基于人工智能及工業(yè)云培訓(xùn)平臺(tái)的設(shè)計(jì)

摘要：針對(duì)《中國(guó)制造2025》將智能制造作為主攻方向，推進(jìn)制造過(guò)程智能化的國(guó)家戰(zhàn)略，以及目前人工智能、工業(yè)云新技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，考慮到目前對(duì)應(yīng)專業(yè)領(lǐng)域的高等院校、職業(yè)院校以及工廠培訓(xùn)中心的教學(xué)方法和培訓(xùn)設(shè)備，提出了對(duì)人工智能及工業(yè)云培訓(xùn)平臺(tái)的設(shè)計(jì)。培訓(xùn)平臺(tái)可用于訓(xùn)練人工智能、工業(yè)云在典型智能制造環(huán)節(jié)中的應(yīng)用，解決了人工智能、工業(yè)云領(lǐng)域的新技術(shù)由理論教學(xué)向?qū)嶋H培訓(xùn)教學(xué)轉(zhuǎn)化的問(wèn)題，克服了目前設(shè)備單純以驗(yàn)證為主、脫離工業(yè)生產(chǎn)實(shí)際的不足。

關(guān)鍵詞：人工智能；工業(yè)云；培訓(xùn)

隨著工業(yè)化與信息化的深度融合，企業(yè)內(nèi)部及企業(yè)間生產(chǎn)控制系統(tǒng)和生產(chǎn)管理系統(tǒng)智能化以及信息技術(shù)互聯(lián)互通的需求漸增，使得人工智能、工業(yè)網(wǎng)絡(luò)、工業(yè)云等技術(shù)的融入進(jìn)而達(dá)到提高產(chǎn)品質(zhì)量和運(yùn)營(yíng)效率的需求更為強(qiáng)烈。通過(guò)將工廠設(shè)備的智能化建設(shè)或智能化升級(jí)改造，以及將智能生產(chǎn)過(guò)程中的每一個(gè)環(huán)節(jié)、設(shè)備變成數(shù)據(jù)終端，進(jìn)行全方位底層數(shù)據(jù)采集，并進(jìn)行更深層面的數(shù)據(jù)分析與挖掘，從而全面提高工廠生產(chǎn)效率、優(yōu)化工廠整體運(yùn)營(yíng)。

目前，人工智能的主流應(yīng)用為圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)義識(shí)別、預(yù)測(cè)規(guī)劃和智能控制。計(jì)算機(jī)利用圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)義識(shí)別技術(shù)采集數(shù)據(jù)并進(jìn)行處理、分析和理解，進(jìn)而根據(jù)目標(biāo)和需要做出預(yù)測(cè)判斷，最終通過(guò)各種智能硬件設(shè)備以及工業(yè)網(wǎng)絡(luò)、工業(yè)云來(lái)實(shí)現(xiàn)智能控制。所有新技術(shù)的應(yīng)用，都需要高技術(shù)、高技能人才來(lái)實(shí)施，目前各高等院校、職業(yè)院校也在課程建設(shè)上增加了人工智能、工業(yè)網(wǎng)絡(luò)、工業(yè)云等專業(yè)技術(shù)理論內(nèi)容，人工智能及工業(yè)云培訓(xùn)平臺(tái)的研發(fā)及應(yīng)用，可以培養(yǎng)學(xué)員將工業(yè)硬件、工業(yè)軟件、工業(yè)信息、工業(yè)網(wǎng)絡(luò)、工業(yè)云等多種技術(shù)融會(huì)貫通，讓學(xué)員研究學(xué)習(xí)各種技術(shù)之間的相互關(guān)聯(lián)，適應(yīng)人與設(shè)備之間的雙向交互，能夠讓學(xué)員將學(xué)習(xí)的理論知識(shí)落實(shí)到工業(yè)實(shí)際應(yīng)用中，讓學(xué)生在學(xué)習(xí)中更加接近工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)新技術(shù)應(yīng)用場(chǎng) 景，能夠快速融入到企業(yè)智能化生產(chǎn)工作中。

