式结构型位移传感器，如电位器式、电感式、电容式、电涡流式和霍尔式，它们通过物理量变化转换为电阻或电压输出，反映位移量值和方向。数字式位移传感器便于与计算机系统直接连接，应用日益广泛。常见的传感器按被测量分类，传感器包括位移传感器、温度传感器、速度传感器、湿度传感器等。传感器与机器视觉传感器的分类温度传感器用于将温度变化转换为可用信号，分为接触式和非接触式。非接触式温度传感器在工业制造中较为常见，基于黑体辐射定律，通过辐射测温仪表进行温度测量，包括亮度法、辐射法和比色法，实现无需接触被测物体的温度监测。智能传感器作为高新技术的快速发展产物，其发展主要体现在微型化、智能化和高性能化三个方向。智能化不仅涉及基本的测量功能，还包括数据处理、自诊断、自补偿和双向通信等高级功能，这些功能显著提升了传感器的性能和可靠性。高性能化则指智能传感器能够自我分析和调整，抵抗外部电磁干扰，并通过数字滤波和人工神经网络技术提高信噪比和分辨力。智能传感器功能强大，能自动化校零、标定、校正，有效采集、存储、记忆和预处理数据。其具备自动化检测、故障定位、决策处理和逻辑判断功能，还有标准化数字输出和双向通信功能。智能传感器示例传感器与机器视觉机器视觉机器视觉利用非接触感应设备获取并解析图像信息，以控制机器或流程。其分为“视”和“觉”两部分。“视”通过硬件如光源、相机等将外界信息转化为数字信号；“觉”则是计算机处理这些信号的软件算法。机器视觉系统主要有照明电源、镜头、相机、图像采集/处理卡、图像处理系统、其他外部设备等组成，如图所示：机器视觉系统结构示意机器视觉技术在工业应用中包括检验、计量、测量等，例如：汽车焊装生产线，检查车门和前后盖涂胶是否连续、高度达标；啤酒罐装生产线，检查瓶盖密封和液位。机器视觉检验比人工更快更准确。传感器与机器视觉智能自动识别技术自动识别技术是一种计算机技术与自动化技术相互融合的产物，主要能实现以下几大功能：数据编码、数据采集与标识、数据管理与传输等，包含射频识别技术(RFID)、条码识别技术、语音识别技术、图像识别技术、磁识别技术以及光学字符识别(OCR)等技术。对于上述识别技术，每种技术既有自己的优势同时也存在自身局限，因此针对不同的应用场合及用途，往往需要将上述几种技术联合起来使用来满足应用需求，如RFID跟条码识别技术、图像处理技术与语音识别技术。传感器与机器视觉图像识别技术图像识别技术通过计算机分析摄像机采集的图像，识别不同目标与对象。过程涉及预处理、特征点提取和匹配。图像预处理将原始图像转化为数字图像，包括采集、增强、复原、编解码和分割。特征点提取采用阈值分割等算法，匹配则可用模板匹配模型。该技术广泛应用于货物检测、视觉导引、卫星遥感、交通管理等领域，常见技术有人脸识别、指纹识别和文字识别，持续突破与发展中。传感器与机器视觉二维码识别技术二维码识别技术在自动识别技术领域里面属于当前应用较为重要而广泛的技术。它是利用图像识别技术对二维码实现灰度化、二值化、校正并最终解码的技术。它具有低成本、高密度存储、超高速读取、较强纠错能力等特点，识别完成后，通过接口电路向计算机发出中断信号并进入中断服务程序，最终将二维码数据信息显示在计算机，从而完成二维码的识别过程。传感器与机器视觉射频识别(RFID)技术智能物料输送系统主要依赖RFID和条形码技术采集生产数据。RFID技术通过读卡器与电子标签电磁耦合实现信息采集，近年发展迅速。-美国：在消费与自动化生产领域广泛应用RFID，技术领先。-欧洲：厂商如Philips、STMicroelectronics推广RFID，应用于交通、仓储、金融等领域。-日本：2004年全面推行RFID，应用于音乐、书籍、消费电子等多个领域。国内RFID技术现状-初步应用，中低频技术有优势，高频技术待突破。-主要应用于物流、公共交通、身份识别等领域。-技术发展不平衡，市场前景广阔，需突破关键技术以达到国际水准。