第1章緒論引言01智能制造系統發展歷程02人-信息-物理系統03智能制造過程感知、分析與決策框架04目錄01PARTONE引言引言智能制造作為現代工業發展的核心方向，正引領著制造業向數字化、網絡化和智能化的方向邁進。其本質是通過新一代信息通信技術與先進制造技術的深度融合，實現設計、生產、管理和服務等制造活動的全面智能化。接下來，將詳細探討智能制造的本質、背景與趨勢，了解這一變革性生產方式如何提升制造質量和效率，推動企業在全球競爭中占據優勢地位。引言智能制造的本質制造業是國民經濟的核心，是國家發展的基礎。歷史證明，沒有強大的制造業，國家和民族難以繁榮。建設國際競爭力的制造業是提升國力、保障安全和建設強國的必由之路。智能制造由國家工信部定義為融合新一代信息通信技術與先進制造技術的新型生產方式，涵蓋設計、生產、管理和服務，具有自感知、自學習、自決策等功能，是制造業智能化的體現。智能制造融合了信息技術、工業自動化、企業管理、制造技術和人工智能，實現生產、運營、決策和商業模式的創新。國際上，“Smartmanufacturing”具備數據處理和閉環反饋能力，但不具備自主學習和決策能力；“Intelligentmanufacturing”則具備這些能力。目前，國際上普遍認為智能制造處于“Smart”階段，未來將實現“Intelligent”。智能制造集成了多種技術，是企業應用先進制造技術和管理手段提升競爭力的綜合技術。引言智能制造的本質學者們從技術基礎、制造范式和系統集成等角度研究智能制造。智能制造通過新一代信息技術，實現物理與虛擬空間的動態交互，重構制造體系，推動全產業流程智能化。數據成為關鍵生產要素，全面滲透制造過程，推動生產系統向新一代人—網絡—物理三級系統（HCPS）轉變，揭示新一代智能制造的技術機理。智能制造的目的是提高質量和效率、降低成本、縮短交付周期，提升服務水平，應對市場變化，提升企業整體經濟效益。智能制造通過智能工廠為載體，實現生產環節和流程的智能化，以工業互聯網為支撐，通過端到端數據流動和集成，保障高效智能運作。引言智能制造背景與趨勢分析在全球數字經濟浪潮中，各國通過工業4.0、先進制造等戰略推動新一輪產業革命，智能制造已成為核心驅動力。中國“十四五”規劃強調制造強國戰略，推動智能制造發展，目標是到2025年大部分制造業企業實現數字化，到2035年全面普及智能化。規劃提出加快基礎零部件、軟件等瓶頸短板的突破，提升傳統產業，推進智能制造與綠色制造，建設智能制造示范工廠，完善標準體系，培育先進制造業集群。加強關鍵核心技術攻關，包括產品優化設計、全流程仿真、增材制造、超精密加工等先進工藝，以及5G、人工智能、大數據等新技術在制造過程中的應用。智能制造以智能工廠為載體，以生產關鍵環節和流程的智能化為核心，依托工業互聯網和端到端數據流，加快信息技術與制造融合，推進技術創新，實現精益管理和業務流程再造，構建智能場景、車間和工廠，推動供應鏈智慧化。引言智能制造背景與趨勢分析當前，中國制造業正處于轉型升級關鍵期，需通過智能制造提升質量和效率，搶占全球高端價值鏈。但面臨自主創新能力弱、資源利用效率低、產業結構落后等問題，智能制造發展任務緊迫而艱巨。02PARTTWO智能制造系統發展歷程智能制造系統發展歷程當代智能制造興起與發展隨著制造業競爭加劇，將傳統制造技術與信息技術和現代管理技術相結合的先進制造技術得到發展，出現了計算機集成制造、敏捷制造、并行工程等理念。1948年，諾伯特維納的《控制論》奠定了工業自動化的理論基礎。自第三次工業革命以來，工業自動化技術迅速發展，包括PLC、DCS、人機界面、工業現場總線、工業以太網等，從單機自動化到柔性產線，再到工業機器人和全自動倉庫，工業自動化為智能制造奠定了基礎。智能制造概念經歷了提出、發展和深化的過程。20世紀80年代，美國學者首次提出通過集成知識工程、制造軟件和機器人控制實現智能制造。英國學者進一步擴展了這一概念，包括制造組織內部的智能決策支持系統。1991年，日、美、歐共同發起的“智能制造國際合作研究計劃”提出智能制造系統將智能活動與智能機器融合，以柔性方式集成制造過程的各個環節。智能制造系統發展歷程當代智能制造興起與發展智能制造包含三個基本范式：數字化制造（第一代智能制造）、數字化網絡化制造（第二代智能制造）和即將到來的新一代智能制造（數字化、網絡化、智能化制造）。從上世紀中葉到90年代中期，數字化制造以計算、通訊和控制為特征；從90年代中期開始，網絡化制造伴隨著互聯網普及進入物聯網階段；當前，人工智能技術逐漸融入制造領域，進入以新一代人工智能技術為核心的智能化制造階段。然而，由于人工智能技術的發展水平有限，目前的智能制造還未達到完全智能化的階段。智能制造的演進與發展智能制造系統發展歷程國際智能制造的發展德國提出與戰略：2013年漢諾威工業博覽會上提出工業4.0概念，發布《德國工業4.0戰略計劃實施建議》。核心理念：一個核心（智能+網絡化），兩重戰略（領先市場策略和供應商策略），三大集成（橫向、縱向、端對端）。優先行動領域：標準化和參考架構、復雜系統管理、工業基礎寬帶設施、安全和安保等。相關舉措：《數字議程（2014-2017）》：推動德國成為數字強國。《數字化戰略2025》：12項內容構成，包括工業4.0平臺、未來產業聯盟等。《德國工業戰略2030》：改善工業基地條件，加強技術研發，維護技術主權。智能制造系統發展歷程國際智能制造的發展美國早期發展：2005年，美國國家標準與技術研究所提出“聰明加工系統研究計劃”。2006年，美國國家科學基金委員會提出智能制造概念，成立智能制造領導聯盟（SMLC）。政策與計劃：2009年：《重振美國制造業政策框架》。2011年：“先進制造伙伴計劃（AMP）”。2012年：《美國先進制造業戰略計劃》。2012年：啟動“國家制造業創新網絡計劃”，成立多個創新中心。智能制造系統發展歷程國際智能制造的發展01《制造業白皮書（2018）》：明確“互聯工業”是日本制造的未來。推動實時數據共享與使用，支持基礎設施建設，提高數據利用率，推動國際和國內協作。2019年：決定開放限定地域內的無線通信服務，推進智能工廠建設。0203日本智能制造系統發展歷程我國智能制造早期研究與定義1986年：楊叔子院士開展智能制造研究，提出智能制造系統增強柔性和自組織能力。吳澄院士：智能制造是以智能技術為代表的新一代信息技術，包括大數據、互聯網、云計算、移動技術等。周濟院士：智能制造發展經歷數字化制造、智能制造1.0和智能制造2.0三個基本范式，目標是實現數字化、網絡化和智能化。數字化制造的發展20世紀80年代：推廣數字化制造，實現設計、制造、管理過程的數字化，推動企業信息化。近年來：推進“機器換人”、“數字化改造”，建立數字化生產線、車間、工廠，提升企業數字化制造水平。但中小企業數字化轉型仍需努力。智能制造系統發展歷程我國智能制造早期研究與定義互聯網+制造20世紀90年代末：互聯網技術成熟，推動“互聯網+制造”，深度融合互聯網和制造業。產品方面：實現設計、研發等環節的協同與共享，產品網絡化。制造方面：實現供應鏈、價值鏈和端到端集成，數據流、信息流連通。服務方面：產品全生命周期及用戶、企業等主體通過網絡平臺聯接和交互，制造模式轉向以用戶為中心。制造業的核心地位與新質生產力制造業的重要性：一直是產業體系和經濟體系的核心，是國民經濟的基礎和科學技術的基本載體。2023年：工業互聯網核心產業規模達1.35萬億元，智能工廠和數字化車間顯著提升生產效率。2024年：習近平總書記提出新質生產力的概念，以創新為主導，具備高科技、高效能、高質量特征，推動產業體系高質量、可持續發展，是中國現代化產業體系的主旋律和高質量發展的引擎。智能制造系統發展歷程中國智能制造面臨的困難與挑戰1.智能制造應用潛力巨大但關鍵核心技術面臨“卡脖子”難題智能制造覆蓋廣泛領域，發展潛力巨大，市場規模從2017年的1.27萬億元增長至2023年上半年超3.2萬億元。工業軟件市場和智能制造系統解決方案市場也迅速增長。然而，智能制造涉及技術復雜且難以復制，存在顯著技術壁壘和人才稀缺問題。核心技術受制于人，系統集成技術和系統解決方案的國產替代能力弱，應用場景受限。智能制造系統發展歷程2.智能工廠走深向實但存在信息孤島智能工廠基于數據驅動和柔性化生產，市場規模從2020年的8560億元增長至2022年的超1萬億元，預計2025年超1.4萬億元。中國擁有62座燈塔工廠，占全球40.5%。然而，智能工廠建設復雜、成本高，中小企業負擔重，存在數據難以共享和實時監測的技術問題。此外，缺乏適合智能工廠的數據中心軟件平臺和敏捷開發框架。中國智能制造面臨的困難與挑戰智能制造系統發展歷程3.工業互聯網已邁出實質性步伐但根基不穩工業互聯網通過集成現代信息技術實現高效互動，市場規模2022年超1.2萬億元，同比增長15.5%。平臺應用普及率從2021年的17.5%增長至2022年的22.2%。工業互聯網平臺分為軟件驅動類、制造經驗驅動類和技術驅動類，應用場景不斷拓寬。然而，存在IT與OT融合不足、標準化程度低的問題，難以解決實際工業問題，跨行業復用性差，缺乏普遍接受的標準和協議，增加了部署復雜性。中國智能制造面臨的困難與挑戰智能制造系統發展歷程中國智能制造的未來發展趨勢在互聯網、云計算、大數據和物聯網等新一代信息技術推動下，以大數據智能、跨媒體智能、人機混合增強智能、群體智能等為代表的新一代人工智能技術實現了戰略性突破，與先進制造技術深度融合，形成了數字化、網絡化、智能化制造。