人工智能技术在工业机器人系统中的应用研究

人工智能技术在工业机器人系统中的应用研究

林家伟

广东天机机器人有限公司 广东东莞 523000

摘要：在科技稳定发展的背景下，以机器视觉、语音识别及自然语言处理为代表的人工智能技术得到社会各界的广泛关注，其在工业机器人系统中的应用效果明显，可改进传统工业机械化发展存在的不足，推进工业机器人的智能化发展，推进工业领域的健康可持续发展。基于此，本文围绕工业机器人系统中需系统需求开展分析，并提出人工智能技术的应用要点。

关键词：人工智能；系统需求；工业机器人；机器视觉

引言

工业机器人作为新一轮产业变革的核心驱动力，通过人工智能技术的科学应用，为制造业的发展提供重要支撑，可有效改进传统机械化发展存在的问题。因此，在探索工业机器人系统中人工智能技术应用的过程中，应做好重点调查研究工作，对工业机器人的特点有着基本掌握，并了解系统需求，确保在人工智能技术的支撑下可提升数据收集、机器学习及智能决策功能水平，为工业机器人领域研究工作的可持续进行提供技术支撑。

1 人工智能技术

人工智能是以计算机科学为基础的核心技术，有计算机、心理学和哲学融入，用于模拟、延伸和拓展，通过将应用系统技术的融入，了解智能的实用性，并生产出类似人工智能的功能。通过将人工智能技术融入工业机器人系统当中，可体现出智能化功能，为系统提供多类型传感器控制，提升工业生产的安全性、稳定性，支撑工业生产朝智能化发展，简化工业生产流程，控制生产成本，为工业化改革提供支撑。

2 工业机器人的现状及特点分析

在劳动力成本不断提升的情况下，机器人系统得到各行业的青睐，且带有人工智能的工业机器人系统是智能化发展重要体现，工业机器人在应用时，可实现对成本的节约与控制，提升其整体工作效率，保证产品的整体质量，避免受相关因素影响导致系统无法安全稳定运行。同时，工业机器人可进行高危险、高污染以及复杂的作业，可充分展现技术的应用优势。

即便目前工业机器人得到广泛应用，但部分工业机器人没有融入人工智能化技术，导致系统的应用效果无法有效提升。①工业生产对设备要求较高，在工业领域若无法完全认识工业机器人的应用，则难以将人工智能技术应用价值体现。②针对大型系统中的应用，确保规范化工作流程，整体运行方法不科学。③在不同工业环境下，数据储存格式及记录有着一定差距，无法实现标准化与结构化生产。④复杂多元的场景需要人工介入，对工作人员需求较高[1]。

3 工业机器人系统中人工智能技术的应用研究

3.1基于机器视觉的智能应用

机器视觉通过单目或双目相机设备的应用，可准确分析相机所采集的相片信息，并将信息反馈给控制系统，对系统的运行状态进行准确识别，保证系统运行的可靠性。对于传统及机械方面的应用，机器视觉成本更低，且速度高精准度高，满足工业机器人系统的应用需求。因此，在实际应用时，在人工智能技术的支撑下，可提升机器人的综合能力，实现更高精准的识别信息与定位。对于2D/3D核心技术的应用，应科学将人工智能与视觉系统融合，提升视觉路径策划的准确性。同时，人工智能的引导和定位包含的内容较多，在定位识别的过程中确定图像识别、外观检测和高精度检测方面的内容，将技术广泛地融入各个环节，结合机器人视觉实现物品的精准控制，优化深度学习算法的应用，结合3D相机获得的深度信息和图像，提升图像产品检测的准确性，判断工业物品的缺陷与问题。相机在拍摄工业物品后，可共享图片，结合深度学习模型对图片质量进行识别，尤其是在5G网络的支撑下，检测速度更快更加准确。