传感器与机器视觉计算机视觉相关算法计算机视觉任务涉及：1.图像分类：区分不同类别目标的图像处理方法。2.物体检测：检测图像中的物体及其位置，用矩形框标识。3.语义分割：在语义上理解图像像素，判断哪些像素属于哪个目标。4.目标跟踪：利用视频或图像序列信息，对目标外观和运动建模，预测并标定目标位置。图像预处理指在最低抽象层次的图像上操作，输入输出为亮度图像，以亮度值矩阵表示。旨在改善图像数据，抑制变形，增强重要特征。相关算法包括像素亮度变换、空间几何变换、图像平滑、边缘检测等。传感器与机器视觉像素亮度变换像素亮度变换可以修改像素的亮度。其方法主要可以分为两类：（1）亮度矫正。修改像素的亮度时，需要考虑改像素原来的亮度及其在图中的位置。（2）灰度级变换。无需考虑像素在图中的位置。亮度变换示例2传感器与机器视觉像素亮度变换亮度矫正，理想假设下，图像获取和数字化设备的灵敏度不应该与图像位置有关，但在很多实际情况下是不成立的。例如，传感器光敏元件不具有均衡一致的灵敏度、不均匀的物体照明等原因可能使得亮度与位置有关。退化的图像可以表示为𝑓(𝑖,𝑗)=𝑒(𝑖,𝑗)𝑔(𝑖,𝑗)，其中𝑒(𝑖,𝑗)代表错误系数，𝑔(𝑖,𝑗)代表没有退化的图像。则矫正方法为下式𝑔(𝑖,𝑗)=𝑓(𝑖,𝑗)𝑒(𝑖,𝑗)(2-1)灰度级变换不依赖于像素在图像中的位置。一个变换𝑠=𝑓(𝑟)可以将原来在范围[𝑟0,𝑟𝑘]内的亮度r转换为范围[𝑠0,𝑠𝑘]的亮度s。可以分为线性变换、对数变换、幂律变换、直方图均衡化四种方法。传感器与机器视觉像素亮度变换线性变换假设r是变换前的灰度，s是变换后的灰度，则线性变换函数为𝑠=𝑎∗𝑟+𝑏，当a与b取值不同时的效果如下：a>1，增加图像对比度；0<a<1，减小图像对比度；a=1且b≠0，图像整体变亮或变暗；a<0且b=0，图像亮区域变暗，暗区域变亮；a=-1且b=255，图像反转，获得负片。负片可以较好增强图像暗区域的白色或灰色细节。反片示例传感器与机器视觉像素亮度变换对数变换的通用公式为𝑠=c∗𝑙𝑜𝑔(1+𝑟)，其中c是一个常数，假设r≥0，原图像中范围较窄的低灰度值映射到范围较宽的灰度区间；灰度较宽的高灰度值区间映射为较窄的灰度区间。对数变换扩展了暗像素值并压缩了高灰度值，能增强图像中的低灰度细节。对数变换示例传感器与机器视觉几何变换几何变换是一个矢量函数T，将一个图像f(x0，y0)经过几何变换产生目标图像g(x1，y1)，则该空间变换（映射）关系为几何变换可以消除图像获取时出现的几何变形，它不改变像素值大小，值是在图像平面上进行像素的重新安排。一个几何变换需要两部分运算：空间变换（如平移、旋转、镜像），以及亮度插值算法。最近邻插值是最简单且最快的插值方法，即赋予点(x，y)以在离散光栅中离它最近的点g的亮度数值。双三次插值是二维空间中最常用的插值方法，插值点(x，y)的像素灰度值通过矩形网格中最近的16个采样点的加权平均得到，传感器与机器视觉几何变换各采样点的权重由该点到待求插值点的距离确定。最近邻插值的优点在于计算量很小，算法简单，运算速度较快；而缺点则是灰度值有明显的不连续性，图像质量损失较大，会产生明显的马赛克和锯齿现象。双线性插值的优点在于图像质量较高，基本克服了最近邻插值灰度不连续的特点；缺点在于计算量稍大，程序运行时间稍长，缩放后图像的高频分量受到损失，图像边缘在一定程度上变得较为模糊。双三次插值的优点在于能产生比双线性插值更为平滑的边缘，计算精度很高，处理后的图像像质损失最少，效果最佳；缺点则是计算量最大，算法最复杂。传感器与机器视觉图像平滑局部预处理是指，图片的像素由其附近一小片区域的像素值来获得的。根据处理的目的，可以将局部预处理方法分为两组：平滑，目的是抑制噪声或其他小的波动，等同于在傅里叶变换中抑制高频部分；梯度算子，基于图像的局部导数。导数在图像函数快速变化的位置处较大，梯度算子的目的是在图像中显现这些位置。可能会提升噪声水平。