新一代人工智能具備學習、生成和運用知識的能力，實現了質的飛躍。智能制造系統發展歷程新一代智能制造系統新一代智能制造系統由智能產品、智能生產、智能服務，以及工業智聯網和智能制造云兩大支撐系統組成。智能產品和裝備是主體，帶來無限創新空間，預計到2035年升級為智能產品和裝備。近期重點是研制十大智能產品，如智能機器人、無人機、智能汽車等。流程工業和離散型智能工廠流程工業在新一代智能制造中最有可能率先突破，如石化行業的智能工廠能大幅提高生產優化和安全環保水平。離散型智能工廠應用新一代人工智能技術，實現加工質量和工藝優化、裝備健康保障和智能調度。近期突破重點是建設十家智能工廠原型，如鋼鐵、電解鋁、3C加工等。智能服務和產業模式變革智能制造系統發展歷程新一代智能制造系統新一代人工智能技術將推動制造業從產品中心向用戶中心轉變，產業模式從大規模生產轉向規模定制化生產，形態從生產型制造向生產服務型制造轉變。近期重點是在十個行業推行智能制造新模式，如家電、家具、服裝的規模化定制，航空發動機等的遠程運維服務。智能制造云和工業智聯網智能制造云和工業智聯網是新一代智能制造系統的重要支撐，重點是“智聯網”“云平臺”和“網絡安全”。系統集成將各功能系統和支撐系統集成為新一代智能制造系統，具有集中與分布、統籌與精準、包容與共享的特性。企業數字化轉型與高質量發展智能制造通過工業化與信息化融合，運用網絡化、數字化、智能化技術，提升企業競爭力和市場地位。企業必須抓住數字化轉型機遇，實現高質量發展，推動產業技術變革和優化升級，減少資源能源消耗，暢通產業鏈供應鏈，助力碳達峰碳中和，促進我國制造業邁向全球價值鏈中高端智能制造系統發展歷程中國智能制造戰略目標與方針新質生產力與智能制造的未來發展習近平總書記在2023年提出了新質生產力的戰略意義，強調其在中國現代化產業體系中的核心作用，是推動高質量發展和民族復興的重要引擎。到2035年的發展目標到2035年，中國制造業將達到世界制造強國陣營中等水平，創新能力大幅提升，重點領域實現重大突破，整體競爭力顯著增強，形成全球創新引領能力，全面實現工業化。到新中國成立一百年時，中國制造業將進入世界制造強國前列，具備全球領先的技術體系和產業體系。智能制造系統發展歷程中國智能制造的發展需要堅持以下戰略方針：需求牽引：以需求為導向，滿足制造強國建設和產業轉型升級的需求，推動智能制造服務于經濟發展和社會進步的廣泛需求。創新驅動：抓住新一代人工智能技術與制造業融合的機遇，實現從跟隨到引領的跨越發展，推動產業的技術超越和創新升級。因企制宜：以企業為主體，根據各企業實際情況探索適合的智能化升級路徑，充分發揮企業的內生動力。產業升級：通過營造良好的生態環境，推動中國制造業實現全方位現代化轉型，從而提升整體發展質量、效率和動力。智能制造系統發展歷程人工智能大模型的影響生成式大模型如ChatGPT的出現標志著人工智能進入了全新的大模型時代，其在解決實際問題和推動智能化轉型方面具有革命性意義。預計其將極大地推動各行業的智能化轉型，包括智能制造領域的技術革新和應用拓展。未來展望通過四年的攻關試點示范行動，中國制造業將為2028-2035年的智能化升級做好準備，預計將迎來全國范圍內智能化升級的新高潮，推動制造業實現更加智能化、高效率和可持續發展，為中華民族的偉大復興貢獻力量。這些發展目標和戰略方針將幫助中國制造業加速邁向全球價值鏈高端，實現中華民族的偉大復興中國夢。03PARTTHREE人-信息-物理系統人-信息-物理系統智能制造是一個大概念，其內涵伴隨著信息技術與制造技術的發展和融合而不斷前進。目前，隨著互聯網、大數據、人工智能等技術的迅猛發展，智能制造正在加速向新一代智能制造邁進。同時，盡管智能制造的內涵在不斷演進，但其所追求的根本目標是不變的：始終都是盡可能優化以提高質量、增加效率、降低成本，增強競爭力；并且，從系統構成的角度看，智能制造系統也始終都是由人、信息系統和物理系統協同集成的人-信息-物理系統（Human-Cyber-PhysicalSystems）--HCPS，或者說，智能制造的本質就是設計、構建和應用各種不同用途、不同層面的HCPS，當然，HCPS的內涵和技術體系也是在不斷演進的。人-信息-物理系統制造系統發展的四個階段總結第一階段：人-物理系統（HPS）的傳統制造1歷史：自石器時代至工業革命，依賴人力和簡易工具進行生產。特點：主要由人和物理系統（如機器）組成，人類是系統的創造者和使用者。第二階段：基于HCPS1.0的數字化制造進展：隨第三次工業革命，數字化技術的廣泛應用。演進：引入信息系統（CyberSystem），形成“人-信息-物理”三元系統，如數控機床的應用。第三階段：基于HCPS1.5的數字化網絡化制造變革：互聯網技術的普及推動制造業向“互聯網+數字化制造”轉變。新特征：信息系統增強了數據共享和系統集成優化，形成更高效的制造流程和協同環境。第四階段：基于HCPS2.0的新一代智能制造崛起：以新一代人工智能技術為核心，推動制造系統邁向智能化和自主化。特征：信息系統具備自主感知、學習和決策能力，實現了真正的智能制造，如智能機床的應用。這些階段的發展展示了制造業從傳統生產方式到智能化制造的演進歷程，每一階段都標志著技術與生產方式的革新，推動了整體社會和經濟結構的變革。人-信息-物理系統面向新一代智能制造的HCPS2.0的內涵新一代智能制造是面向未來的制造系統，融合了人工智能技術和制造技術，從多個視角定義了其內涵和特征。系統構成和角色定位綜合智能系統：由人類、擁有人工智能的信息系統和物理系統組成，旨在實現制造價值創造目標。物理系統：主要執行制造活動的能量和物質流動，是制造活動的執行者。信息系統：擁有人工智能，是制造活動信息流的核心，支持感知、認知、分析決策和控制，優化物理系統運行。人的角色：是系統的創造者、使用者和管理者，掌控制造活動的目標、方法和最終決策。技術本質和發展趨勢技術融合：新一代智能制造通過深度融合新一代人工智能技術和制造技術，實現了三大技術進步：建模能力提升：處理復雜性和不確定性問題的能力顯著提高，實現制造系統優化。人-信息-物理系統智能制造中的人機協同問題01020304"十四五"規劃綱要強調智能制造的重要性，旨在推動制造業智能化升級，實現向"中國智造"的轉變。盡管中國制造業發展迅速，但仍存在自主創新能力不足、資源利用效率低等問題，智能制造轉型升級任務緊迫。人機協同是智能制造的核心，人與機器需共同完成任務，實現資源適配與自主協同。"人機智能融合"是智能制造的深層內涵，涉及人與信息系統、物理系統的交互。智能制造面臨的挑戰包括生產模式需適應柔性化、個性化需求，人作為關鍵因素不能被忽視。智能生產單元應由自動化、信息化、智能化模塊組成，實現人機協同，提高生產效率。智能制造需重視人機協同，通過智能生產單元實現柔性化生產，滿足個性化需求，同時保障工人的安全感和幸福感，促進人與機器的和諧共處。人-信息-物理系統人與信息系統、物理系統交互的技術體系HCPS2.0系統：智能制造系統基于新一代信息技術，旨在實現人機協同和生產過程的自治。智能融合：關鍵問題在于信息系統如何通過數據與模型實時感知、認知、分析、決策與控制物理系統，并與人協同優化資源分配。數字孿生技術：幫助操作人員更好地了解系統運行狀態。人機協作：智能制造的柔性生產趨勢要求實現人與制造系統的有效協同，特別是信息系統的狀態感知。物理系統的角色：智能制造中的智能設備和機器人是核心組成部分，需要發展更靈活、安全的物理系統以實現真正的人機協作。32145人-信息-物理系統人與信息系統、物理系統交互的技術體系未來研發方向：研究人與機器人共同完成復雜作業的任務，減輕人的負擔，提高生產效率和安全性，特別是在航空航天、造船和建筑等復雜制造領域。總體來說，自動化和智能化的發展并不會完全替代人，如何保障人與物理系統的交互順暢，使機器快速準確地捕獲操作人員的作業意圖便成為實現人機協同作業的關鍵。新一代智能制造HCPS2.0的原理簡圖人-信息-物理系統新一代智能制造系統中人機交互鴻溝人機交互的三個階段：操作人員感知信息物理系統并表達作業意圖。信息物理系統理解作業意圖并做出反應。評估人機信息傳輸過程，優化作業方式，降低認知負荷。人機交互鴻溝：評估鴻溝：操作人員對系統狀態的理解與實際運行情況的差異。執行鴻溝：操作者心理認知與系統實際運行方式之間的差距。交互鴻溝的挑戰：操作人員需投入認知資源來理解系統狀態和預測操作結果。系統復雜性增加，交互鴻溝也隨之增大。人-信息-物理系統新一代智能制造系統中人機交互鴻溝減小交互鴻溝的方法：設計者需了解操作人員的操作習慣與認知能力。研究人的潛在學習理論與心智模型，幫助設計更符合用戶需求的系統。人機交互的評估與執行鴻溝04PARTFOUR智能制造過程感知、分析與決策框架智能制造過程感知、分析與決策框架工業人工智能（AI）正在迅速變革制造業，通過整合先進的算法、硬件和軟件技術，實現了更高效、更智能的生產與管理。這一變革不僅依賴于核心賦能技術與工程化關鍵技術的共同使能，還包括了產業與應用層面的深度融合。本節將從技術、產業和應用三個視角深入探討工業AI的技術體系、融合產品與服務，以及其在工業全環節中的核心應用模式與場景。智能制造過程感知、分析與決策框架智能制造體系框架技術視角：核心賦能技術與工程化關鍵技術共同推動工業AI的發展。