基于人工智能及工業(yè)云培訓平臺的設計

葛云濤

摘 要：針對《中國制造2025》將智能制造作為主攻方向，推進制造過程智能化的國家戰(zhàn)略，以及目前人工智能、工業(yè)云新技術在工業(yè)領域的應用，考慮到目前對應專業(yè)領域的高等院校、職業(yè)院校以及工廠培訓中心的教學方法和培訓設備，提出了對人工智能及工業(yè)云培訓平臺的設計。培訓平臺可用于訓練人工智能、工業(yè)云在典型智能制造環(huán)節(jié)中的應用，解決了人工智能、工業(yè)云領域的新技術由理論教學向?qū)嶋H培訓教學轉(zhuǎn)化的問題，克服了目前設備單純以驗證為主、脫離工業(yè)生產(chǎn)實際的不足。

關鍵詞：人工智能；工業(yè)云；培訓

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互聯(lián)互通的需求漸增，使得人工智能、工業(yè)網(wǎng)絡、工業(yè)云等技術的融入進而達到提高產(chǎn)品質(zhì)量和運營效率的需求更為強烈。 通過將工廠設備的智能化建設或智能化升級改造，以及將智能生產(chǎn)過程中的每一個環(huán)節(jié)、設備變成數(shù)據(jù)終端，進行全方位底層數(shù)據(jù)采集，并進行更深層面的數(shù)據(jù)分析與挖掘，從而全面提高工廠生產(chǎn)效率、優(yōu)化工廠整體運營。

目前，人工智能的主流應用為圖像識別、語音識別、語義識別、預測規(guī)劃和智能控制。計算機利用圖像識別、語音識別、語義識別技術采集數(shù)據(jù)并進行處理、分析和理解，進而根據(jù)目標和需要做出預測判斷，最終通過各種智能硬件設備以及工業(yè)網(wǎng)絡、工業(yè)云來實現(xiàn)智能控制。所有新技術的應用，都需要高技術、高技能人才來實施，目前各高等院校、職業(yè)院校也在課程建設上增加了人工智能、工業(yè)網(wǎng)絡、工業(yè)云等專業(yè)技術理論內(nèi)容，人工智能及工業(yè)云培訓平臺的研發(fā)及應用，可以培養(yǎng)學員將工業(yè)硬件、工業(yè)軟件、工業(yè)信息、工業(yè)網(wǎng)絡、工業(yè)云等多種技術融會貫通，讓學員研究學習各種技術之間的相互關聯(lián)，適應人與設備之間的雙向交互，能夠讓學員將學習的理論知識落實到工業(yè)實際應用中，讓學生在學習中更加接近工業(yè)現(xiàn)場新技術應用場景，能夠快速融入到企業(yè)智能化生產(chǎn)工作中。

1 培訓平臺組成

人工智能及工業(yè)云培訓平臺采用可二次開發(fā)的協(xié)作機器人作為主要載體，綜合視覺檢測技術（人臉識別技術）、語音識別技術、語義分析技術、射頻電子標簽技術、能源采集管理技術、智能傳感技術、智能主令開關技術、智能網(wǎng)關技術、協(xié)作機器人等技術，搭建的一個智能制造領域的人工智能物聯(lián)網(wǎng)實訓平臺，系統(tǒng)使用智能語音系統(tǒng)和智能視覺系統(tǒng)，模擬人的聽覺和視覺，輔助人工智能算法，結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)云平臺的計算優(yōu)勢，輔助技術人員進行智能生產(chǎn)活動。

培訓平臺主要由SCARA協(xié)作機器人單元、智能語音單元、智能視覺單元、物聯(lián)網(wǎng)（internet of things， IoT）能源采集與管理單元、IoT智能網(wǎng)關單元、IoTRFID單元、IoT-IO-LINK智能傳感單元、IoT-智能主令開關單元、智能安全保護單元、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)}儲單元、龍門檢測單元、反轉(zhuǎn)工作臺單元、雙吸盤夾具單元、空氣壓縮機單元、智能接線單元模塊、PLC單元、HMI人機交互單元、工業(yè)云平臺及大數(shù)據(jù)分析、全集成自動化展示區(qū)以及信息采集、工程應用安裝平臺、機器人外圍線路電控單元等組成。

2 培訓平臺特點

（1）平臺主要用于通過桌面級協(xié)作機器人等典型應用對象，實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)構(gòu)建、人工智能算法的編寫，以及典型人工智能及工聯(lián)網(wǎng)融合案例學習與訓練。

（2）通過網(wǎng)關設備（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）在平臺上進行連接設備配置，實現(xiàn)物理設備在云端模型建立，建立云端設備創(chuàng)建能力。

（4）利用云端APP（Fleet Manager）針對連接設備，對物理設備建立基于設備列表和地理分布的設備狀態(tài)顯示；針對采集數(shù)據(jù)做可視化及報警值設定，建立通過人工智能設備管理及數(shù)據(jù)應用能力；

（5）實現(xiàn)設備狀態(tài)多終端顯示，設備狀態(tài)透明。

（6）平臺和采用模塊化的結(jié)構(gòu)，將智能智造的基本要素融合于每個單元，使每個單元具有標準化架構(gòu)、模塊組合、網(wǎng)絡系統(tǒng)、網(wǎng)絡組網(wǎng)、RFID等。這樣的結(jié)構(gòu)，不僅能夠不斷的滿足對技術發(fā)展的擴容需求，可以隨時將新的技術、新的設備添加到系統(tǒng)之中，使得整個系統(tǒng)隨時跟上并滿足工業(yè)技術的發(fā)展。也可以分組進行相關的培訓。

