如今，人工智能技術在制造業的應用方興未艾，如何才能選對適合自身企業的人工智能工具?如何務實地利用人工智能手段達到為企業賦能的目標?已成為當下廣大企業熱議的話題。下面就來看看人工智能怎樣賦能智能工廠的呢?

人工智能怎樣賦能智能工廠

人工智能是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術及應用的科學和技術。新一代人工智能技術包括自動識別設備、人機交互系統、虛擬現實、機器視覺、自然語言處理、大數據智能分析、機器學習等技術。

01.人工智能實現AMR自主導航

隨著多品種、小批量、定制化生產成為主流，工廠的產線要滿足多樣化產品生產以及多頻次換線的要求。因此，柔性化產線應運而生，而AMR(自主移動機器人)能夠很好適應這一需求。

AMR目前最主流的導航技術是SLAM(simultaneouslocalizationandmapping，即時定位與地圖構建)的方式，其原理是通過傳感器對周圍環境進行掃描，然后運用人工智能技術，構建一個和真實環境一致的地圖，同時對機器人位置進行定位，并規劃一條正確的路徑，最終引導機器人安全到達指定的目的地。

SLAM的方式主要有兩種，一種是基于激光LiDAR傳感器的方式，激光LiDAR傳感器快速掃描周轉環境，然后生產地圖進行導航。另一種是視覺導航，利用攝像頭，對周邊的圖像進行采集，利用算法生成地圖和運行路徑。

02.機器視覺實現智能抓取

機器視覺系統的特點是提高生產的柔性和自動化程度，在一些不適合人工作業的危險工作環境或人工視覺難以滿足要求的場合，替代人工視覺。

機器人在機器視覺技術的作用下，可以精確地按照視覺技術使機械手臂擁有3D視覺能力，可以靠視覺導引、定位，成功夾取物件。除了視覺定位，手眼力協調機器人的關鍵技術還有矩陣的感測器，可以協助機器人知道抓取的位置與力量大小。由于視覺定位以及力量感測能力，使得普通的機器搖身一變成為更像人類的行為，可以協助作業員做更高端、更精密的組裝檢測工作。

03.機器視覺質量檢測

在大批量工業生產過程中，用人工視覺檢查產品質量效率低且精度不高，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產效率和生產的自動化程度。而且機器視覺易于實現信息集成，是實現計算機集成制造的基礎技術。

通過機器視覺產品(即工業相機)將待檢測目標轉換成圖像信號，傳送給圖像處理分析系統，得到被攝目標的形態信息，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號;圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據判別的結果來控制現場設備的動作。

人工智能技術對企業實現智能制造和數字化轉型產生了重要的影響，目前已廣泛應用于各產業之中，且展現出相當驚人的效益，自然也是制造業打造智能工廠非常關鍵的技術。