工程化技術：提供軟硬件支持和工業適配，確保AI技術在工業領域的實際應用。產業視角：AI與工業融合形成的關鍵產品、方案與服務是賦能工業的載體。基礎軟硬件：提供通用軟硬件產品，如芯片、計算模塊、AI框架等。智能工業裝備：融合智能算法的機器人、AGV等生產制造裝備。自動化與邊緣系統：智能算法融合的工業控制系統。平臺/工業軟件與方案：包括AI融合的傳統軟件和工業互聯網平臺解決方案。應用視角：工業智能在全環節形成的核心應用模式與場景。識別類應用：工業視覺檢測、表單識別、語音信號識別等。核心賦能技術：結合數據科學、知識工程、探索技術、應用技術，解決工業場景問題。智能制造過程感知、分析與決策框架智能制造體系框架數據建模優化類應用：智能排產、設備運維、工藝參數優化等，基于機器學習、深度學習技術。知識推理決策類應用：冶煉、設備故障診斷、供應鏈知識圖譜等專家系統。工業智能體系智能制造過程感知、分析與決策框架智能感知與決策方法智能制造是指通過引入先進的信息與通信技術，將生產過程各環節進行高度集成與優化，以實現生產過程智能化、柔性化、高效化的一種制造模式。在智能制造中，人工智能技術扮演著重要的角色，尤其是在智能感知與決策支持方面的應用，智能制造過程感知、分析與決策框架智能感知方法在智能制造中，智能感知是指通過感知技術，獲取制造過程中的信息并對其進行處理和分析，以實現對生產環境、設備狀態、產品質量等方面的感知與監控。人工智能在智能感知中的應用主要包括圖像處理、語音識別和傳感器數據分析等方面。智能制造過程感知、分析與決策框架圖像處理圖像處理是智能制造中常用的一種感知方法。通過使用計算機視覺和圖像處理技術，可以對生產現場中的圖像進行識別、分析和處理。以下是具體的應用場景實例：1）生產過程監控：通過攝像頭采集生產現場圖像，利用圖像處理技術進行實時監控。可檢測設備運行狀態異常、工藝參數偏差，及時發現并處理問題。2）產品質量檢測：利用計算機視覺對產品表面進行缺陷檢測，如瑕疵、劃痕、變形等。可實現全自動監測，提高檢測效率和準確性，降低人工成本。3）機器人視覺導航：利用圖像識別技術，實現機器人對生產環境的感知和導航。可用于自動搬運、自動裝配等復雜作業，提高生產自動化水平。智能制造過程感知、分析與決策框架工業互聯網體系結構智能制造過程感知、分析與決策框架語音識別語音識別技術(AutomaticSpeechRecognition，ASR)是指通過計算機系統將人類語音信號轉換為文字或控制命令的過程。它是人工智能和信號處理領域的一項重要技術。在智能制造中，語音識別可以應用于生產現場的工作指令傳達和設備狀態監測等方面。通過將語音指令轉化為機器可讀的指令，可以實現對生產過程的智能化控制和管理。語音識別技術在實際應用中還需要處理語音的噪音干擾、口音變化、語速變化等問題，以提高識別準確率和魯棒性。以下是具體的應用場景實例：智能制造過程感知、分析與決策框架語音識別1）生產現場的語音指令控制：工人可以通過語音指令控制生產設備的啟停、參數調整等操作，避免了繁瑣的按鍵操作，提高了工人的工作效率和便捷性，可應用于對危險環境下的遠程設備控制，提高生產安全性。2）生產任務的語音下達：管理人員可以通過語音下達生產任務、工藝指令等。指令被直接轉化為機器可讀的數據，減少了手工錄入的錯誤。提高了生產任務分配的及時性和準確性，增強了生產調度的靈活性。3）維修保養的語音記錄：維修人員可以通過語音記錄設備維修和保養的信息。系統自動轉化為電子臺賬，方便后續查閱和分析。提高了維修記錄的完整性和準確性，為設備管理提供依據。智能制造過程感知、分析與決策框架傳感器數據分析傳感器數據分析是智能制造中的另一個重要的感知方法。通過利用傳感器感知設備和環境的狀態信息，可以實時監測生產過程中的溫度、壓力、濕度等參數，并進行數據分析和預測。通過分析傳感器數據，可以及時發現異常情況，并采取相應的措施，以提高生產效率和產品質量。以下是具體的應用場景實例：1）設備狀態監測與故障診斷：在生產設備上安裝振動、溫度、電流等傳感器，實時監測設備運行狀況。通過分析傳感器數據，識別設備異常狀態，預測可能的故障。利用數據挖掘和機器學習技術，建立設備健康狀態模型，進行故障診斷和預測性維護。2）工藝參數優化：在生產線關鍵工序安裝壓力、流量、轉速等傳感器。分析這些工藝參數的實時數據，找出影響產品質量的關鍵因素。利用優化算法調整工藝參數，實現產品質量的持續改善。3）能源管理：在生產車間安裝電力、水、氣等能源消耗傳感器。分析能源使用數據，發現能源消耗異常點和優化空間。基于分析結果，調整生產計劃和設備運行模式，提高能源利用效率。智能制造過程感知、分析與決策框架決策支持方法智能決策是工業互聯網智能化的“大腦”，是組織或個人綜合利用多種智能技術和工具，基于既定目標，對相關數據進行建模、分析并得到決策的過程。該過程綜合約束條件、策略、偏好、不確定性等因素，可自動實現最優決策，以用于解決新增長時代日益復雜的生產、生活問題。智能決策的關鍵技術主要包含機器學習技術、運籌優化技術等多種智能技術。機器學習技術通過強化學習、深度學習等算法實現預測，通常需要大量數據來驅動模型以實現較好的效果；適用于描述預測類場景，如銷量預測。運籌優化技術基于對現實問題進行準確描述刻畫來建模，通過運籌優化算法在一定約束條件下求目標函數最優解，對數據量的依依賴性弱，結果的可解釋性強；適用于規劃、調度、協同類問題，如人員排班、補配貨。在邏輯側對問題進行理解及分析進而建模（運籌優化），在數據側對起因及結果的記錄乃至預測（機器學習），兩者構成了現實工業生產中解決問題的要件，但各自均存在不同程度的局限性，因此需要取長補短共同服務于決策質量和速度的提升。智能制造過程感知、分析與決策框架數據分析數據分析是智能制造中常用的一種決策支持方法。通過對感知到的數據進行統計分析和挖掘，可以獲取生產過程中的關鍵指標和變化趨勢，以支持管理人員進行決策制定。例如，通過對設備運行數據的分析，可以提前預測設備故障，并制定相應的維修計劃，以避免生產中斷和損失。常用的數據分析方法如下：1）時間序列分析：用于分析和預測生產過程中各種指標隨時間的變化趨勢，如產品產量、設備運行狀態等。常用的方法包括移動平均法、指數平滑法、ARIMA模型等。可以預測未來的變化趨勢，輔助生產計劃制定。2）回歸分析：建立生產過程中各因素之間的定量關系模型，如產品質量與工藝參數的回歸關系。可以分析關鍵因素對目標指標的影響程度，為優化生產參數提供依據。智能制造過程感知、分析與決策框架數據分析3）聚類分析：將生產過程中的樣本數據劃分到不同的簇中，挖掘數據中的自然分組。可以識別設備狀態異常點、產品質量問題等，為故障診斷和質量管控提供依據。4）機器學習：利用神經網絡、決策樹等機器學習算法，對生產數據進行建模和預測。可以準確預測設備故障、產品質量問題，支持制定預防性維護和質量改進措施。5）異常檢測：通過建立生產過程的正常運行模型，識別數據中的異常值和異常模式。可以及時發現設備故障苗頭、工藝偏差等，為預防性維護和質量改進提供支持。智能制造過程感知、分析與決策框架模型建立模型建立是一種將現實生產過程抽象為數學模型的方法。通過建立適當的模型，可以對生產過程中的關鍵參數進行仿真和優化。建立合適的模型后，可以對關鍵參數進行模擬和優化，找到最佳方案。在智能制造中常見的建模實例有以下幾種：1）庫存管理模型：通過建立庫存管理數學模型，可以模擬庫存水平、訂貨周期、訂貨量等參數的變化。優化這些參數，可以最大化利潤，同時滿足客戶需求，避免缺貨和積壓；2）供應鏈優化模型：建立包括采購、生產、運輸等環節的供應鏈數學模型。通過優化模型，協調各環節的資源配置，降低總成本，提高供應鏈效率；3）設備維護優化模型：建立設備故障率、維修成本等參數的數學模型。根據模型預測優化維護周期，降低設備故障率，減少維修成本。智能制造過程感知、分析與決策框架優化算法優化算法是智能制造中常用的一種決策支持方法。通過使用數學優化算法，可以對生產過程中的生產調度、路徑規劃等問題進行求解和優化。在生產調度中，可以利用優化算法對資源分配和任務安排進行優化，以實現生產任務的高效完成。以下是在智能制造中常用的優化算法：1）遺傳算法(GeneticAlgorithm，GA)：模擬自然選擇和遺傳的過程，通過選擇、交叉、變異等操作不斷優化解。適用于復雜組合優化問題，如生產排程、物流路徑規劃等。可以得到較優的可行解。2）模擬退火算法(SimulatedAnnealing，SA)：模擬金屬退火過程，通過以概率接受劣解的方式跳出局部最優。適用于非線性、非凸優化問題，如工廠布局、設備維護等。可以得到全局最優解。智能制造過程感知、分析與決策框架優化算法3）蟻群算法(AntColonyOptimization，ACO)：模擬螞蟻尋找最短路徑的過程，通過信息素傳遞實現群體協作優化。適用于組合優化問題，如車間生產調度、物流配送路徑規劃等。能夠快速找到近似最優解。4）粒子群優化算法(ParticleSwarmOptimization，PSO)：模擬鳥群、魚群等群體生物的覓食行為，通過個體和群體信息的交互優化。適用于連續優化問題，如工藝參數優化、能源管理等。該算法收斂速度快，易實現。5）混合整數規劃(MixedIntegerProgramming，MIP)：結合整數變量和連續變量的數學規劃方法，可求解復雜的離散優化問題。適用于生產線平衡、供應鏈優化等問題，可得到全局最優解。求解過程復雜。本章小結