3.2基于数据驱动和预测性维护

预测性维护主要就是通过分析多种传感器获得温度和湿度数据信息，并根据数据训练预测设备运行情况，实现对故障的识别与定位，并结合联系检测保证系统运行稳定性，延长设备的使用寿命，避免设备在生命周期内存在隐患，控制整体维护成本，实现高效化运行管理。通过机器人系统中不同传感器的应用，与其他数据进行整合，运用云端智能数据分析方式，推出设备维护管理日期，为后续管理工作的提供帮助。对于云端的运用，主要是分析机器人构件数据、作业状态数据以及维护情况等，计算机构件数据包含诊断、检测及记录的功能，在对作业状态数据进行收集与分析时，了解视觉检测结果，对系统各项数据有着更为准确的把握，提升系统维护管理的可靠性。

3.3基于视频监控的应用

在人工智能技术的支撑下，神经网络技术发展越来越迅速，机器视觉在工业自动化生产中得到广泛应用，如汽车车身检测、仪表板智能检测以及金属自动控伤等工作，机器视频监测可代替人工进行复杂工作，在人工无法完成的环境下可高效作业，满足各场合的工作需求，用机器人代替人工，并将机器人技术的应用优势充分展现。在人工智能技术应用背景下，对深度神经网络、图像识别的准确性进行提升，同时将缺陷检测的作用充分彰显，在实际应用阶段应做好综合分析，并围绕视频监控的应用进行优化，提升系统运行的可靠性，为工业机器人系统为安全稳定运行奠定基础

[2]。

3.4基于强化学习的人机协作

在人工智能技术稳定发展的背景下，可适应不同的环境应用，通过完善的模式使得人容易适应变化的环境，而且机器人的高精准度、高效率是工业领域所需的，通过在工业机器人系统中融入人工智能技术，可以提升整个系统运行的可靠性，实现人的经验与机器人的速度、精准度融合，将各自的优势充分展现，以柔性制造的方式满足客户的实际需求，实现多样化生产。因此，对于人机协作，强化学习是智能体在环境交互中的基本，以策略可实现最佳决策，适用于无法提供大量标签数据的决策变化，可具体到生产的各个环节，优化机器人学习，提升系统运行的稳定性。在合理切换协作等级的过程中，应根据机器人控制进行优化，并自主切换数据，操作人工引导机器人执行动作，并将所得到数据添加到学习函数当中，从而适配更新状态，构建合适的人机协作机制，更加有效适配工业生产任务。

3.5基于系统安全的应用

由于工业机器人通常用于大型设备及高精度设备应用当中，保证安全运行是必要性工作，需要由专业人员时刻关注与管理，通过人工智能技术的应用可减少工作人员的压力，避免日常工作失误而影响系统的运行。同时，人工智能技术可实现远程检测工业机器人系统运行状态，并收集数据信息，对系统的数据信息有着更加充足掌握，以便准确分析系统的运行状态，从而实时掌握机器人的运行情况，若存在问题可在第一时间解决，避免影响系统运行的稳定性[3]。

3.6基于强化学习的运动规划

由于机器人的运动规划在高维度且复杂的环境下工作，传统搜索模式无法适应维度系数增长需求，部分规划问题无法得到有效解决。因此，在人工智能应用的情况下，应注重强化学习，使工业机器人系统在空间中运用迭代规划的方式运行，控制整体运行成本，并建立可行性运行方案，在执行计划的过程中运用强化学习方法，改进运动任务方案，更加有效完成工作目标，并提升系统运行的效果。

结束语：

总而言之，人工智能技术凭借自身的技术优势，在智能制造领域有着一定的发展空间，工业机器人是人工智能的实际载体，对人工智能技术的优化与完善可提升工业机器人的运行水平，确保工业机器人在负载环境下完成工业任务，并保障生产质量。因此，在工业领域对机器人系统要求不断提升的情况下，应不断加大研究力度，在发展工作中做好全面协调工作，提升工业机器人系统的水平，使其能够完成更加复杂的工作任务。

参考文献

[1]代辛宇.人工智能在工业机器人系统中的应用[J].中阿科技论坛(中英文),2021(01):99-101.

[2]陈靖.工业机器人技术应用与发展[J].电子元器件与信息技术,20

20,4(09):41-42.

[3]白旭航.人工智能技术在工业机器人系统中的应用研究[J].信息系统工程,2018(12):91+93.