传感器与机器视觉在图像上，对待处理的像素给定一个模板，该模板包括了其周围的邻近像素。将模板中的全体像素的均值来替代原来的像素值的方法。滤波器所选取的窗口宽度越宽，图片越模糊。均值滤波器的缺点是会使图像变模糊，原因是它对所有的点都是同等对待，在分摊噪声时，将边界点也分摊了。为了改善效果，可采用加权平均的方式来构造滤波器。均值滤波器示例图像平滑传感器与机器视觉中值滤波器某些噪声（如椒盐噪声）的像素点比周围的像素亮（暗）许多。如果在某个模板中，对像素进行由小到大的排列，最亮或者最暗的点（噪声）会被排在两侧。取模板中排在中间位置上的像素的灰度值替代待处理像素的值，就可以达到滤除噪声的目的。K近邻平滑滤波器在图像上的景物之所以可以辨认清楚是因为目标物之间存在边界，边界点与噪声点有一个共同的特点是，都具有灰度的跃变特性。经过平滑滤波处理之后，图像就会变得模糊。因此在进行平滑处理时，首先判别当前像素是否为边界上的点；如果是，则不进行平滑处理；如果不是，则进行平滑处理。图像平滑传感器与机器视觉边缘检测边缘是指图像中灰度发生急剧变化的区域。图像灰度的变化可以用图像的梯度反映。边缘检测则是求连续图像f(x，y)梯度的局部最大值和方向。最简单的梯度计算方法可近似为：𝑓(𝑥)=𝑓(𝑖,𝑗)−𝑓(𝑖+1,𝑗)

𝑓(𝑦)=𝑓(𝑖,𝑗)−𝑓(𝑖,𝑗+1)

另一种方法则是用梯度算子来检测边缘传感器与机器视觉边缘检测给定图像f(m，n)在两个正交方向H1和H2上的梯度φ1(m,n)和φ2(m,n)如下：

那么边缘强度和方向则是：传感器与机器视觉卷积神经网络目前，卷积神经网络（CNN）在语音分析和图像识别领域备受关注，它成功训练多层神经网络，对多维信号输入具有优势。CNN已广泛应用于语音识别、图像识别等大规模机器学习问题。CNN是专为处理二维数据设计的多层神经网络，每层由多个二维平面组成，平面内神经元独立，相邻层神经元连接。CNN采用权值共享结构，类似生物神经网络，可调整网络深度和广度，对自然图像有强假设。与全连接网络相比，CNN具有更少的连接数和权值参数，更易于训练。传感器与机器视觉卷积神经网络基于卷积神经网络的图像识别一个简单CNN模型由两个卷积层（C1，C2）和两个子采样层（S1，S2）组成。原始图像通过卷积运算在C1层产生特征映射图，S1层进行加权平均和激活得到新特征映射图。随后，这些映射图与C2层滤波器卷积，并通过S2层输出。最终，S2层输出向量化后输入到传统神经网络训练。传感器与机器视觉卷积神经网络卷积神经网络模型结构示例卷积神经网络的基本结构大致包括：卷积层、激活函数、池化层、全连接层、输出层等。传感器与机器视觉卷积神经网络图像分类问题将图像划归为若干个类别中的某一种，主要强调对图像整体的语义进行判定。AlexNet首次将深度学习应用于大规模图像分类，它是一个８层的卷积神经网络，前５层是卷积层，后３层为全连接层，其中最后一层采用softmax进行分类。该模型采用Rectifiedlinearunits（ReLU）来取代传统的Sigmoid和tanh函数作为神经元的非线性激活函数，并提出了Dropout方法来减轻过拟合问题。Alexnet网络结构传感器与机器视觉卷积神经网络1）输入层：AlexNet首先使用大小为224×224×3图像作为输入（后改为227×227×3）。2）第一层（卷积层）：包含96个大小为11×11的卷积核，卷积步长为4，因此第一层输出大小为55×55×96；然后构建一个核大小为3×3、步长为2的最大池化层进行数据降采样，进而输出大小为27×27×96。3）第二层（卷积层）：包含256个大小为5×5卷积核，卷积步长为1，同时利用padding保证输出尺寸不变，因此该层输出大小为27×27×256；然后再次通过核大小为3×3、步长为2的最大池化层进行数据降采样，进而输出大小为13×13×256。