工博会机床展服务为先「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。