揭开人工智能的面纱
在我们周围每一个领域，无论产品是先进还是普通，似乎都能看到人工智能（AI）的影蚂侍岁子。利用人工智能来为产品赋能，光是想想就已经让人心驰神往，因此您自然会相信这样的主张。然而，大部分的主张并没有说明人工智能的作用，也没有说明制造商凭什么可以信心十足地做出这样的主张。我内心属于工程师的那一面总是对物品的构建方法充满好奇。之所以如此，是因为我对“黑匣子”这个理念不感冒——这个理念认为我们不需要了解计算如何进行编程。
那么，就让我们一起来打开这个盒子，揭开人工智能的面纱看一看。 要想实现人工智能，您首先要满足两个要素： （1）能够测量某些参数并且了解测量结果的含义；（2）学习能力。第一个要素涉及计量学，也称为计量科学研究。第二个要素称为机器学习（ML），它让系统能够辨别不同于预期结果的测量值，并且在不需要明确编程的情况下改变操作。
数据收集能力
计量学侧重于深入了解某种特定的测量。这种测量既可能是像电压、接地或温度测量一样简单而独特，也可能像飞行器控制面或复杂的制造装配线一样具有多模态功能。
•测量深度：无论是测量单个参数还是测量多个参数，测量精度决定了您能够达到哪种程度的可编程能力。例如，以 1/10 伏的精度测量 3 伏系统就不会像以 1/1000 伏的精度测量同一个系统那样有洞察力。
•数据馈送：测量数据只有在可用于数据馈送时才对算法有帮助。在上面的示例中，如果传感器能够以 1/1000 的精度进行测量，但受到数据总线的限制，其数据馈送输出只能精确到小数点后一位，那么额外的精度就不能为算法所用。
•多个数据馈送：在可能的情况下，测量的参数越多，做出的决策就越有效。举个例子，如果能够以 1/1000 的精度测量电压和温度，您就能够将温度变化与电压波动联系起来。
进入机器学习
机器学习会把来自多个源头的数据提供给用以模仿人类学谈芹习方式的算法，从而逐步提高算法的准确性。获得数据馈送后，您还需要三个基础模块才能实现 ML：解释数据的算法、具有响应式结果的预期结果表、反馈环。
•算法：一个机器学习系统的真正“智能”体现在它能够获取数据馈送输入，运行一组计算/指令，并解释输出。解释指的是它能够分辨输出计算是否在预期范围之内，然后根据该输出执行新命令。在前面的示例中，如果不仅电压测量结果远超预期范围，而且温度也高于标称值，那么算法可能会启动内部风扇。
•预期结果和响应式结果：以最简单的方式来解释的话，预期结果可以是数据馈送输入与一系列响应式命令组合而成的“查找”表。表格越全面，ML 就越成熟、越有价值。交互性更高的 ML 可以执行一步步变更，例如根据实时感知数据改变无人机的航向，从而避开障碍物，这一操作同时需要持续的感知和不断的调整。
•反馈环：最后一个要素是反馈环。它允许系统验证其操作是闷睁足够的还是需要进一步改进，并且能够帮助系统调整参数，从而提高未来的性能。
增添多个针对大型系统不同方面的 ML 功能，增加更多传感器数据，从而在更复杂的系统层面实现机器学习。先进的 ML 可以在遇到新的传感器输入组合时将其添加到“查找表”中，制定其它类型的响应式结果指令，并衡量执行的响应的充分度。这些就成为了自我调整算法，从数据中获取知识，从而预测结果。训练的算法越多，输出就越准确。
人工智能
既然拥有了可训练的算法，那么您就在很大程度上可以实现 AI 交付。您需要从一系列 ML 引擎中获得输出，然后将它们与充足的准则和迭代相结合，以便算法做出实时决策。当 AI 算法处理数据、
迭代、考虑新数据进入的迭代响应，以及使用组合来选择输出时，它就进入了决策状态。这个永无止境的循环促使 AI 不断学习并提高决策质量。整个过程既可能像电压和温度传感器回路一样非常简单，也可能像攻击型无人机的飞行控制系统一样复杂。
人工智能的 DNA 标记
如何预测 AI 算法的性能？就像了解人类一样，您可以通过 DNA 标记来了解 AI 算法。从最基础的层面来看，具有人工智能的机器能够仿真人类感知信息、处理信息和对信息做出反应的方式，并针对给定的条件修改工作流程，从而代替人类参与决策循环。从本质上讲， 您可以查看三个常见的 DNA 标记：
1.测量和仿真的效果：了解制造商的测量能力，了解他们是否拥有创建数字孪生环境所需的充足知识和经验。
2.算法、分析技术和洞察力：开发人员对信号核心特征的了解程度以及这种程度与预期响应的关系将决定预期结果“查找”表的深度。