1 培訓(xùn)平臺(tái)組成

人工智能及工業(yè)云培訓(xùn)平臺(tái)采用可二次開(kāi)發(fā)的協(xié)作機(jī)器人作為主要載體，綜合視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)（人臉識(shí)別技術(shù)）、語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)、語(yǔ)義分析技術(shù)、射頻電子標(biāo)簽技術(shù)、能源采集管理技術(shù)、智能傳感技術(shù)、智能主令開(kāi)關(guān)技術(shù)、智能網(wǎng)關(guān)技術(shù)、協(xié)作機(jī)器人等技術(shù)，搭建的一個(gè)智能制造領(lǐng)域的人工智能物聯(lián)網(wǎng)實(shí)訓(xùn)平臺(tái)，系統(tǒng)使用智能語(yǔ)音系統(tǒng)和智能視覺(jué)系統(tǒng)，模擬人的聽(tīng)覺(jué)和視覺(jué)，輔助人工智能算法，結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)的計(jì)算優(yōu)勢(shì)，輔助技術(shù)人員進(jìn)行智能生產(chǎn)活動(dòng)。

培訓(xùn)平臺(tái)主要由 SCARA 協(xié)作機(jī)器人單元、智能語(yǔ)音單元、智能視覺(jué)單元、物聯(lián)網(wǎng)（internet of things, IoT）能源采集與管理單元、IoT 智能網(wǎng)關(guān)單元、IoTRFID 單元、IoT-IO-LINK 智能傳感單元、IoT- 智能主令開(kāi)關(guān)單元、智能安全保護(hù)單元、軌跡單元、供料單元、皮帶傳送單元、稱重單元、壓合裝配單元、滑槽單元、平面?zhèn)}儲(chǔ)單元、龍門檢測(cè)單元、反轉(zhuǎn)工作臺(tái)單元、雙吸盤(pán)夾具單元、空氣壓縮機(jī)單元、智能接線單元模塊、 PLC 單元、HMI 人機(jī)交互單元、工業(yè)云平臺(tái)及大數(shù)據(jù)分析、全集成自動(dòng)化展示區(qū)以及信息采集、工程應(yīng)用安裝平臺(tái)、機(jī)器人外圍線路電控單元等組成。

2 培訓(xùn)平臺(tái)特點(diǎn)

（1）平臺(tái)主要用于通過(guò)桌面級(jí)協(xié)作機(jī)器人等典型應(yīng)用對(duì)象，實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)構(gòu)建、人工智能算法的編寫(xiě)，以及典型人工智能及工聯(lián)網(wǎng)融合案例學(xué)習(xí)與訓(xùn)練。

（2）通過(guò)網(wǎng)關(guān)設(shè)備（Mindconnect IoT2040/Nano）采集工業(yè)控制器數(shù)據(jù)，掌握數(shù)據(jù)采集能力。

（3）在平臺(tái)上進(jìn)行連接設(shè)備配置，實(shí)現(xiàn)物理設(shè)備在云端模型建立，建立云端設(shè)備創(chuàng)建能力。

（4）利用云端 APP（Fleet Manager）針對(duì)連接設(shè)備，對(duì)物理設(shè)備建立基于設(shè)備列表和地理分布的設(shè)備狀態(tài)顯示；針對(duì)采集數(shù)據(jù)做可視化及報(bào)警值設(shè)定，建立通過(guò)人工智能設(shè)備管理及數(shù)據(jù)應(yīng)用能力；

（5）實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)多終端顯示，設(shè)備狀態(tài)透明。

（6）平臺(tái)和采用模塊化的結(jié)構(gòu)，將智能智造的基本要素融合于每個(gè)單元，使每個(gè)單元具有標(biāo)準(zhǔn)化架構(gòu)、模塊組合、網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)組網(wǎng)、RFID 等。這樣的結(jié)構(gòu)，不僅能夠不斷的滿足對(duì)技術(shù)發(fā)展的擴(kuò)容需求，可以隨時(shí)將新的技術(shù)、新的設(shè)備添加到系統(tǒng)之中，使得整個(gè)系統(tǒng)隨時(shí)跟上并滿足工業(yè)技術(shù)的發(fā)展。也可以分組進(jìn)行相關(guān)的培訓(xùn)。

