智能检测与控制在智能工厂各层次中的应用
智能工厂各层次定义的功能以及各种系统、设备在不同层次上的分配如下。
1）计划层：实现面向企业的经营管理，如接收订单，建立基本生产计划（如原料使用、交货、运输），确定库存等级，保证原料及时到达正确的生产地点，以及远程运维管理等。企业资源规划（ERP）、客户关系管理（CRM）、供应链关系管理（SCM）等管理软件在该层运行。
2）执行层：实现面向工厂/车间的生产管理，如维护记录、详细排产、可靠性保障等。制造执行系统（MES）在该层运行。
3）监控层：实现面向生产制造过程的监视和控制。按照不同功能，该层次可进一步细分为：监视层：包括可视化的数据采集与监控（SCADA）系统、HMI（人机接口）、实时数据库服务器等，这些系统统称为监视系统；控制层：包括各种可编程的控制设备，如PLC、DCS、工业计算机（IPC）、其他专用控制器等，这些设备统称为控制设备；
4）现场层：实现面向生产制造过程的传感和执行，包括各种传感器、变送器、执行器、RTU（远程终端设备）、条码、射频识别，以及数控机床、工业机器人、AGV（自动引导车）、智能仓储等制造装备，这些设备统称为现场设备。

图1 智能工厂层次划分
智能传感与控制系统在智能工厂的执行监控层和现场层都发挥重要作用。智能传感器常应用于压力、温度、加速度、位移等数值的测量，在现场层实现面向生产制造过程的传感和执行，应用了各种传感器实现检测功能。在监控层主要实现面向生产制造过程的监视和控制。当传感器的测量数据出现错误时控制系统可以发出警告指令实现控制，起到警告预警监控的作用。控制层包括各种可编程的控制设备，如PLC、DCS、工业计算机（IPC）、其他专用控制器等实现设备的控制作用。执行层处于计划层和现场自动化系统之间，主要负责车间生产管理和调度执行。智能传感与控制系统在执行层主要发挥生产调度、产品跟踪、质量控制、设备故障分析等管理功能。

智能机械在智能工厂中的应用
智能仓储机器人，从物流领域应用的机器人其实现的功能来看，主要包括搬运、拆垛、码垛、拣选、分拣等作业，因此智能仓储机器人也可以视为以上不同类型物流机器人的总称。这类机器人也被称为新型AGV（自动导引小车），导航方式更加先进，包括行业主流的二维码导航、激光导航、SLAM导航等，行驶路径不受限制，机器人可以自由行走。此外，智能仓储机器人拥有更加强大的上位软件系统，可以对多台机器人的混合作业实现控制和调度。更为重要的是，智能仓储机器人可以不依靠人工，自动完成搬运、分拣等作业，非常适用于SKU量大、商品数量多的随机存储与拆零拣选场景。京东飞马机器人系统由京东集团X事业部美国硅谷与北京的研发团队合力打造。飞马采用SLAM导航，可以实现无轨自主移动，最高速度可达到3m/s。

图2 京东飞马机器人
Star System是国自基于GRACE平台开发出的一套完整的创新物流解决方案，可调度超过1200台机器人同时高效运行，实现系统自动对接、订单需求分析、最优任务指派、路径规划等功能。Star System由Cart AGV、Picking AGV两款机器人以及相关控制软件组成，Picking AGV是典型的“订单到人”解决方案，一个Pikcing AGV一趟可以搬运五个货箱。经实际运行效果测算，它的综合效率（包括单车效率、站台拣货效率、坪效）相较类Kiva机器人有显著提升；同等拣货效率下系统整体运营成本更低，并且仓库面积越大，效果越明显。

图3 Star System 系统中的 Cart AGV

图4 Star System 系统中的 Picking AGV
埃夫特机器人ER3B-C10机器人负载3Kg，臂展593mm，重复定位精度±0.02mm，轨迹精度0.2mm，能面向3C等工业领域胜任装配、涂胶和搬运等复杂应用。更快速度：ER3B-C10机器人速度提高约100%，标准门型动作节拍为0.4秒。更高精度：ER3B-C10机器人轨迹精度高达到0.2mm，可以用于装配、涂胶等对轨迹精度要求非常高的场景。更强功能：ER3B-C10机器人可以用于3C行业搬运、上下料等对速度要求很高的应用场景，以及用于装配、涂胶等对轨迹精度要求非常高的应用场景。装配：选配视觉系统和力传感器，可实现高精度装配。涂胶：高轨迹精度采用高精度动力学补偿算法，运动平稳，无抖动。搬运：合成加速度可达40m/s2，可以满足更高的节拍要求，真正做到秒取秒放。更强结构：ER3B-C10机器人为3C行业量身定制，采用特殊结构设计，整体结构更紧凑，空间覆盖更广，提升约30%工作空间。