3.工作流自动化知识：从系统层面上理解多次迭代的 ML 输出如何协同工作，从而优化预期结果。
有鉴于此，人工智能算法的质量与以下两个方面有关系：
1.深度——理解指定测量领域中测量结果的能力
2.广度——人们拥有的深度知识所涵盖的技术和标准的数量
这向我们指出一个事实——如果实施得当的话，人工智能并不是一种被过度炒作的新兴技术。相反，工程师可以借助它来管理复杂性呈指数级增长的新设计。
正如未来学家 Gray Scott 所言，“到 2035 年，人脑不可能也没有办法与人工智能机器相匹敌。”工程师们意识到了这一点，并且开始将 ML 和 AI 融入他们的系统。人工智能的诞生要归功于充满智慧且积极进取的工程师。他们了解测量科学，充分理解为开发人员创建数字孪生可能会得到的系统特性，并志在让工程走上新台阶。
2d视觉3
3D 视觉与 2D视觉技术的最大区别在于处理的数据类型不同。 在 3D 视觉领域，被处理的对象通常是依靠 3D 传感器采集到的三维点云数据，而 2D 视觉技术主要被用于御谨连饭在传充帮鲜胜冷如处理平面图像里的信息。 但革早送卫问问试越这决定了 3D 视觉不仅能够感知场景中物体的有无，还能够准确的感知到物体离我们距离远近、尺寸大小和位置朝向。
计算机视觉：计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的晌氏说，就是是指用摄略影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像弦接花概烈设总。 机器视觉：机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两总回求屋牛价画投种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统， 得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数福宪就不代行滑水二量啊字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来药半短挥行聚怎虽抽取目标的特征，进而根据判别的外笑异你结镇启果来控制现场的设备利铁担开刚使紧领便动作。
关于机器视觉系统都有哪些好的设计控制方案？
Monsteel莫士特是全球领先的机器人提供商，焊接机器人已经逐渐被国内制造业接受。但是目
前工厂产线上工作的仍然采用的是传统控制方式。Monsteel莫士特新推出的视觉控制焊接机器人不仅更加智能，全自动对位。而且可以在工作时，实时检测焊接的效果，进行闭环控制。有如给设备安装上人的眼睛和大脑。
一、机器人的定义和基本组成
由于研究的侧重点不同，对于机器人的定义，国际上目前尚未有明确的统一标准。综合各种定义，可将机器人理解为：机器人是一种在计算机控制下的可编程的自动机器，根据所处的环境和作业需要，它具有至少一项或多项拟人功能，另外还可能程度不同地具有某些环境感知能力（如视觉、力觉、触觉、接近觉等），以及语言功能乃至逻辑思维、判断决策功能等，从而使它能在要求的环境中代替人进行作业。
机器人一般由以下部分组成：
1. 机械本体
机器人的机械本体机构基本上分为两大类：一类是操作本体机构，它类似人的手臂和手腕，配上各种手爪与末端操作器后可进行各种抓取动作和操作作业，工业机器人主要采用这种结构。另类
为移动型本体结构，主要目的是实现移动功能，主要有轮式、履带式、足腿式结构以及蛇行、蠕动、变形运动等机构。壁面爬行、水下推动等机构也可归于这一类。
2.驱动伺服单元
机器人本体机械结构的动作是依靠关节机器人的关节驱动，而大多数机器人是基于闭环控制原理进行的。伺服控制器的作用是使驱动单元驱动关节并带动负载超减少偏差的方向动作。已被广泛应用的驱动方式有，液压伺服驱动、电机伺服驱动，近年来气动伺服驱动技术也有一定进展。
3.计算机控制系统
各关节伺服驱动的指令值由主计算机计算后，在各采样周期给出。主计算机根据示教点参考坐标的空间位置、方位及速度，通过运动学逆运算把数据转变为关节的指令值。
通常的机器人采用主计算机与关节驱动伺服计算机两级计算机控制，有时为了实现智能控制，还需对包括视觉等各种传感器信号进行采集、处理并进行模式识别、问题求解、任务规划、判断决策等，这时空间的示教点将由另一台计算机上级计算机根据传感信号产生，形成三级计算机系统。