3 培訓平臺信息流

（1）基礎語音本地信息流

語音單元采集語音—分析語音命令信息—將信息傳遞給機器人和PLC—機器人和PLC執(zhí)行相關命令。

舉例如下：讓機器人畫三角形，語音單元可以通過試教學習，學習基本語言命令，不用通過以太網(wǎng)訪問云端語音識別庫，即可做出簡單的語義學習，然后讓機器人執(zhí)行相關命令，到軌跡單元，走三角形軌跡。

（2）語音互聯(lián)網(wǎng)信息流

語音單元采集語音—將語音信息通過互聯(lián)網(wǎng)上傳—利用科大訊飛云端庫處理信息—將處理后的語音信息轉(zhuǎn)換為文字下發(fā)到本地—根據(jù)制作的相關標簽提取控制信息—將信息傳遞給機器人和PLC—機器人和PLC執(zhí)行相關命令。

舉例如下：讓機器人裝配5個藍色的工件，可以是不同的方言的人來發(fā)布命令，科大訊飛云端由豐富的方言庫，可以更精準地識別。

（3）視覺本地信息流

視覺單元采集圖像—對圖像進行分析—將信息傳遞給機器人和PLC—機器人和PLC執(zhí)行相關命令。

舉例如下：用視覺判斷工件的顏色，如果是黃色工件則放1#滑槽，如果是藍色工件，放2#滑槽，視覺進行顏色判斷，僅需進行本地學習即可。

（4）視覺互聯(lián)網(wǎng)信息流

視覺單元采集圖像—將采集信息上傳至云端—云端對采集的信息進行識別分析—將分析后的數(shù)據(jù)下發(fā)到本地—將信息傳遞給機器人和PLC—機器人和PLC執(zhí)行相關命令。

舉例如下：利用人臉識別，如果是甲客戶，則裝配一個金屬的工件給甲，如果是乙客戶，則裝配一個塑料的工件給乙，人臉數(shù)據(jù)存儲在云端數(shù)據(jù)庫。

（5）數(shù)據(jù)信息流

數(shù)據(jù)通過采集終端采集，將采集后的數(shù)據(jù)通過智能網(wǎng)關將數(shù)據(jù)上傳到云端，云端可對數(shù)據(jù)進行監(jiān)控，同時云端可通過智能網(wǎng)關對節(jié)點下達控制指令。

（6）物聯(lián)網(wǎng)信息流

采用網(wǎng)絡的指令器件、傳感器件、采集器件，將數(shù)據(jù)控制和采集過程可視化，實現(xiàn)萬物互聯(lián)。

4 平臺訓練內(nèi)容

（1）執(zhí)行機構(gòu)基本功能實訓課題：執(zhí)行機構(gòu)在工業(yè)領域中的應用；執(zhí)行機構(gòu)機械結(jié)構(gòu)及工作原理認知；執(zhí)行機構(gòu)控制功能學習；執(zhí)行機構(gòu)基本控制指令實訓；執(zhí)行機構(gòu)示教運動功能學習；編程控制執(zhí)行機構(gòu)的簡單動作實訓；編程控制執(zhí)行機構(gòu)多軸聯(lián)動實訓；執(zhí)行機構(gòu)復雜運動編程指令實訓

（2）人工智能實訓課題：語音控制顏色分揀訓練；語音控制材質(zhì)分揀訓練；語音控制裝配訓練；語音稱重訓練；語音稱重分揀訓練；語音視覺控制選擇裝配訓練；視覺自動反轉(zhuǎn)工件訓練；視覺顏色識別訓練；視覺人臉識別訓練；視覺分類撿拾訓練

（3）智能網(wǎng)絡實訓課題：IoT主令信號采集；IoTIO-LINK傳感器信號采集；IoT-RFID數(shù)據(jù)采集；IoTRFID數(shù)據(jù)寫入；IoT-能源信號采集；IoT智能網(wǎng)關信號上傳；IoT云端監(jiān)控；IoT智能網(wǎng)關信號下發(fā)；工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)概論；工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安裝調(diào)試；云平臺數(shù)據(jù)可視化實習；工業(yè)數(shù)據(jù)采集實習。

5 結(jié)語

在人工智能、工業(yè)網(wǎng)絡、工業(yè)云等新興技術的大潮下，當前幾乎所有傳統(tǒng)行業(yè)，包括工業(yè)、醫(yī)學、教育等，都面臨著轉(zhuǎn)型的巨大壓力。各領域通常要求結(jié)合其行業(yè)的歷史數(shù)據(jù)，結(jié)合機器學習算法建立數(shù)據(jù)模型進行訓練，從而提高效率、降低成本。同時在行業(yè)應用領域，機器人、無人機、智能識別設備等人工智能載體也愈來愈成熟，這就需要從業(yè)人員具備基本的硬件知識，尤其是掌握基于人工智能相關硬件平臺的模塊構(gòu)成及開發(fā)技能。人工智能及工業(yè)云培訓平臺把工業(yè)實際硬件、軟件以及工業(yè)網(wǎng)絡融入到實訓教學中，讓學生能夠快速的將理論知識轉(zhuǎn)化成實際應用，而且平臺的設計思路也能夠?qū)⒉粩喟l(fā)展的新技術快速對接到設備中，始終讓平臺保持先進性，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、工業(yè)云等領域?qū)嵱栒n程的整體教學水平。