图5 埃夫特机器人
 
智能机械或智能检测控制技术的应用
我主要学习的是智能汽车驾驶中的环境感知课题，在我们的研究内容中会涉及到机器视觉的部分，我觉得这部分原理可以运用到智能机械的智能检测与控制中。
机器视觉技术是计算机科学的一个重要分支，它涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光学、机械等多个领域，其目的就是给机器或者自动生产线添加一套视觉系统。机器视觉是采用机器代替人眼来做测量与判断，通过计算机摄取图像来模拟人的视觉功能，实现人眼视觉的延伸。一个完整的工业机器视觉系统是由众多功能模块共同组成，一般由光学系统（光源、镜头、工业相机）、图像采集单元、图像处理单元、执行机构及人机界面等模块组成，所有功能模块相辅相成，缺一不可。好的机器视觉系统能够为制造业提供更多有利于提高产品质量和生产效率的硬件支持。
机器视觉的目的是给机器或自动生产线添加一套视觉系统，用机器视觉系统 代替人眼来做测量和判断。

图6 机器视觉工作原理
通过机器视觉产品（即工业相机）将待检测目标转换成图像信号，传送给图像处理分析系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场设备的动作。
机器视觉系统工作流程：工件到达检测位置→ 向传感器触发脉冲→ 图像采集卡感应物件并开始工作→ 零件照明→工业摄像机等待扫描并输出→ 图像采集卡将数字图像存放到计算机内存中→处理器获取图像并把资料数据化→ 视觉软件对图像进行分析、识别→ 获取测量结果→ 离散输出，显示不良产品画面→控制流水线的动作或纠正误差。从上述的工作流程可以看出，机器视觉系统是一种比较复杂的系统，因为大多数系统的监控对象都是运动物体，系统与运动物体的匹配和协调动作尤为重要，这些给系统各部分的动作时间和处理速度带来了严格的要求。
在工业生产的过程中，机器视觉相对于人眼识别体现了较大优势。机器视觉具有自动化、客观、非接触和高精度等特点。特别是在工业生产领域，机器视觉强调生产的精度和速度，以及工业现场环境下的可靠性与安全性，在重复和机械性的工作中具有较大的应用价值。
精确性——由于人眼有物理条件的限制，在精确性上机器有明显的优点。即使人眼依靠放大镜或显微镜来检测产品，机器仍然会更加精确，因为它的精度能够达到千分之一英寸。特别是检测生产线上高速运动的物体时，机器视觉更具优势。
重复性——机器可以以相同的方法一次一次的完成检测工作而不会感到疲倦。与此相反，人眼每次检测产品时都会有细微的不同，即使产品时完全相同的。
客观性——人眼检测还有一个致命的缺陷，就是情绪带来的主观性，检测结果会随工人心情的好坏产生变化，而机器没有喜怒哀乐，检测的结果自然非常可观可靠。
效率高——机器视觉系统可以快速获取大量信息，实现更为快速的产品检测，同时也易于加工过程中的信息集成，尤其是在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。
成本低——由于机器比人快，一台自动检测机器能够承担多人的任务。而且机器不需要停顿、能够连续工作，所以能够极大的提高生产效率从而降低生产成本。
机器人在机器视觉技术的作用下，可以精确地按照视觉技术使机械手臂拥有3D视觉能力，可以靠视觉导引、定位，成为夹取物件的要件。除了视觉定位，手眼力协调机器人的关键技术还有矩阵的感测器，可以协助机器人知道抓取的位置与力量大小。
在焊线技术中，因为芯片维度的缩小，需要较强大的影像放大功能。在此环境中，高质量的成像镜头系统必须满足特殊的最佳化需求。由于机器视觉工具绝佳的操作模式、可靠度及视觉算法的高准确度，从而很好地解决了芯片焊接过程中的诸多问题。
机器视觉空瓶检测系统主要由相机、镜头、光源、图像采集卡、PC平台和控制单元等六部分组成，各个部分之间相互配合，最终完成对酒瓶的质量检测和剔除。
汽车零部件具有品质要求高、批量大、形状各异的特点，每一个零件都涉及到整车的质量，故其测量的尺寸多，精度要求高，需要根据不同的零部件特征与类型进行逐一测量。目前大部分汽车制造商，已使用机器视觉系统取代了普通的三坐标测量机。