本章節全面探討了智能制造作為信息技術與現代制造業融合的產物，其核心在于實現生產過程的智能感知、分析和優化決策。在數字經濟的推動下，智能制造成為新一輪工業革命的焦點，國際間競爭激烈，各國紛紛推出智能制造戰略。中國在智能制造領域雖取得進展，但也面臨關鍵技術依賴和工業互聯網基礎不穩等挑戰。未來，中國將加強戰略部署，提升基礎設施和人才培養，以增強國際競爭力。同時，章節引入了人-信息-物理系統（HCPS）的概念，分析了其在智能制造中的應用，并從技術、產業、應用三個視角深入討論了智能制造的體系框架，包括機器學習、深度學習、工業適配技術，以及智能感知與決策方法，為智能制造的深入研究和實踐提供了理論基礎和應用指導。項目單元建立一個智能制造過程感知分析與決策系統，可以為保障制造系統的高效率及高質量運行。本書將提供一個感知分析與決策系統原型的構建與開發指導，以支持讀者完成項目開發實訓。本項目單元將提供功能模塊整體框架架構說明，具體模塊開發將在后續章節中結合知識點進行說明。本章習題1-1智能制造的定義是什么?

1-2智能制造與傳統制造的主要區別是什么？

1-3智能制造有哪些特征？

1-4簡述智能制造的發展階段和主要特征。

1-5中國智能制造在發展過程中面臨哪些主要挑戰？

1-6工業4.0的核心理念是什么？

1-7在智能制造系統中，物聯網（IoT）的角色是什么？

1-8簡述智能制造系統中的HCPS2.0的主要特點和其相對于HCPS1.5的進化。

1-9在智能制造中，如何利用人工智能和機器學習技術優化生產過程？

1-10工業智能的三類核心應用模式是什么？請簡要描述。

1-11優化算法在智能制造中的應用有哪些？請舉例說明。

1-12常用的數據分析方法有哪些？第2章制造系統感知技術CONTENTS制造系統及其感知技術概述傳感器與機器視覺設備及物料感知環境感知人員感知目錄01PARTONE制造系統及其感知方式概述制造系統及其感知方式概述制造模式與感知概述智能制造自20世紀80年代提出，已經演進為包括柔性制造、網絡協同、全生命周期追溯和個性化定制等多樣化制造模式。這些模式利用物聯網技術實現數據互通，通過信息物理系統融合物理與信息層面，結合大數據分析和人工智能優化決策過程，構建了從數據采集到科學決策的完整閉環。機器感知系統，作為智能制造的核心，通過傳感器和控制裝置捕獲生產信息，實現實時監控和自動調整生產參數，提升效率與品質。物聯網技術的進步使得機器感知在智能制造中的作用日益凸顯，不斷推動生產向智能化和高效率轉型。