传感器与机器视觉卷积神经网络4）第三层与第四层（卷积层）：均为卷积核大小为3×3、步长为1的same卷积，共包含384个卷积核，因此两层的输出大小为13×13×384。5）第五层（卷积层）：同样为卷积核大小为3×3、步长为1的same卷积，但包含256个卷积核，进而输出大小为13×13×256;在数据进入全连接层之前再次通过一个核大小为3×3、步长为2的最大池化层进行数据降采样，数据大小降为6×6×256，并将数据扁平化处理展开为9216个单元。6）第六层、第七层和第八层（全连接层）：全连接加上Softmax分类器输出1000类的分类结果，有将近6千万个参数。传感器与机器视觉卷积神经网络卷积神经网络与残差学习随着卷积神经网络层数的增加，训练难度提高，导致准确率饱和或下降。团队发现，当网络最优时，某些层输入输出一致。因此，提出深层残差网络ResNet，运用残差表示，采用Shortcutconnection确保准确率随层数增加而提高。物体检测与深度学习模型物体检测比图像分类更复杂，涉及多物体定位和识别。RossGirshick等将CNN用于物体检测，提出R-CNN模型。R-CNN使用Selectivesearch提出候选区域，输入CNN提取特征，然后分类。R-CNN还训练线性回归模型修正坐标。FastR-CNN改进最后一个池化层，提出RoIpooling层，允许整张图像和候选区域坐标一起输入CNN，减少计算量。此外，FastR-CNN修改CNN的softmax层为两个并列全连接层，用于分类和坐标修正，设计多任务损失函数训练。传感器与机器视觉03PARTTHREE设备及物料感知设备及物料感知制造资源感知制造资源主要指工装夹具、加工设备等。对这些制造资源实时进行信息采集、数据传输、数据分析等，可以使管理人员实时掌握制造资源状态，当有异常情况发生时，可以对生产及时调整。也可以通过对生产设备数据的分析，达到最优化配置。具体而言，在整个制造过程中涉及的制造资源按其作用及主被动关系分为以下四种：1.工件（或物料），主要包括原材料、零部件、半成品和成品等，它是制造过程中的被加工对象。2.加工设备，主要包括各种机床、加工中心等。3.搬运设备，主要包括各种托盘搬运车、叉车及自动引导车、机械手臂等，用于对物料、产品、零件等的运输。4.存储设备，通常用于原材料及产品的存放，也可表示为制造过程中的暂存区或缓冲区等。设备及物料感知制造资源感知四类制造资源在一定加工工艺和制造环境的作用下进行加工、搬运以及存储等活动。加工设备：加工设备是制造系统的核心，包括机床、加工中心等，需上下料机器人等辅助装置。为避免搬运设备等待，配置输入、输出缓冲区。加工设备在工作时可能发生故障，需停机维修。搬运设备：搬运设备在制造系统中负责工件的移动，如托盘搬运车、叉车等。其活动包括工件搬运到缓冲区、工位间搬运、不合格品处理、成品搬运及复位等。存储设备：存储设备是制造系统中暂存工件或成品的容器或空间，分为可用和已用两种状态。主要活动包括工件放入和取出。制造资源感知和过程控制系统：该系统位于计划管理层和车间控制层之间，实现信息双向交互。接收生产计划，细化后下达生产指令。通过物联网感知资源信息，指导设备操作，并实时更新相关信息至数据库，反馈至计划管理层。设备及物料感知制造资源感知在制造资源感知和过程控制系统中，感知和控制的内容主要包括生产计划执行状态、可视化的资源感知和制造过程控制等。1.生产计划执行状态：实时的感知并更新作业计划的执行状态，包括批次信息、计划生产数量、已完成数量等，当市场环境发生变化时，可对正在执行的作业计划进行实时变更，以实现对作业计划状态的控制。2.可视化的资源感知和制造过程控制：实时感知获取设备运行状态和工件批次、编号、质量信息等，并解析出工件的模型，实时显示工件的状态，同时通过解析出的工件ID、工艺编号、质量等相关信息指导设备对工件进行对应的操作。设备及物料感知制造资源感知接入实例制造资源感知接入概述制造资源感知接入涉及多种工业现场异构物理设备，如机械、电气、表面工程装备、机器人等。