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基于深度学习技术的智能机器人

2018-5-31 09:36:03 5712 智能机器人

0 随着中国经济发展的战略转型及中国制造2025、工业4.0概念的提出，制造业迎来了新的发展浪潮。在这个背景下，越来越多的传统企业感受到重重压力，开启了转型与变革之路。基于此，市场对智能制造的核心——工业机器人的智能化程度要求也越来越高，采用深度学习技术为工业机器人赋能是目前各大厂商的统一认知。本文结合实际案例，简要说明一下智能机器人的实现流程。一、智能机器人概念人工智能技术，其主要作用就是用机器代替人类劳动，而机器都是从基本工具逐步发展而来的。所以，在说明人工智能技术之前，我们先了解一下自动化技术是怎么发展而来的。 1、什么是自动化技术？换一种解释，自动化技术就是机器通过接收某一种信号，进而激发某种特定程序。首先它接收的信号必须是事先设定好的信号，除此以外的信号都不行。比如说电梯系统，你必须得按对应的楼层按键，电梯才会启动，如果按其他的地方，不管你的按压动作多标准，电梯都不会动。另外就是自动化系统执行的程序每次都一样，比如说按的是8楼按键，不管你是着急还是不着急，它每次都以恒定的速度上升。传统机器视觉分类 2、什么是人工智能？人工智能就是让机器像人一样思考和行动，也就是说机器可以像人一样接收很复杂的信息，然后智能的进行分类。比如谷歌的人工智能平台可以把各种猫的图片都识别出来，而不管是什么样的猫。机器之所以能够如此智能，主要原因是它像人一样，也进行了学习，它拥有从图片中提取“猫”特征的算法，同时根据学习到的“经验数据”，从而能把图片中的猫都识别出来。基于“深度学习”的智能分类智能机器人就是通过搭载“深度学习”系统，实现对环境参数的感知，从而智能判断自己应该执行什么程序，包括范围感知、抓取对象位置感知、对象识别等。对于工业领域的智能机器人，它不注重感知对象的复杂性，而更注重精确性。工业智能机器人都是依据具体目的而研发的，以抓取对象感知为例，它重点获取对象的精确三维坐标位置和类型，而不关注其温度、湿度等。维视智造——智能机器人系统二、智能机器人的核心——环境感知系统机器人要想拥有“智能”，除了具备智能分析功能外，最重要的是要具备环境参数感知功能，目前此功能都是依靠各种传感器实现，包括光电传感器、压力传感器等。其中机器视觉是感知信息量最大的传感器，可感知位置、颜色、纹理、字符等信息。基于机器视觉的环境感知系统几乎是目前“智能机器人”的标配，机器视觉包括视觉传感器和智能图像分析软件。其中硬件负责获取特定条件下的理想图像，软件负责获取图像中的有用信息。基于机器学习的模式识别系统三、深度学习在图像处理中的应用图像处理技术包括图像预处理和数据分析两部分，图像预处理指的是如何从图像数据中找到感兴趣的对象，比如从图像中寻找“缺陷”区域的策略。数据分析指的是获取到兴趣区域数据后，该如何具体定义它，比如从图像当中成功分割出“类似动物”的区域后，该依据什么来确定它是“猫”还是“狗”。深度学习主要应用在数据分析上，其核心技术包括：神经网络搭建、神经网络训练及调用。 CNN神经网络训练机器视觉中的图像预处理属于传统技术，包括形态变换、边缘检测、BLOB分析等。图像在人眼和机器下是完全不同的认知，神经网络中的所有参数都是数字图像中的特征数据。 “神经元”的可视化在技术变革席卷全球的当下，智能制造已是新一轮工业革命的核心，是制造业创新驱动、转型升级的制高点、突破口和主攻方向，其目标是实现整个制造业价值链的智能化和创新。而智能机器人又是智能制造的核心模块，它是相对复杂的系统，不仅包括以上核心技术，还包括多轴机器人、处理器、通讯模块、电气系统等。 0
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