制造系統及其感知方式概述制造過程及其感知對象0504020301在制造系統中，涉及的制造要素眾多，其中需主動采集數據信息的機器感知對象主要包括以下幾類：1.在制品感知：車間中的在制品狀態隨工序變化而變化，主動采集其數據信息有助于管理層掌握生產進度并為生產追溯提供依據，對提高生產效率和透明度至關重要。2.物料標識與管理：物料的自動感知通過標簽技術實現，確保物料的正確使用和追溯，防止物料混淆，提高物料管理的準確性和效率。3.工具與工裝定位：工具和工裝的標識和定位減少工人尋找時間，提高生產準備效率，讀寫器感知標簽信息，便于快速獲取和歸還，優化生產流程。4.人員身份與權限管理：通過工人佩戴的標簽實現無紙化和自動化管理，記錄工序負責人，實現工序的電子“簽字”，并通過標簽分配權限，監控工人分布，增強生產現場的管理能力。制造系統及其感知方式概述制造過程及其感知需求制造車間環境的復雜性帶來管理上的挑戰，傳統管理方式存在實時性差、數據獲取能力弱、人員主觀性強等問題，這些問題降低了生產能力和經濟效益，難以滿足高效化和透明化的需求。制造過程的機器感知通過以下方面提升管理效率和決策質量：1.生產要素信息采集：利用標簽技術實時采集生產要素的靜態和動態信息，確保數據的實時性和準確性，完善生產數據管理。2.生產要素區域定位：通過讀寫器感知標簽，生成包含編碼和時間的感知記錄，實現生產要素的區域定位，減少搜索時間和成本，提升效率。3.制造過程實時監控：部署設備采集關鍵數據，為管理人員提供實時生產情況，以便及時調整計劃和資源分配。

制造系統及其感知方式概述制造過程及其感知需求5.數據處理與信息推送：對大量采集數據進行預處理，消除冗余和錯誤，提高數據價值。使用復雜事件處理技術從標簽讀取事件中推理出高語義層級事件，并將信息推送給管理人員，支持科學判斷和決策。智能制造系統強調物理系統與虛擬系統間的數據交互和感知，通過機器視覺、設備、物料、環境和人員感知等技術，進一步提升生產效率和產品質量。4.制造過程追溯：利用感知記錄快速查詢產品加工信息，確定問題原因，提出改進策略，提升產品良品率，發現生產瓶頸，優化設備部署。02PARTTWO傳感器與機器視覺傳感器與機器視覺現代信息技術發展到今天，傳感器的重要性越來越高，物聯網、人工智能、數字孿生、智能制造以及元宇宙等，都離不開傳感器。從智能手機到智能語音設備，從能源平臺到工業設備，傳感器自然而然地“化身”為人類連接機器、人類自身，以及自然環境的外延器官，它幫助人類將曾經不可知、難判斷的信息變成易獲取、更精準的數據。在傳感器的下游往往需要機器視覺的相關技術進行支撐，目的在于提供信息以支持生產制造過程，雖然場景較為固定簡單，但要求較高的精度與準確率。簡而言之，機器視覺就是用機器代替人眼完成測量和判斷任務。通過機器視覺產品將攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號；圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。傳感器與機器視覺傳感器傳感器就是能感受規定的被測量并能按一定規律將這些信息轉換成可用信號的器件或裝置。一般由敏感元件和轉換元件組成。感知的對象包括溫度、濕度、電流、轉速、轉矩等諸多物理量，物聯網底層不單單只有傳感器，還有相應的執行器與控制單元。其中，IEEE1415傳感器接口規范為智能傳感器的接口做了進一步的規范，這樣在很大程度上就可以避免當前工業總線不一致的問題，同時也增加量傳感器的易用性與降低了集成開發的難度。傳感器與機器視覺傳感器的分類位移傳感器，也稱為線性傳感器，主要用于測量實物尺寸和機械位移。它們分為模擬式和數字式，其中模擬式進一步分為物性型和結構型。模擬式結構型位移傳感器，如電位器式、電感式、電容式、電渦流式和霍爾式，它們通過物理量變化轉換為電阻或電壓輸出，反映位移量值和方向。數字式位移傳感器便于與計算機系統直接連接，應用日益廣泛。常見的傳感器按被測量分類，傳感器包括位移傳感器、溫度傳感器、速度傳感器、濕度傳感器等。傳感器與機器視覺傳感器的分類溫度傳感器用于將溫度變化轉換為可用信號，分為接觸式和非接觸式。非接觸式溫度傳感器在工業制造中較為常見，基于黑體輻射定律，通過輻射測溫儀表進行溫度測量，包括亮度法、輻射法和比色法，實現無需接觸被測物體的溫度監測。智能傳感器作為高新技術的快速發展產物，其發展主要體現在微型化、智能化和高性能化三個方向。智能化不僅涉及基本的測量功能，還包括數據處理、自診斷、自補償和雙向通信等高級功能，這些功能顯著提升了傳感器的性能和可靠性。高性能化則指智能傳感器能夠自我分析和調整，抵抗外部電磁干擾，并通過數字濾波和人工神經網絡技術提高信噪比和分辨力。智能傳感器功能強大，能自動化校零、標定、校正，有效采集、存儲、記憶和預處理數據。其具備自動化檢測、故障定位、決策處理和邏輯判斷功能，還有標準化數字輸出和雙向通信功能。智能傳感器示例傳感器與機器視覺機器視覺機器視覺利用非接觸感應設備獲取并解析圖像信息，以控制機器或流程。其分為“視”和“覺”兩部分。“視”通過硬件如光源、相機等將外界信息轉化為數字信號；“覺”則是計算機處理這些信號的軟件算法。機器視覺系統主要有照明電源、鏡頭、相機、圖像采集/處理卡、圖像處理系統、其他外部設備等組成，如圖所示：機器視覺系統結構示意機器視覺技術在工業應用中包括檢驗、計量、測量等，例如：汽車焊裝生產線，檢查車門和前后蓋涂膠是否連續、高度達標；啤酒罐裝生產線，檢查瓶蓋密封和液位。機器視覺檢驗比人工更快更準確。傳感器與機器視覺智能自動識別技術自動識別技術是一種計算機技術與自動化技術相互融合的產物，主要能實現以下幾大功能：數據編碼、數據采集與標識、數據管理與傳輸等，包含射頻識別技術(RFID)、條碼識別技術、語音識別技術、圖像識別技術、磁識別技術以及光學字符識別(OCR)等技術。對于上述識別技術，每種技術既有自己的優勢同時也存在自身局限，因此針對不同的應用場合及用途，往往需要將上述幾種技術聯合起來使用來滿足應用需求，如RFID跟條碼識別技術、圖像處理技術與語音識別技術。傳感器與機器視覺圖像識別技術圖像識別技術通過計算機分析攝像機采集的圖像，識別不同目標與對象。過程涉及預處理、特征點提取和匹配。圖像預處理將原始圖像轉化為數字圖像，包括采集、增強、復原、編解碼和分割。特征點提取采用閾值分割等算法，匹配則可用模板匹配模型。該技術廣泛應用于貨物檢測、視覺導引、衛星遙感、交通管理等領域，常見技術有人臉識別、指紋識別和文字識別，持續突破與發展中。傳感器與機器視覺二維碼識別技術二維碼識別技術在自動識別技術領域里面屬于當前應用較為重要而廣泛的技術。它是利用圖像識別技術對二維碼實現灰度化、二值化、校正并最終解碼的技術。它具有低成本、高密度存儲、超高速讀取、較強糾錯能力等特點，識別完成后，通過接口電路向計算機發出中斷信號并進入中斷服務程序，最終將二維碼數據信息顯示在計算機，從而完成二維碼的識別過程。傳感器與機器視覺射頻識別(RFID)技術智能物料輸送系統主要依賴RFID和條形碼技術采集生產數據。RFID技術通過讀卡器與電子標簽電磁耦合實現信息采集，近年發展迅速。-美國：在消費與自動化生產領域廣泛應用RFID，技術領先。-歐洲：廠商如Philips、STMicroelectronics推廣RFID，應用于交通、倉儲、金融等領域。-日本：2004年全面推行RFID，應用于音樂、書籍、消費電子等多個領域。國內RFID技術現狀-初步應用，中低頻技術有優勢，高頻技術待突破。-主要應用于物流、公共交通、身份識別等領域。-技術發展不平衡，市場前景廣闊，需突破關鍵技術以達到國際水準。傳感器與機器視覺計算機視覺相關算法計算機視覺任務涉及：1.圖像分類：區分不同類別目標的圖像處理方法。2.物體檢測：檢測圖像中的物體及其位置，用矩形框標識。3.語義分割：在語義上理解圖像像素，判斷哪些像素屬于哪個目標。4.目標跟蹤：利用視頻或圖像序列信息，對目標外觀和運動建模，預測并標定目標位置。圖像預處理指在最低抽象層次的圖像上操作，輸入輸出為亮度圖像，以亮度值矩陣表示。旨在改善圖像數據，抑制變形，增強重要特征。相關算法包括像素亮度變換、空間幾何變換、圖像平滑、邊緣檢測等。傳感器與機器視覺像素亮度變換像素亮度變換可以修改像素的亮度。其方法主要可以分為兩類：（1）亮度矯正。修改像素的亮度時，需要考慮改像素原來的亮度及其在圖中的位置。（2）灰度級變換。無需考慮像素在圖中的位置。亮度變換示例2傳感器與機器視覺像素亮度變換亮度矯正，理想假設下，圖像獲取和數字化設備的靈敏度不應該與圖像位置有關，但在很多實際情況下是不成立的。例如，傳感器光敏元件不具有均衡一致的靈敏度、不均勻的物體照明等原因可能使得亮度與位置有關。退化的圖像可以表示為??(??,??)=??(??,??)??(??,??)，其中??(??,??)代表錯誤系數，??(??,??)代表沒有退化的圖像。則矯正方法為下式??(??,??)=??(??,??)??(??,??)(2-1)灰度級變換不依賴于像素在圖像中的位置。一個變換??=??(??)可以將原來在范圍[??0,????]內的亮度r轉換為范圍[??0,????]的亮度s。可以分為線性變換、對數變換、冪律變換、直方圖均衡化四種方法。傳感器與機器視覺像素亮度變換線性變換假設r是變換前的灰度，s是變換后的灰度，則線性變換函數為??=?????+??，當a與b取值不同時的效果如下：a>1，增加圖像對比度；0<a<1，減小圖像對比度；a=1且b≠0，圖像整體變亮或變暗；a<0且b=0，圖像亮區域變暗，暗區域變亮；a=-1且b=255，圖像反轉，獲得負片。負片可以較好增強圖像暗區域的白色或灰色細節。反片示例傳感器與機器視覺像素亮度變換對數變換的通用公式為??=c???????(1+??)，其中c是一個常數，假設r≥0，原圖像中范圍較窄的低灰度值映射到范圍較寬的灰度區間；灰度較寬的高灰度值區間映射為較窄的灰度區間。對數變換擴展了暗像素值并壓縮了高灰度值，能增強圖像中的低灰度細節。對數變換示例傳感器與機器視覺幾何變換幾何變換是一個矢量函數T，將一個圖像f(x0，y0)經過幾何變換產生目標圖像g(x1，y1)，則該空間變換（映射）關系為幾何變換可以消除圖像獲取時出現的幾何變形，它不改變像素值大小，值是在圖像平面上進行像素的重新安排。一個幾何變換需要兩部分運算：空間變換（如平移、旋轉、鏡像），以及亮度插值算法。最近鄰插值是最簡單且最快的插值方法，即賦予點(x，y)以在離散光柵中離它最近的點g的亮度數值。雙三次插值是二維空間中最常用的插值方法，插值點(x，y)的像素灰度值通過矩形網格中最近的16個采樣點的加權平均得到，傳感器與機器視覺幾何變換各采樣點的權重由該點到待求插值點的距離確定。最近鄰插值的優點在于計算量很小，算法簡單，運算速度較快；而缺點則是灰度值有明顯的不連續性，圖像質量損失較大，會產生明顯的馬賽克和鋸齒現象。雙線性插值的優點在于圖像質量較高，基本克服了最近鄰插值灰度不連續的特點；缺點在于計算量稍大，程序運行時間稍長，縮放后圖像的高頻分量受到損失，圖像邊緣在一定程度上變得較為模糊。雙三次插值的優點在于能產生比雙線性插值更為平滑的邊緣，計算精度很高，處理后的圖像像質損失最少，效果最佳；缺點則是計算量最大，算法最復雜。傳感器與機器視覺圖像平滑局部預處理是指，圖片的像素由其附近一小片區域的像素值來獲得的。根據處理的目的，可以將局部預處理方法分為兩組：平滑，目的是抑制噪聲或其他小的波動，等同于在傅里葉變換中抑制高頻部分；梯度算子，基于圖像的局部導數。導數在圖像函數快速變化的位置處較大，梯度算子的目的是在圖像中顯現這些位置。可能會提升噪聲水平。傳感器與機器視覺在圖像上，對待處理的像素給定一個模板，該模板包括了其周圍的鄰近像素。將模板中的全體像素的均值來替代原來的像素值的方法。濾波器所選取的窗口寬度越寬，圖片越模糊。均值濾波器的缺點是會使圖像變模糊，原因是它對所有的點都是同等對待，在分攤噪聲時，將邊界點也分攤了。為了改善效果，可采用加權平均的方式來構造濾波器。均值濾波器示例圖像平滑傳感器與機器視覺中值濾波器某些噪聲（如椒鹽噪聲）的像素點比周圍的像素亮（暗）許多。如果在某個模板中，對像素進行由小到大的排列，最亮或者最暗的點（噪聲）會被排在兩側。取模板中排在中間位置上的像素的灰度值替代待處理像素的值，就可以達到濾除噪聲的目的。K近鄰平滑濾波器在圖像上的景物之所以可以辨認清楚是因為目標物之間存在邊界，邊界點與噪聲點有一個共同的特點是，都具有灰度的躍變特性。經過平滑濾波處理之后，圖像就會變得模糊。因此在進行平滑處理時，首先判別當前像素是否為邊界上的點；如果是，則不進行平滑處理；如果不是，則進行平滑處理。圖像平滑傳感器與機器視覺邊緣檢測邊緣是指圖像中灰度發生急劇變化的區域。圖像灰度的變化可以用圖像的梯度反映。邊緣檢測則是求連續圖像f(x，y)梯度的局部最大值和方向。最簡單的梯度計算方法可近似為：??(??)=??(??,??)???(??+1,??)