其过程包括现场数据获取、初步处理，与云平台协同实现价值挖掘，应用于监控、故障诊断、工艺优化等，旨在提高效率、降低损耗。制造资源感知接入基本框架设备及物料感知制造资源感知接入实例特点与难点主要特点与难点在于互联互通、互操作和高可靠安全。通过设计边缘智能网关支持多种通信协议，构建资源接入信息模型，实现互操作。从硬件与软件层面考虑可靠性与安全性。设备资源接入模型设计结合应用场景，设计设备资源接入模型，提供全面数据和有效语义，支持后续数据分析与应用。模型包括对象、变量、方法和视图，复杂度由设备决定。通信协议与安全防护为支持各类工业智能应用，需多种通信协议支持和安全防护技术。包括现场总线、硬件端口、无线通信、网络通信协议支持，以及防火墙、身份认证等安全防护措施。设备及物料感知物料状态信息感知在生产过程中，物料是制造的基础。对车间内物料信息进行感知分析，实现物料来源、去向、库存等的透明化，可以有效避免因材料不足引起的生产延误。在制造过程中，物料大多由专门的系统进行管理，称为物料输送管理系统。近年来，先进的物料输送系统在我国得到了广泛的应用。但无论是技术水平还是应用程度，与国外的先进技术相比，我国物料输送系统的发展，还不能满足现阶段物流的要求，不足之处主要体现在以下几个方面：1）我国处于物料输送系统发展的初级阶段，缺少行业标准，导致各种物料输送设备标准不统一，导致设备之间无法顺畅的感知互联；2）企业缺乏对底层设备的关键数据信息采集与监控，进而缺乏对整个物料输送系统性能和效率达到最优的综合考虑；3）多数企业选择物料输送设备时，将价格作为首要因素，忽视对输送设备的智能化改造；4）多数企业没有搭建起多种异构网络的互联体系，使得整个物料输送系统的综合调度管理不够数字化、智能化。设备及物料感知物料状态信息感知在现今的智能物料输送系统中，要实现各类设备能够互联互通互操作，必须在一个完整的物联网架构中完成，主要包含三个层次：底层是用来感知信息、获取数据的感知层；第二层是进行数据传输的网络层，通过无线局域网、3G技术、4G技术等移动通信网将获取得到的信息传递给应用层，同时将应用层的指令信息传达给感知层；最上层则是完成控制决策、数据可视化的应用层，通过与企业的具体应用场合的深度融合，结合企业资源管理系统以及制造执行系统、云计算等技术，来完成设备间的智能感知互联。设备及物料感知物料状态信息感知1.智能终端的大量使用，使得工作人员以及相关设备状态能够及时获取，这也是企业实现MES以及ERP系统重要的一环；2.底层设备智能化，不仅仅包含自动化的生产，同时包含设备运行状态相关数据的采集与处理，具备丰富的感知，并且能够实现初步的自适应生产与诊断能力；3.具备大量的智能感知单元，如智能电机运行参数如温度、转矩、转速、电流等重要参数的获取；4.拥有广泛的无线传感网络（WSN），传感网络中的各传感节点具备自组网功能，能够将各个生产环节的大量相关数据进行大数据分析与处理，从而达到对整个智能物料输送系统物料输送系统作为自动化生产线必不可少的一个环节，主要包含输送线、自动化生产设备、移载机构、物流小车(AGV)、机器人、作业人员等部分组成。整个生产任务的完成都必须建立在高效、稳定且可靠的物料输送系统的基础上，针对传统物料输送系统的无法满足当今工厂多产量、多品种的产品生产需要，因此，研制一套智能物料输送系统迫在眉睫，其智能性主要体现在：设备及物料感知物料状态信息感知面向智能物料输送系统的诸多信息中，基于物联网的现场实时数据采集实现智能化生产的重要组成部分，不仅仅利用底层的传感器感知单元来采集生产现场数据，同时通过CAD、CAM、CAPP等生产制造信息系统来获取一线的生产制造数据，并将两者数据通过一系列的互联技术达到上层对底层设备、人员、物料等相关信息的监控。目前，针对国内外的总体数据采集技术而言，在采集系统实时工况信息以及设备运行信息的方式上主要可分为三种类别：传感器检测与采集技术、自动识别技术以及自动化设备标准化接口采集技术。