4.传感系统
为了是机器人正常工作，必须与周围环境保持密切联系，除了关节伺服驱动系统的位置传感器（称作内部传感器）外，还要配备视觉、力觉、触觉、接近觉等多种类型的传感器（称作外部传感器
）以及传感信号的采集处理系统
5. 输入/输出系统接口
为了与周边系统及相应操作进行联系与应答，还应有各种通讯接口和人机通信装置。工业机器人提供一内部PLC，它可以与外部设备相联，完成与外部设备间的逻辑与时实控制。一般还有一个以上的串行通讯接口，以完成磁盘数据存储、远程控制及离线编程、双机器人协调等工作。一些新型机器人还包括语音合成和识别技术以及多媒体系统，实现人机对话。
二、弧焊机器人的选购应用
首先，为了满足机器人工作空间内任一位姿可达，要有5个自由度，但为了避障，一般应有6个自由度。对于焊接机器人，焊枪送丝机的重量一般都不大，为5Kg至6Kg。由于机器人的空间机构构形不同，即使同样负载，连杆尺寸相近的机器人其空间运动范围也是相差很大的，一般说，平行四边形结构的机器人空间运动范围小于关节型机器人。所以，吊装或壁装机器人一般用关节型机器人。点到点的运动精度一般为+/-0.1mm或+/-0.05mm，最大运动速度为1m/s至1.5m/s；在价格相近的情况下，尽量选择精度高，运动速度大的产品，因为以上指标反映了机器人的全面素质，同时也与机器人性能衰减有关。
关于I/O功能，一般机器人的I/O接口除了可被主程序（JOB）寻址操作外，还可以进行内部PLC式编程；对于内部PLC的要求，主要是性能可靠，因为受应用限制，它比一般的通用PLC功能要差一些，一般只具备最基本的逻辑和时序功能，故对性能要求不能太高。运动插补功能一般要求具有关节，直线，圆弧等功能就可以了。现在的机器人一般都有比较完善的自诊断和安全防护功能；一般机器人的平均无故障时 间大约为20000小时以上——即按一天两班工作制（16小时/天），五年内不会发生故障。对于弧焊机器人，为了完成模仿人焊接的动作而得到高质量的焊缝，还要求有摆动功能，有了这种功能，机器人也就具备了以电弧作传感器进行焊缝跟踪的条件。对于第二代弧焊机人，除了有示教再现功能外，还应具有一定的对周围环境的适应能力，比如焊接开始点检测和焊缝跟踪功能。对于焊缝跟踪功能，目前已经发展了如机械接触式、电磁感应式、电弧感应式、光电感应式和视觉传感器等。关于弧焊机器人的辅助设备如焊机，送丝机，焊枪及焊枪清理装置，水冷装置等要求有比较高的可靠性。机器人焊枪是一个非常重要的部件，应当特制。对于工程机械或大型设备制造和汽车工业的焊接，有条件的厂家应尽量选择好一些的焊枪和焊枪清理设备，一定会从中受益的。
三、点焊机器人的选购应用
点焊机器人对于运动的要求一般不象弧焊机器人那么严格(理论上甚至只要求点到点的运动功能)
，点到点重复定位精度为+/-0.5mm以下就可以了，对轨迹的重复定位精度要求也不太严格，只要运动范围满足生产要求就可以了；对机器人的要求是力量大，结构刚性好，结实可靠，点焊机器人的主要选择指标在点焊设备。焊钳和电源是点焊机器人附助设备中最重要的设备，电源的效率直接决定机器人负载的大小和水流量的多少，并且由于点焊设备耗能极大，所以提高电源效率对节能具有重大点意义，一体化焊钳主要就看它的电源变压器质量。当车间里点焊机很多时，耗电量极大，如果光靠提高车间供电变压器的容量，势必造成资源和金钱的浪费，而且当多台焊机同时工作时，容易造成电网负载陡增，电网电压陡降的情况，因此，应设置焊接群控系统，对多台焊机进行群控，实现焊接电流的分时交错，稳定电网电压，保证焊点的质量。焊钳的选择主要看形状是否能适应工作要求，再有就是要看水、气路和接头是否设计合理，是否易发生漏气、漏水事故。电缆的选择也很重要，要求选用无感电缆。对于一体化焊钳，由于将电网动力电直接接到焊接变压器上，如果将电源线随意放置，那么由于机器人的不断运动，会与电源线发生磨擦，如果导线裸露，后果不堪设想，因此，一要选择耐磨电缆，二要把电缆随机器人固定好或干脆用耐磨软管套在电缆外边。有的机器人生产厂家的产品设计时考虑的很周到，可以将水、电、气等管线穿过机器人本体内部或能很方便地固定于机器人本体上，这样就避免了出现以上后果的可能。压缩空气和水的供应质量也很重要，必须先经过过滤，去除水中的杂质和空气中的尘埃颗粒，否则时间久了会发生堵塞或腐蚀，造成水压、气压不足，影响产品的质量和焊钳的寿命。