??(??)=??(??,??)???(??,??+1)

另一種方法則是用梯度算子來檢測邊緣傳感器與機器視覺邊緣檢測給定圖像f(m，n)在兩個正交方向H1和H2上的梯度φ1(m,n)和φ2(m,n)如下：

那么邊緣強度和方向則是：傳感器與機器視覺卷積神經網絡目前，卷積神經網絡（CNN）在語音分析和圖像識別領域備受關注，它成功訓練多層神經網絡，對多維信號輸入具有優勢。CNN已廣泛應用于語音識別、圖像識別等大規模機器學習問題。CNN是專為處理二維數據設計的多層神經網絡，每層由多個二維平面組成，平面內神經元獨立，相鄰層神經元連接。CNN采用權值共享結構，類似生物神經網絡，可調整網絡深度和廣度，對自然圖像有強假設。與全連接網絡相比，CNN具有更少的連接數和權值參數，更易于訓練。傳感器與機器視覺卷積神經網絡基于卷積神經網絡的圖像識別一個簡單CNN模型由兩個卷積層（C1，C2）和兩個子采樣層（S1，S2）組成。原始圖像通過卷積運算在C1層產生特征映射圖，S1層進行加權平均和激活得到新特征映射圖。隨后，這些映射圖與C2層濾波器卷積，并通過S2層輸出。最終，S2層輸出向量化后輸入到傳統神經網絡訓練。傳感器與機器視覺卷積神經網絡卷積神經網絡模型結構示例卷積神經網絡的基本結構大致包括：卷積層、激活函數、池化層、全連接層、輸出層等。傳感器與機器視覺卷積神經網絡圖像分類問題將圖像劃歸為若干個類別中的某一種，主要強調對圖像整體的語義進行判定。AlexNet首次將深度學習應用于大規模圖像分類，它是一個８層的卷積神經網絡，前５層是卷積層，后３層為全連接層，其中最后一層采用softmax進行分類。該模型采用Rectifiedlinearunits（ReLU）來取代傳統的Sigmoid和tanh函數作為神經元的非線性激活函數，并提出了Dropout方法來減輕過擬合問題。Alexnet網絡結構傳感器與機器視覺卷積神經網絡1）輸入層：AlexNet首先使用大小為224×224×3圖像作為輸入（后改為227×227×3）。2）第一層（卷積層）：包含96個大小為11×11的卷積核，卷積步長為4，因此第一層輸出大小為55×55×96；然后構建一個核大小為3×3、步長為2的最大池化層進行數據降采樣，進而輸出大小為27×27×96。3）第二層（卷積層）：包含256個大小為5×5卷積核，卷積步長為1，同時利用padding保證輸出尺寸不變，因此該層輸出大小為27×27×256；然后再次通過核大小為3×3、步長為2的最大池化層進行數據降采樣，進而輸出大小為13×13×256。傳感器與機器視覺卷積神經網絡4）第三層與第四層（卷積層）：均為卷積核大小為3×3、步長為1的same卷積，共包含384個卷積核，因此兩層的輸出大小為13×13×384。5）第五層（卷積層）：同樣為卷積核大小為3×3、步長為1的same卷積，但包含256個卷積核，進而輸出大小為13×13×256;在數據進入全連接層之前再次通過一個核大小為3×3、步長為2的最大池化層進行數據降采樣，數據大小降為6×6×256，并將數據扁平化處理展開為9216個單元。6）第六層、第七層和第八層（全連接層）：全連接加上Softmax分類器輸出1000類的分類結果，有將近6千萬個參數。傳感器與機器視覺卷積神經網絡卷積神經網絡與殘差學習隨著卷積神經網絡層數的增加，訓練難度提高，導致準確率飽和或下降。團隊發現，當網絡最優時，某些層輸入輸出一致。因此，提出深層殘差網絡ResNet，運用殘差表示，采用Shortcutconnection確保準確率隨層數增加而提高。物體檢測與深度學習模型物體檢測比圖像分類更復雜，涉及多物體定位和識別。RossGirshick等將CNN用于物體檢測，提出R-CNN模型。R-CNN使用Selectivesearch提出候選區域，輸入CNN提取特征，然后分類。R-CNN還訓練線性回歸模型修正坐標。FastR-CNN改進最后一個池化層，提出RoIpooling層，允許整張圖像和候選區域坐標一起輸入CNN，減少計算量。此外，FastR-CNN修改CNN的softmax層為兩個并列全連接層，用于分類和坐標修正，設計多任務損失函數訓練。傳感器與機器視覺03PARTTHREE設備及物料感知設備及物料感知制造資源感知制造資源主要指工裝夾具、加工設備等。對這些制造資源實時進行信息采集、數據傳輸、數據分析等，可以使管理人員實時掌握制造資源狀態，當有異常情況發生時，可以對生產及時調整。也可以通過對生產設備數據的分析，達到最優化配置。具體而言，在整個制造過程中涉及的制造資源按其作用及主被動關系分為以下四種：1.工件（或物料），主要包括原材料、零部件、半成品和成品等，它是制造過程中的被加工對象。2.加工設備，主要包括各種機床、加工中心等。3.搬運設備，主要包括各種托盤搬運車、叉車及自動引導車、機械手臂等，用于對物料、產品、零件等的運輸。4.存儲設備，通常用于原材料及產品的存放，也可表示為制造過程中的暫存區或緩沖區等。設備及物料感知制造資源感知四類制造資源在一定加工工藝和制造環境的作用下進行加工、搬運以及存儲等活動。加工設備：加工設備是制造系統的核心，包括機床、加工中心等，需上下料機器人等輔助裝置。為避免搬運設備等待，配置輸入、輸出緩沖區。加工設備在工作時可能發生故障，需停機維修。搬運設備：搬運設備在制造系統中負責工件的移動，如托盤搬運車、叉車等。其活動包括工件搬運到緩沖區、工位間搬運、不合格品處理、成品搬運及復位等。存儲設備：存儲設備是制造系統中暫存工件或成品的容器或空間，分為可用和已用兩種狀態。主要活動包括工件放入和取出。制造資源感知和過程控制系統：該系統位于計劃管理層和車間控制層之間，實現信息雙向交互。接收生產計劃，細化后下達生產指令。通過物聯網感知資源信息，指導設備操作，并實時更新相關信息至數據庫，反饋至計劃管理層。設備及物料感知制造資源感知在制造資源感知和過程控制系統中，感知和控制的內容主要包括生產計劃執行狀態、可視化的資源感知和制造過程控制等。1.生產計劃執行狀態：實時的感知并更新作業計劃的執行狀態，包括批次信息、計劃生產數量、已完成數量等，當市場環境發生變化時，可對正在執行的作業計劃進行實時變更，以實現對作業計劃狀態的控制。2.可視化的資源感知和制造過程控制：實時感知獲取設備運行狀態和工件批次、編號、質量信息等，并解析出工件的模型，實時顯示工件的狀態，同時通過解析出的工件ID、工藝編號、質量等相關信息指導設備對工件進行對應的操作。設備及物料感知制造資源感知接入實例制造資源感知接入概述制造資源感知接入涉及多種工業現場異構物理設備，如機械、電氣、表面工程裝備、機器人等。其過程包括現場數據獲取、初步處理，與云平臺協同實現價值挖掘，應用于監控、故障診斷、工藝優化等，旨在提高效率、降低損耗。制造資源感知接入基本框架設備及物料感知制造資源感知接入實例特點與難點主要特點與難點在于互聯互通、互操作和高可靠安全。通過設計邊緣智能網關支持多種通信協議，構建資源接入信息模型，實現互操作。從硬件與軟件層面考慮可靠性與安全性。設備資源接入模型設計結合應用場景，設計設備資源接入模型，提供全面數據和有效語義，支持后續數據分析與應用。模型包括對象、變量、方法和視圖，復雜度由設備決定。通信協議與安全防護為支持各類工業智能應用，需多種通信協議支持和安全防護技術。包括現場總線、硬件端口、無線通信、網絡通信協議支持，以及防火墻、身份認證等安全防護措施。設備及物料感知物料狀態信息感知在生產過程中，物料是制造的基礎。對車間內物料信息進行感知分析，實現物料來源、去向、庫存等的透明化，可以有效避免因材料不足引起的生產延誤。在制造過程中，物料大多由專門的系統進行管理，稱為物料輸送管理系統。