设备及物料感知传感器检测与采集技术在实际的物料输送系统中，传感器的应用无处不在，无论是对于工位点工件有无的检测，还是距离工件远近的检测等，都发挥着重要作用。一般而言，作为评价传感器性能好坏的指标主要包含两方面：采样精度与采样速度，其中表示采样精度的有传感器的线性度、灵敏度、分辨力三个层面，线性度表征了传感器实际测量效果与理论效果的误差表现；灵敏度是指输出量与输入量的量纲之比；分辨力是指感受到外部测量量最小变化的能力。一般而言，由于物料输送系统线路较长、设备布局较为分散，因此采用集散型多传感器数据采集系统，不仅结构简单、成本低、而且对环境要求不高，易组成系统。设备及物料感知传感器检测与采集技术传感器数据采集系统结构设备及物料感知自动识别技术自动识别技术是利用一定的识别装置，通过识别装置与物品之间的接近活动，进而自动获取相关信息，并将这些信息提供给后台计算机处理的一项技术。一般而言，自动识别技术主要包括条码识别技术、射频识别技术、光学字符识别技术、磁卡及智能卡识别技术、生物识别技术、语音识别与视觉识别技术等，如下图所示。这些技术都是通过嵌入式智能终端通过各种光电感应、磁感应以及人工智能技术来完成相应的自动识别功能。面对智能物料输送系统，利用自动识别技术确实能够较好的将员工信息、物料信息、加工信息、装配信息等采集起来，获取当前生产状态下的实时数据，进一步提高整个系统的感知能力。设备及物料感知自动识别技术自动识别技术分类面对智能物料输送系统，利用自动识别技术确实能够较好的将员工信息、物料信息、加工信息、装配信息等采集起来，获取当前生产状态下的实时数据，进一步提高整个系统的感知能力。设备及物料感知自动化设备标准化接口采集技术在整个物料输送系统中，工业自动化设备提供标准接口，如RS232、RS485、CAN、Ethernet、OPC、IO信号，用户可直接采集数据。OPC作为国际通用通讯规范，解决了设备间互联互通问题，采用C/S模式，方便系统集成与二次开发。多数设备留有此接口，连接后可实现数据采集。大型系统中，触摸屏等显示设备通过人工输入完成数据交互，这部分数据也可采集。设备及物料感知智能物料输送感知系统的实例设计多AGV系统实现RFID信息感知和多源信息综合调度，通过Zigbee网络感知AGV状态，支持视觉和磁导引巡航，提高系统运作效率。智能摩擦输送线由16个独立电机驱动单元组成，通过无线组网上传状态信息，OPC和CAN总线控制多条悬挂线作业，阅读器读取电子标签信息，控制中心实现智能化管控和故障预判。EMS输送线能自主充电，移动灵活，适用于空间快速转移。视觉移载平台通过视觉定位和传感器感知托盘位置、物料信息，实现AGV与空中输送线的中间传递。工件检测/装配设备通过智能传感器和RFID检测产品质量，选择合适的质量检测标准。网络视频监控系统实时整体化监控物料输送过程，结合现场数据，提高智能物料输送系统的感知管控能力。以实验室设施为基础，整合多AGV输送系统、智能摩擦输送线、EMS输送线、视觉移载平台、工件检测/装配设备、网络视频监控系统，构建智能化物料输送感知系统。04PARTFOUR环境感知环境感知人类社会的生产生活离不开对周围环境参数信息的获取和利用。环境中存在着大量人类感兴趣的信息，比如温度、湿度、气体组分浓度、加速度、振动、磁场、光照强度等典型参数，而对这些环境量的感知是信息获取和利用的重要方式与前提。在制造系统中同样如此。因此，环境感知系统应运而生，它利用各类感知传感器将环境中的目标参数转化为仪器设备可以识别测量的电信号，从而对环境信息进行有效利用。环境感知环境感知智能微系统环境感知系统常用于资源受限环境，要求微型化、低功耗、低成本和智能化。MEMS传感器阵列作为关键单元，其准确性和稳定性至关重要。但环境因素如化学反应、外部干扰等易影响敏感特性，导致基线漂移或故障，影响系统性能。