1.前言

人工智能是一門新興的技術(shù)學(xué)科，研究和開發(fā)用于模擬人類智能的擴展和擴展的理論，方法，技術(shù)和應(yīng)用系統(tǒng)。 人工智能研究的目標(biāo)是讓機器執(zhí)行一些復(fù)雜的任務(wù)，這些任務(wù)需要聰明的人來完成。 也就是說，我們希望機器可以代替我們來解決一些復(fù)雜的任務(wù)，不僅僅是重復(fù)的機械活動，而是一些需要人類智慧才能參與的任務(wù)。

2. 工業(yè)制造業(yè)應(yīng)用

目前人工智能在工業(yè)制造業(yè)領(lǐng)域主要有三個方向：

1. 視覺缺陷檢測

2. 機器人視覺定位

3. 故障預(yù)測。

（1）視覺檢測

在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展起來之前，機器視覺已經(jīng)長期應(yīng)用在工業(yè)自動化系統(tǒng)中，如儀表板智能集成測試、金屬板表面自動控傷、汽車車身檢測、紙幣印刷質(zhì)量檢測、金相分析、流水線生產(chǎn)檢測等等，大體分為拾取和放置、對象跟蹤、計量、缺陷檢測幾種.

（2）機器人視覺定位：視覺分揀

業(yè)上有許多需要分撿的作業(yè)，采用人工的話，速度緩慢且成本高，如果采用工業(yè)機器人的話，可以大幅減低成本，提高速度。但是，一般需要分撿的零件是沒有整齊擺放的，機器人必須面對的是一個無序的環(huán)境，需要機器人本體的靈活度、機器視覺、軟件系統(tǒng)對現(xiàn)實狀況進行實時運算等多方面技術(shù)的融合，才能實現(xiàn)靈活的抓取，困難重重。

（3）故障預(yù)測

在制造流水線上，有大量的工業(yè)機器人。如果其中一個機器人出現(xiàn)了故障，當(dāng)人感知到這個故障時，可能已經(jīng)造成大量的不合格品，從而帶來不小的損失。如果能在故障發(fā)生以前就檢知的話，可以有效做出預(yù)防，減少損失。

基于人工智能和IOT技術(shù)，通過在工廠各個設(shè)備加裝傳感器，對設(shè)備運行狀態(tài)進行監(jiān)測，并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立設(shè)備故障的模型，則可以在故障發(fā)生前，對故障提前進行預(yù)測，在發(fā)生故障前，將可能發(fā)生故障的工件替換，從而保障設(shè)備的持續(xù)無故障運行。

3.在施工工地上的應(yīng)用

在企業(yè)作業(yè)和工地施工過程中，安全永遠高于一切。大家都知道，在進入工作現(xiàn)場是必須佩戴安全帽的，傳統(tǒng)的檢查方法主要靠安檢人員一個一個的檢查，這種方法耗時費力且無法保證效果。公司專為安全帽正確佩戴的安全帽識別系統(tǒng)之后，這項工作就與人工智能緊密相聯(lián)，跨入了高科技時代。安全帽識別系統(tǒng)能夠?qū)崟r對未佩戴安全帽的行為發(fā)出警告，及時提醒監(jiān)理人員處理，為作業(yè)人員筑起一道人工智能的安全防火墻。

安全生產(chǎn)是企業(yè)生存和發(fā)展的第一要素。根據(jù)《JGJ59-99建筑施工安全檢查標(biāo)準(zhǔn)》，進入施工現(xiàn)場必須戴安全帽，各行業(yè)的作業(yè)規(guī)范中也對佩戴安全帽做了嚴(yán)格的規(guī)定。如今國家也是越來越重視安全生產(chǎn)，各個企業(yè)也都采取各種措施保障員工的安全生產(chǎn)從而保障了企業(yè)的利益。盡管各單位經(jīng)常進行安全教育，但總是存在著在崗工人不佩戴安全帽和做相關(guān)安全措施危險作業(yè)，總有心存僥幸者因為各種理由不能保證時刻佩戴，由于未佩戴安全帽而造成的傷亡時有發(fā)生。安全帽佩戴管理成為一大難點，現(xiàn)在很多地方還是采取人力盯梢的方式，用人眼通過相機或者現(xiàn)場檢查有無場內(nèi)人員不佩戴安全帽的情況，但巡查人員不可能全天候盯著，這就需要借助科技手段來實現(xiàn)監(jiān)督。AI在其中就能發(fā)揮很強大的作用。