近年來，先進的物料輸送系統在我國得到了廣泛的應用。但無論是技術水平還是應用程度，與國外的先進技術相比，我國物料輸送系統的發展，還不能滿足現階段物流的要求，不足之處主要體現在以下幾個方面：1）我國處于物料輸送系統發展的初級階段，缺少行業標準，導致各種物料輸送設備標準不統一，導致設備之間無法順暢的感知互聯；2）企業缺乏對底層設備的關鍵數據信息采集與監控，進而缺乏對整個物料輸送系統性能和效率達到最優的綜合考慮；3）多數企業選擇物料輸送設備時，將價格作為首要因素，忽視對輸送設備的智能化改造；4）多數企業沒有搭建起多種異構網絡的互聯體系，使得整個物料輸送系統的綜合調度管理不夠數字化、智能化。設備及物料感知物料狀態信息感知在現今的智能物料輸送系統中，要實現各類設備能夠互聯互通互操作，必須在一個完整的物聯網架構中完成，主要包含三個層次：底層是用來感知信息、獲取數據的感知層；第二層是進行數據傳輸的網絡層，通過無線局域網、3G技術、4G技術等移動通信網將獲取得到的信息傳遞給應用層，同時將應用層的指令信息傳達給感知層；最上層則是完成控制決策、數據可視化的應用層，通過與企業的具體應用場合的深度融合，結合企業資源管理系統以及制造執行系統、云計算等技術，來完成設備間的智能感知互聯。設備及物料感知物料狀態信息感知1.智能終端的大量使用，使得工作人員以及相關設備狀態能夠及時獲取，這也是企業實現MES以及ERP系統重要的一環；2.底層設備智能化，不僅僅包含自動化的生產，同時包含設備運行狀態相關數據的采集與處理，具備豐富的感知，并且能夠實現初步的自適應生產與診斷能力；3.具備大量的智能感知單元，如智能電機運行參數如溫度、轉矩、轉速、電流等重要參數的獲取；4.擁有廣泛的無線傳感網絡（WSN），傳感網絡中的各傳感節點具備自組網功能，能夠將各個生產環節的大量相關數據進行大數據分析與處理，從而達到對整個智能物料輸送系統物料輸送系統作為自動化生產線必不可少的一個環節，主要包含輸送線、自動化生產設備、移載機構、物流小車(AGV)、機器人、作業人員等部分組成。整個生產任務的完成都必須建立在高效、穩定且可靠的物料輸送系統的基礎上，針對傳統物料輸送系統的無法滿足當今工廠多產量、多品種的產品生產需要，因此，研制一套智能物料輸送系統迫在眉睫，其智能性主要體現在：設備及物料感知物料狀態信息感知面向智能物料輸送系統的諸多信息中，基于物聯網的現場實時數據采集實現智能化生產的重要組成部分，不僅僅利用底層的傳感器感知單元來采集生產現場數據，同時通過CAD、CAM、CAPP等生產制造信息系統來獲取一線的生產制造數據，并將兩者數據通過一系列的互聯技術達到上層對底層設備、人員、物料等相關信息的監控。目前，針對國內外的總體數據采集技術而言，在采集系統實時工況信息以及設備運行信息的方式上主要可分為三種類別：傳感器檢測與采集技術、自動識別技術以及自動化設備標準化接口采集技術。設備及物料感知傳感器檢測與采集技術在實際的物料輸送系統中，傳感器的應用無處不在，無論是對于工位點工件有無的檢測，還是距離工件遠近的檢測等，都發揮著重要作用。一般而言，作為評價傳感器性能好壞的指標主要包含兩方面：采樣精度與采樣速度，其中表示采樣精度的有傳感器的線性度、靈敏度、分辨力三個層面，線性度表征了傳感器實際測量效果與理論效果的誤差表現；靈敏度是指輸出量與輸入量的量綱之比；分辨力是指感受到外部測量量最小變化的能力。一般而言，由于物料輸送系統線路較長、設備布局較為分散，因此采用集散型多傳感器數據采集系統，不僅結構簡單、成本低、而且對環境要求不高，易組成系統。設備及物料感知傳感器檢測與采集技術傳感器數據采集系統結構設備及物料感知自動識別技術自動識別技術是利用一定的識別裝置，通過識別裝置與物品之間的接近活動，進而自動獲取相關信息，并將這些信息提供給后臺計算機處理的一項技術。一般而言，自動識別技術主要包括條碼識別技術、射頻識別技術、光學字符識別技術、磁卡及智能卡識別技術、生物識別技術、語音識別與視覺識別技術等，如下圖所示。這些技術都是通過嵌入式智能終端通過各種光電感應、磁感應以及人工智能技術來完成相應的自動識別功能。面對智能物料輸送系統，利用自動識別技術確實能夠較好的將員工信息、物料信息、加工信息、裝配信息等采集起來，獲取當前生產狀態下的實時數據，進一步提高整個系統的感知能力。設備及物料感知自動識別技術自動識別技術分類面對智能物料輸送系統，利用自動識別技術確實能夠較好的將員工信息、物料信息、加工信息、裝配信息等采集起來，獲取當前生產狀態下的實時數據，進一步提高整個系統的感知能力。設備及物料感知自動化設備標準化接口采集技術在整個物料輸送系統中，工業自動化設備提供標準接口，如RS232、RS485、CAN、Ethernet、OPC、IO信號，用戶可直接采集數據。OPC作為國際通用通訊規范，解決了設備間互聯互通問題，采用C/S模式，方便系統集成與二次開發。多數設備留有此接口，連接后可實現數據采集。大型系統中，觸摸屏等顯示設備通過人工輸入完成數據交互，這部分數據也可采集。設備及物料感知智能物料輸送感知系統的實例設計多AGV系統實現RFID信息感知和多源信息綜合調度，通過Zigbee網絡感知AGV狀態，支持視覺和磁導引巡航，提高系統運作效率。智能摩擦輸送線由16個獨立電機驅動單元組成，通過無線組網上傳狀態信息，OPC和CAN總線控制多條懸掛線作業，閱讀器讀取電子標簽信息，控制中心實現智能化管控和故障預判。EMS輸送線能自主充電，移動靈活，適用于空間快速轉移。視覺移載平臺通過視覺定位和傳感器感知托盤位置、物料信息，實現AGV與空中輸送線的中間傳遞。工件檢測/裝配設備通過智能傳感器和RFID檢測產品質量，選擇合適的質量檢測標準。網絡視頻監控系統實時整體化監控物料輸送過程，結合現場數據，提高智能物料輸送系統的感知管控能力。以實驗室設施為基礎，整合多AGV輸送系統、智能摩擦輸送線、EMS輸送線、視覺移載平臺、工件檢測/裝配設備、網絡視頻監控系統，構建智能化物料輸送感知系統。04PARTFOUR環境感知環境感知人類社會的生產生活離不開對周圍環境參數信息的獲取和利用。環境中存在著大量人類感興趣的信息，比如溫度、濕度、氣體組分濃度、加速度、振動、磁場、光照強度等典型參數，而對這些環境量的感知是信息獲取和利用的重要方式與前提。在制造系統中同樣如此。因此，環境感知系統應運而生，它利用各類感知傳感器將環境中的目標參數轉化為儀器設備可以識別測量的電信號，從而對環境信息進行有效利用。環境感知環境感知智能微系統環境感知系統常用于資源受限環境，要求微型化、低功耗、低成本和智能化。MEMS傳感器陣列作為關鍵單元，其準確性和穩定性至關重要。但環境因素如化學反應、外部干擾等易影響敏感特性，導致基線漂移或故障，影響系統性能。由于MEMS傳感器陣列的小型化和集成化特點，以及惡劣環境下使用故障概率較高。因此，采用包含故障檢測、隔離、恢復和漂移補償功能的自檢測自校正技術，實時在線監測MEMS傳感器陣列工作狀態，并進行故障或漂移校正是必要的。環境感知環境感知系統自檢測環境感知智能微系統利用MEMS氣體傳感器陣列來檢測氣體組分和濃度，為氣體識別和濃度預測提供數據。但MEMS氣體傳感器陣列可能因環境干擾或人為因素出現故障，影響檢測準確性。為此，建立故障檢測模型是關鍵，該模型通過分析正常工作狀態下的傳感器數據來訓練，以便快速識別異常。在數據采集過程中，電壓波動和人為干擾可能導致數據集中出現異常和噪聲。因此，實施數據預處理至關重要，它能夠提高數據質量，確保模型訓練使用的數據顯示真實應用情況，從而提升故障檢測模型的性能和可靠性。環境感知環境感知系統自檢測