由于MEMS传感器阵列的小型化和集成化特点，以及恶劣环境下使用故障概率较高。因此，采用包含故障检测、隔离、恢复和漂移补偿功能的自检测自校正技术，实时在线监测MEMS传感器阵列工作状态，并进行故障或漂移校正是必要的。环境感知环境感知系统自检测环境感知智能微系统利用MEMS气体传感器阵列来检测气体组分和浓度，为气体识别和浓度预测提供数据。但MEMS气体传感器阵列可能因环境干扰或人为因素出现故障，影响检测准确性。为此，建立故障检测模型是关键，该模型通过分析正常工作状态下的传感器数据来训练，以便快速识别异常。在数据采集过程中，电压波动和人为干扰可能导致数据集中出现异常和噪声。因此，实施数据预处理至关重要，它能够提高数据质量，确保模型训练使用的数据显示真实应用情况，从而提升故障检测模型的性能和可靠性。环境感知环境感知系统自检测

环境感知环境感知系统自检测在传感器故障检测中，机器学习方法如SVM、PCA、KNN和ANN各有优势和局限。SVM能准确检测异常但不适合自检测自校正。KNN在搜索邻居节点时存储需求大，且难以实现实时检测。ANN计算复杂度高，需要多个模型。相比之下，PCA通过简化统计量进行故障检测，计算简单、速度快，且易于集成到自校正流程中。PCA本身是一种降维技术，能将多维变量转换为低维不相关变量，同时保留原始数据的主要信息。05PARTFIVE人员感知人员感知人员行为感知概述人类行为涵盖身体、心理和社会活动能力，涉及生命全阶段的发展。在人机交互中，人员行为识别通过技术手段识别和理解人类与机器或系统交互时的行为和意图。这涉及分析用户与机器人或界面的互动，以提高系统响应性和适应性，增强用户友好性和交互效率。目前，研究人员采用传感器和数据分析技术，如机器视觉、3D传感器、边缘计算和多模态数据融合，以有效识别和理解人员行为。人员感知机器视觉机器视觉技术结合摄像头和图像处理算法分析人类行为。通过深度学习算法，实时识别人员行为，如姿态、手势、面部表情。应用场景包括监控系统异常检测、自动驾驶行人和车辆识别。3D传感器如Kinect和LiDAR，捕捉三维空间中的人类行为。通过光信号构建环境和人物的三维模型，在VR和AR中有重要应用，如VR游戏中捕捉玩家全身动作。边缘计算边缘计算在数据源附近处理数据，减少传输延迟，提高实时处理效率。在行为感知中，边缘计算快速分析传感器数据并实时响应，如智能家居系统监测家庭成员行为并自动调整家电。多模态数据融合多模态数据融合整合不同类型传感器数据，提高行为识别准确性和鲁棒性。例如，结合视觉、音频、压力传感器数据，系统更全面地理解和识别人的行为和意图。人员行为感知概述协作机器人与人机协作装配近年来，制造业中协作机器人出货量大幅增长。2020年全球出货量仅2,000余台，预计2026年将超47,000台。增长归因于其高度精确性和通过机器学习提升性能的能力。协作机器人支持工人执行体力、认知和危险操作，如减轻工作量、减轻精神压力、处理危险材料。其功能和设计日益依赖对人类行为的精确感知，这一发展推动销量增长。具备感知能力的协作机器人可在无安全栅栏环境中与工人直接合作，改变操作模式。集成先进视觉系统和传感器，实时监测工人动作和位置，提高操作灵活性和生产效率，同时增强工作环境安全性，使机器人更有效地支持人类。人员感知人机工程学的发展人员感知人机环境交互科学旨在实现人与机器、环境的和谐结合，使设计适应人的生理和心理特点，提高生产效率、安全、健康和舒适度。此技术不仅增强工作环境的安全性，也符合人体工程学原则。人员行为感知技术通过感知人员状态调整协作机器人的协作方式。研究采用Kinect摄像头捕捉工人关节角度，评估整体人体工程学状态（REBA）。检测到不良姿势后，通过算法实时调整机器人位置，为人类提供最佳姿势。该方法优化了工人姿态，降低了肌肉骨骼疾病风险。基于人员行为感知和人体工程学的协作机器人末端位置优化人员行为感知与安全监控在高风险制造环境中，采用先进的图像识别和传感技术对工人的行为和