3 培訓(xùn)平臺(tái)信息流

（1）基礎(chǔ)語(yǔ)音本地信息流

語(yǔ)音單元采集語(yǔ)音—分析語(yǔ)音命令信息—將信息傳遞給機(jī)器人和 PLC—機(jī)器人和 PLC 執(zhí)行相關(guān)命令。

舉例如下：讓機(jī)器人畫(huà)三角形，語(yǔ)音單元可以通過(guò)試教學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)基本語(yǔ)言命令，不用通過(guò)以太網(wǎng)訪問(wèn)云端語(yǔ)音識(shí)別庫(kù)，即可做出簡(jiǎn)單的語(yǔ)義學(xué)習(xí)，然后讓機(jī)器人執(zhí)行相關(guān)命令，到軌跡單元，走三角形軌跡。

（2）語(yǔ)音互聯(lián)網(wǎng)信息流

語(yǔ)音單元采集語(yǔ)音—將語(yǔ)音信息通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)上傳—利用科大訊飛云端庫(kù)處理信息—將處理后的語(yǔ)音信息轉(zhuǎn)換為文字下發(fā)到本地—根據(jù)制作的相關(guān)標(biāo)簽提取控制信息—將信息傳遞給機(jī)器人和 PLC—機(jī)器人和 PLC 執(zhí)行相關(guān)命令。

舉例如下：讓機(jī)器人裝配 5 個(gè)藍(lán)色的工件，可以是不同的方言的人來(lái)發(fā)布命令，科大訊飛云端由豐富的方言庫(kù)，可以更精準(zhǔn)地識(shí)別。

（3）視覺(jué)本地信息流

視覺(jué)單元采集圖像—對(duì)圖像進(jìn)行分析—將信息傳遞給機(jī)器人和 PLC—機(jī)器人和 PLC 執(zhí)行相關(guān)命令。舉例如下：用視覺(jué)判斷工件的顏色，如果是黃色工件則放 1# 滑槽，如果是藍(lán)色工件，放 2# 滑槽，視覺(jué)進(jìn)行顏色判斷，僅需進(jìn)行本地學(xué)習(xí)即可。

（4）視覺(jué)互聯(lián)網(wǎng)信息流

視覺(jué)單元采集圖像—將采集信息上傳至云端—云端對(duì)采集的信息進(jìn)行識(shí)別分析—將分析后的數(shù)據(jù)下發(fā)到本地—將信息傳遞給機(jī)器人和 PLC—機(jī)器人和 PLC 執(zhí)行相關(guān)命令。舉例如下：利用人臉識(shí)別，如果是甲客戶，則裝配一個(gè)金屬的工件給甲，如果是乙客戶，則裝配一個(gè)塑料的工件給乙，人臉數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在云端數(shù)據(jù)庫(kù)。

（5）數(shù)據(jù)信息流

數(shù)據(jù)通過(guò)采集終端采集，將采集后的數(shù)據(jù)通過(guò)智能網(wǎng)關(guān)將數(shù)據(jù)上傳到云端，云端可對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控，同時(shí)云端可通過(guò)智能網(wǎng)關(guān)對(duì)節(jié)點(diǎn)下達(dá)控制指令。

（6）物聯(lián)網(wǎng)信息流

采用網(wǎng)絡(luò)的指令器件、傳感器件、采集器件，將數(shù)據(jù)控制和采集過(guò)程可視化，實(shí)現(xiàn)萬(wàn)物互聯(lián)。