環境感知環境感知系統自檢測在傳感器故障檢測中，機器學習方法如SVM、PCA、KNN和ANN各有優勢和局限。SVM能準確檢測異常但不適合自檢測自校正。KNN在搜索鄰居節點時存儲需求大，且難以實現實時檢測。ANN計算復雜度高，需要多個模型。相比之下，PCA通過簡化統計量進行故障檢測，計算簡單、速度快，且易于集成到自校正流程中。PCA本身是一種降維技術，能將多維變量轉換為低維不相關變量，同時保留原始數據的主要信息。05PARTFIVE人員感知人員感知人員行為感知概述人類行為涵蓋身體、心理和社會活動能力，涉及生命全階段的發展。在人機交互中，人員行為識別通過技術手段識別和理解人類與機器或系統交互時的行為和意圖。這涉及分析用戶與機器人或界面的互動，以提高系統響應性和適應性，增強用戶友好性和交互效率。目前，研究人員采用傳感器和數據分析技術，如機器視覺、3D傳感器、邊緣計算和多模態數據融合，以有效識別和理解人員行為。人員感知機器視覺機器視覺技術結合攝像頭和圖像處理算法分析人類行為。通過深度學習算法，實時識別人員行為，如姿態、手勢、面部表情。應用場景包括監控系統異常檢測、自動駕駛行人和車輛識別。3D傳感器如Kinect和LiDAR，捕捉三維空間中的人類行為。通過光信號構建環境和人物的三維模型，在VR和AR中有重要應用，如VR游戲中捕捉玩家全身動作。邊緣計算邊緣計算在數據源附近處理數據，減少傳輸延遲，提高實時處理效率。在行為感知中，邊緣計算快速分析傳感器數據并實時響應，如智能家居系統監測家庭成員行為并自動調整家電。多模態數據融合多模態數據融合整合不同類型傳感器數據，提高行為識別準確性和魯棒性。例如，結合視覺、音頻、壓力傳感器數據，系統更全面地理解和識別人的行為和意圖。人員行為感知概述協作機器人與人機協作裝配近年來，制造業中協作機器人出貨量大幅增長。2020年全球出貨量僅2,000余臺，預計2026年將超47,000臺。增長歸因于其高度精確性和通過機器學習提升性能的能力。協作機器人支持工人執行體力、認知和危險操作，如減輕工作量、減輕精神壓力、處理危險材料。其功能和設計日益依賴對人類行為的精確感知，這一發展推動銷量增長。具備感知能力的協作機器人可在無安全柵欄環境中與工人直接合作，改變操作模式。集成先進視覺系統和傳感器，實時監測工人動作和位置，提高操作靈活性和生產效率，同時增強工作環境安全性，使機器人更有效地支持人類。人員感知人機工程學的發展人員感知人機環境交互科學旨在實現人與機器、環境的和諧結合，使設計適應人的生理和心理特點，提高生產效率、安全、健康和舒適度。此技術不僅增強工作環境的安全性，也符合人體工程學原則。人員行為感知技術通過感知人員狀態調整協作機器人的協作方式。研究采用Kinect攝像頭捕捉工人關節角度，評估整體人體工程學狀態（REBA）。檢測到不良姿勢后，通過算法實時調整機器人位置，為人類提供最佳姿勢。該方法優化了工人姿態，降低了肌肉骨骼疾病風險。基于人員行為感知和人體工程學的協作機器人末端位置優化人員行為感知與安全監控在高風險制造環境中，采用先進的圖像識別和傳感技術對工人的行為和