“人工智能”是最近比較火的一個詞，另外還有兩個跟它有緊密關系的詞是“智能制造”和“中國制造2025”。關于智能技術如何在工業生產中應用，多年以來有諸多學者和專家發表暢想和看法，可是其中真正在工業生產中落地生根的卻不多。結合多年來的工程經驗，介紹一下人工智能技術在國內工業生產中已經實現了應用的情況。

1 外觀檢測

基于機器視覺的外觀檢測是人工智能的一個重要分支，目前已經形成了一個相對成熟的產業，應用的領域或行業非常多，例如汽車零部件、電子產品零部件、玻璃器件、電池等等。外觀檢測的核心技術分為兩部分，一部分是圖像內容的識別算法，二部分是如何獲得完美的圖像。圖像識別算法中，OpenCV和Halcon是兩個知名度較高的開發平臺，集成了很多常用的圖像處理程序和識別算法程序庫。稍傳統的做法是基于OpenCV或Halcon，開發適合具體個案的識別算法。最近幾年基于卷積神經網絡的深度學習算法得到了迅速的推廣，取得了非常不錯的效果。從目前應用來看，只要有足夠的樣本支撐，再加上一定的硬件支撐，基于深度學習的圖像識別算法效果優于傳統的圖像識別算法。通過鏡頭&相機選擇、光源選擇、打光方式設計等手段，采集到優質的圖像，是另一個核心技術，有時甚至對檢測效果起到決定性的影響。鏡頭和相機的匹配選擇有比較成熟的理論支撐，比較好掌握；而打光方案設計則更多依靠經驗，有時甚至市場上找不到需要的光源，要自己設計。為了解決機器視覺的技術門檻，有些公式提供了智能相機，把鏡頭、相機、光源、算法（嵌入式）全部集成在一起，直接輸出識別結果。目前該技術解決一些不太復雜的工況已經不成問題，對于稍復雜的情況，仍然要開發具體的識別設備。

2尺寸測量

作為一種非接觸式測量方法，有著比較廣的需求和應用，有時也是質量檢測內容的一部分，例如鋰電池極片尺寸測量、鈑金件沖孔數量和間距測量、輪轂特征尺寸測量等。尺寸測量設備的核心技術與外觀檢測類似，有少許不同。在圖像內容處理上，建立圖像空間與物理空間之間的映射（標定）是尺寸測量的基石，主要是使用OpenCV和Halcon開發測量算法。在獲取優質圖像方面，使用背光突顯零件的外廓，是個很有效的手段，而在外觀檢測領域則很少使用。

3基于機器人視覺的動態裝配

用機器視覺的測量結果作為運動的反饋，調整機械臂所持零件的位置和姿態，完成多個零件的對準和組裝。隨著制造行業的發展，零件相互之間組裝精度越來越高、市場越來越需要兼容多種型號的柔性化生產，這兩種需求使基于機器人視覺的動態裝配成為必然。例如手機鏡頭的組裝，隨著相機像素的提高，再像之前那樣使用公差保證質量已經不可能，只能在裝配過程中動態的一邊檢測成像效果一邊對準各零件，現場點膠固化。再例如，炒鍋生產中機器人分別夾持著鍋體和鍋柄進行鉚接，由于對兼容型號的擴張和來料的不確定，再讓機器人沿固定路徑運動就不能完成所有型號的鉚接任務。

4基于物聯網的MES系統

物聯網和MES在制造業是個非常宏大寬泛的話題和領域，這里從一個較小的視角來描述一下。物料的識別和信息互聯是物聯網的核心，在目前生產中識別物料的型號常用的方式，一種是給物料貼標簽（身份碼），一種是“看”物料的“樣子”即外觀來識別。貼標簽或在物料上打標，在汽車零部件生產中應用較廣；根據外觀識別物料，則比較適合不需要對零件進行全生命周期追蹤的生產中，這也是目前工業生產中占絕大多數的生產（全生命周期的追蹤目前暫時來看還不太現實）。把生產線上各設備、各工序的控制，生產質量的監督管控，物料倉促等有機的連接起來的是MES系統最基本的功能。從目前來看，越來越多的國內企業提高了對MES的重視程度，有些不是很大的企業在產線改造和建設中也都把MES作為必備考慮。一些知名軟件公司，在有較大行業背景的MES開發上占著絕對優勢；但是國內各行各業遍地開花，在不太大眾的行業里同樣需要MES，這是國內開發MES的軟件企業的希望所在。

5智能倉儲

任何一個生產工廠都離不開物料的倉儲，它本身也是高效生產的一部分。相對于大型的物流中轉站，一個工廠的倉儲要簡單的多，但是其基本內涵相同。從目前國內部分生產企業已經建立起來的智能倉儲系統來看，一般包括可隨意取放的立體倉庫、輸送線、AGV小車和管理系統。物料的識別、物料存放位置記錄實時動態過程、取放料時取放裝置的驅動和定位、物料輸送線的起停和舉升移載、AGV小車的調度和路徑規劃等都由管理系統來統一控制，這些任務的完成不是簡單的動作控制，都是依據實時信息的動態規劃，都離不開人工智能。