4 平臺(tái)訓(xùn)練內(nèi)容

（1）執(zhí)行機(jī)構(gòu)基本功能實(shí)訓(xùn)課題：執(zhí)行機(jī)構(gòu)在工業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用；執(zhí)行機(jī)構(gòu)機(jī)械結(jié)構(gòu)及工作原理認(rèn)知；執(zhí)行機(jī)構(gòu)控制功能學(xué)習(xí)；執(zhí)行機(jī)構(gòu)基本控制指令實(shí)訓(xùn)；執(zhí)行機(jī)構(gòu)示教運(yùn)動(dòng)功能學(xué)習(xí)；編程控制執(zhí)行機(jī)構(gòu)的簡(jiǎn)單動(dòng)作實(shí)訓(xùn)；編程控制執(zhí)行機(jī)構(gòu)多軸聯(lián)動(dòng)實(shí)訓(xùn)；執(zhí)行機(jī)構(gòu)復(fù)雜運(yùn)動(dòng)編程指令實(shí)訓(xùn)

（2）人工智能實(shí)訓(xùn)課題：語(yǔ)音控制顏色分揀訓(xùn)練；語(yǔ)音控制材質(zhì)分揀訓(xùn)練；語(yǔ)音控制裝配訓(xùn)練；語(yǔ)音稱重訓(xùn)練；語(yǔ)音稱重分揀訓(xùn)練；語(yǔ)音視覺(jué)控制選擇裝配訓(xùn)練；視覺(jué)自動(dòng)反轉(zhuǎn)工件訓(xùn)練；視覺(jué)顏色識(shí)別訓(xùn)練；視覺(jué)人臉識(shí)別訓(xùn)練；視覺(jué)分類撿拾訓(xùn)練

（3）智能網(wǎng)絡(luò)實(shí)訓(xùn)課題：IoT 主令信號(hào)采集；IoTIO-LINK 傳感器信號(hào)采集；IoT-RFID 數(shù)據(jù)采集；IoTRFID 數(shù)據(jù)寫(xiě)入；IoT- 能源信號(hào)采集；IoT 智能網(wǎng)關(guān)信號(hào)上傳；IoT 云端監(jiān)控；IoT 智能網(wǎng)關(guān)信號(hào)下發(fā)；工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)概論；工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安裝調(diào)試；云平臺(tái)數(shù)據(jù)可視化實(shí)習(xí)；工業(yè)數(shù)據(jù)采集實(shí)習(xí)。

5 結(jié)語(yǔ)

在人工智能、工業(yè)網(wǎng)絡(luò)、工業(yè)云等新興技術(shù)的大潮下，當(dāng)前幾乎所有傳統(tǒng)行業(yè)，包括工業(yè)、醫(yī)學(xué)、教育等，都面臨著轉(zhuǎn)型的巨大壓力。各領(lǐng)域通常要求結(jié)合其行業(yè)的歷史數(shù)據(jù)，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立數(shù)據(jù)模型進(jìn)行訓(xùn)練，從而提高效率、降低成本。同時(shí)在行業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，機(jī)器人、無(wú)人機(jī)、智能識(shí)別設(shè)備等人工智能載體也愈來(lái)愈成熟，這就需要從業(yè)人員具備基本的硬件知識(shí)，尤其是掌握基于人工智能相關(guān)硬件平臺(tái)的模塊構(gòu)成及開(kāi)發(fā)技能。人工智能及工業(yè)云培訓(xùn)平臺(tái)把工業(yè)實(shí)際硬件、軟件以及工業(yè)網(wǎng)絡(luò)融入到實(shí)訓(xùn)教學(xué)中，讓學(xué)生能夠快速的將理論知識(shí)轉(zhuǎn)化成實(shí)際應(yīng)用，而且平臺(tái)的設(shè)計(jì)思路也能夠?qū)⒉粩喟l(fā)展的新技術(shù)快速對(duì)接到設(shè)備中，始終讓平臺(tái)保持先進(jìn)性，既能夠節(jié)約資金，也方便教師不斷創(chuàng)新，提高人工智能、工業(yè)網(wǎng)絡(luò)、工業(yè)云等領(lǐng)域?qū)嵱?xùn)課程的整體教學(xué)水平。

(注：本文轉(zhuǎn)載自《電子產(chǎn)品世界》雜志2022年8月期)