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前不久，西安交通大学自动控制研究所韩九强教授团队立足工业革命发展规律研究和“中国制造2025”，着眼智能时代未来工业发展趋势，提出并成功研制了一种柔性智能生产线结构模式。. e/ Q- }+ U; \1 b: }% X; H9 O
为抢占工业革命制高点提供理论支撑" S+ X- i. C% x; S$ w) a2 |1 i$ Z. K
当前，随着“中国制造2025”的快速推进，工业制造以机器人替代人工成为必然趋势，然而采用传统工业机器自动生产线难以满足现代多品种、小批量、供货紧的柔性智能制造需求，特别是随着生产需求“大数据”快速膨胀，定制化生产服务将成为企业推动制造装备升级、增强生产竞争能力的一个新增长点。
; p0 T( A6 N, i; z4 q" H西安交通大学自动控制研究所所长韩九强教授表示，群视觉机器柔性智能制造系统就是要解决智能时代中国制造这一瓶颈问题，以抢占智能时代定制化生产的技术先机，可为实现中国制造的多样化、定制化、智能化的未来发展，为实现我国工业经济发展弯道超车，为中国在工业革命发展进程中抢占制高点提供理论支撑。
; @4 N/ m; ^+ e/ c1 z% B( G& q( H“工业5.0”是什么?曾荣获国家科技进步二等奖并长期致力于工业革命规律研究的韩九强，通过类人比较对四次工业革命进行分析，指出每一次工业革命都是以机器衍生出类人某种重要器官机能的机器机能为标志，使得各种机器转型升级和广泛应用，以推动工业不断发展，形成工业X.0。“可以说，仿人智力机能的机器学习机能将引发第五次工业革命，其间也将诞生各种类型智能机器并得到广泛应用。”韩九强说。1 M1 o) G2 [ _7 P7 c: e
他说：“与李世石PK的围棋高手AlphaGo智能机器人这类有代表性的智能机器已经诞生，是第五次工业革命发展演变过程的雏形。工业革命和工业发展是无止境的，依其工业自身发展规律，给出第五次工业革命的大胆设想和预测，为国家发展战略提供理论支撑，我们应该做好准备抢占工业革命中国标准的话语权。”
1 V! V2 N( ]$ n/ _; I助推自动制造向智能制造的转型升级. O- T7 C- t+ u; j1 Z
群视觉机器柔性智能制造系统是一种集视觉采集、模式识别、信息通信、加工制造和机器学习等信息物联网自动制造于一体，形成可由不同数量的视觉智能机器和数控加工设备组成的柔性结构模式，既可实现机器自主智能化，也可实现多机器协同制造的群体系统智能化。
2 @7 f. }* s# q7 q- V这种系统相当于采用具有类人耳嘴眼机能的网络视觉协同机能的机器群替代传统数字化控制的自动化生产线，使得制造业从以数字化控制的自动制造，向以物联网+群视觉机器的智能制造方向衍生和发展，直至衍生出类人学习机能的机器智能，实现真正意义上的智能制造。
) K2 S2 a% v6 ?1 D7 P5 }% H; f系统的群体智能，是指群体之间的交互智能、生产计划执行的调度智能、作业目标实现的优化智能等;而自主智能包括个体机器对现场动态物件识别的智能、对现场动态物件跟踪操控的智能、不受系统时序优先控制的作业智能、进出系统又不影响系统整体目标实现的智能等。因此，该系统具有结构柔性组态化功能、群体机器网络化协同功能、个体具有自主智能化功能等，即该系统中的机器设备和群数量可以任意选定，相邻机器间可以合作进行作业，个体机器具有动态识别、决策判定，进而衍生出自学习的智能特征。
5 v& \- q+ ~" J4 C8 x9 L据悉，韩九强团队研发的该系统模型可实现根据要求组态参与作业机器与加工设备数量的系统结构，也可以依据现场作业进展情况，实施自主决定继续协作或退出系统，从而达到提高系统现场作业的高效率。值得一提的是，该系统中的每一台机器既可独立使用又可联合作业，学生进行各自试验研究互不影响。
+ C, I, r/ R9 j9 s应用广泛的群视觉机器柔性智能制造
# a& ]. q# X/ v目前，西安交通大学已经采用该系统平台开发出群体异步物件转移智能实验、物件拆卸装配智能实验、双体机器协同装配智能实验、多体机器虚拟车铣冲钻智能实验等实验，还将进一步开拓如色差分类智能试验、形体分类智能试验，以及目标对象优先混合作业智能装配试验等内容。2 ?" _. o5 x/ j- e m
韩九强说，研究团队目前正研究群视觉机器柔性智能制造系统的升级版，将群视觉机器柔性智能制造系统平台中的教学机器人更换为工业机器人、虚拟机床更换为加工中心并赋予专门的产品制造背景，即可升级为群视觉机器柔性智能制造专用产品智能制造系统。/ ?& h% w0 `) b' q {
谈到系统的应用领域，韩九强表示，随着“中国制造2025”的展开，众多行业领域都很大程度涉及智能制造。
/ v( A7 v. m" ^9 Y" C" B3 s视觉机器柔性智能制造系统，既适用于群体智能制造涉及的智能机器人、智能制造装备、智能测控系统等关键技术的研究，也可作为无人值守的智能制造系统车间或工厂的参考模型。同时，群视觉机器柔性智能制造系统还可用于科研教学，不仅适用于电子与信息领域学科的机器视觉、模式识别、机器人控制、系统工程等课程的实验教学，也可跨学科用于机械、电器、测控技术等学科专业实验教学，还可用于机器学习、深度机器学习的理论方法研究等领域。9 |! [- d `# _0 u6 l2 f A
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发表于 2017-5-17 14:53:28
