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发布时间:2021-12-07 08:11:00 作者:振威
机器学习技术与实体经济融合领域
机器学习是人工智能技术体系的一个通用环节,机器学习使用归纳、综合方法,运用数据导入算法模仿人类智能。学习方式主要分为有数据学习和无数据学习:当前有数据学习显然广受欢迎,包括“监督学习”“无监督学习”“半监督学习”“深度学习”“迁移学习”等;无数据学习法主要为“强化学习”。有数据学习的典型应用为深度学习,深度学习包括DNN(深度神经网络)、CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)和LSTM(长短期记忆网络)等,它不依赖数字经济的发展,而是由人做数据标签,采用神经网络算法,学习效率不高、能源资源浪费,如AlphaGo下场棋要消耗3000美元电费。
强化学习只需要人类输入规则,机器就能通过自我奖励、自我诱导方式,跟自己下百万盘棋,不断自我完善,AlphaGo Zero三天内就打败了已经学习了几千盘棋的AlphaGo;数字技术发展越好、标准化数据量越大的领域往往人工智能发展越迅速,这就说明机器的学习能力不是人为训练的结果,而是数字经济发展到一定阶段顺其自然的结果。从使用场景上来说,有数据学习适用于规则活动领域的人工智能,是经验、控制使然;无数据学习适用于创新、无定论的领域,比如棋类竞赛、新药探索、艺术创作等,是创新、自由使然。
机器视觉系统的工作流程
机器视觉系统的工作流程简述:
1.传感器探测到被检测物接近运动至相机的拍摄中心,将触发脉冲发送给图像采集卡;
2.图像采集卡根据已设定的程序和,分别向相机和照明系统发出启动脉冲;
3.相机在启动脉冲来到之前处于等待状态,启动脉冲到来后启动一帧扫描;
4.相机开始新的一帧扫描之前打开曝光机构,曝光时间可以事先设定;
5.另一个启动脉冲打开灯光照明,灯光的开启时间应与相机的曝光时间匹配;
6.相机曝光后,正式开始一帧图像的扫描和输出;
7.图像采集部分接收模拟视频信号通过A/D将其数字化,或者是直接接收摄像机数字化后的数字视频数据;
8.图像采集卡将数字图像存储在计算机的内存中;
9.计算机对图像进行处理、分析和识别,获得检测结果;
10.处理结果控制流水线的动作、进行定位、纠正运动的误差等。
机器人自动化赋能制造业
自动化赋能制造业
作为现代工业重要的技术之一,工业自动化技术应该广泛,市场空间巨大。
在电力行业跟精密制造领域经验比较丰富的王辉看来,“在未来的工业制造业里面,会因为机器人自动化产生大量新的就业岗位,主要是跟软件、算法,包括机器人的操作,以及跟智能化相关的一些岗位。机器人自动化这个行业蕴藏着的可能性,有非常大的发展前景。当然,这也就同时意味着竞争非常激烈。”
在国内机器人市场增长迅猛的2017年,销量在一年内就增加了约六成。但在过去两年,中国机器人行业进入了市场整理期,根据国际机器人联合会的数据,工业机器人的年销量持续停留在13-14万台的水平。
工业自动化中的工控计算机
普通电脑用于工业自动化的话,故障率较高,增加维护成本。工控计算机性能较稳定,前期成本相较于普通电脑来说高一些,只是从长期使用来看,节省了不必要的维修维护成本。并且控控计算机可以实现24小时运行。工控机对使用环境要求也不高,可以在在防尘、防潮、防振动等方面做个的保护和测试,可以用在任何复杂和恶劣的工业环境中,适应环境里较强。另外,工控计算机装的是Linux、server等工控服务器系统,安全和可靠性比普通的windows系统更高,想对比普通电脑来说风险较低。
工业计算机可以简单想成是工业自动化机器设备中的控制器。而一台机器设备除了机械零件外,从数据、讯号的输入到整台机器动作,要能产生“自动化”能力关键的零组件,就是控制器。其实自动化就是机器零件自动执行“程序”的过程,程序中的每条指令就是由控制器来分析下达,以借此达成机台各部位自动工作的目标。
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