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机器学习、人工智能在日本工业领域的应用

导读: 这一轮的人工智能更加强调“技术+产业+应用”的发展路径,已经逐渐延伸出AI+零售,AI+媒体,AI+金融;AI+医疗,AI+安防,AI+汽车等几个消费领域率先获得突破。

这一轮的人工智能更加强调“技术+产业+应用”的发展路径,已经逐渐延伸出AI+零售,AI+媒体,AI+金融;AI+医疗,AI+安防,AI+汽车等几个消费领域率先获得突破;而在数据不够殷实的工业领域,目前实际应用较为缺乏,具体应用以探索为主。

本文介绍日本工业领域的实际应用,从案例介绍来看,主要应用目标为提高作业效率、降低成本等为导向的。

国内的情况不了解,本人在东京从事人工智能的工作,日本这边人工智能技术应用于工业界的比较多,随便举几个例子吧:

(1)代替肉眼检查作业,实现制造检查智能化和无人化

机器学习、人工智能在日本工业领域的应用

例如工程岩体的分类,目前主要是通过有经验的工程师通过仔细鉴别来判断,效率比较低,并且因人有不同的判断偏差。通过采用人工智能,把工程师的经验转化为深度学习算法,判断的淮确率和人工判断相当。得到对应的权值后开发出 app,这样现场工程人员在使用 tablet 拍照后,就可以通过 app 自动得到工程岩体分类的结果,高效且淮确率高。

还有汽车零部件厂商,目前检查生产出的零件磨损种类与等级情况时,多是有经验的人工。同样,通过採用深度学习算法,可以把人工的检测经验转化为算法,从而实现无人化检测。

(2)大幅改善工业机器人的作业性能,提升制造流程的自动化和无人化

机器学习、人工智能在日本工业领域的应用

例如 bin picking 机器人,工业上有许多需要分捡的作业,如上图所示的零件分捡,采用人工的话,速度缓慢且成本高,而且还需要提供适宜的工作温度环境(夏天的空调,冬天的暖气等),如果采用工业机器人的话,可以大幅减低成本,提高速度。

但是,一般需要分捡的零件是没有整齐摆放的,机器人虽然有 camera 看到零件,但却不知道如何把零件成功的捡起来。这种情况下,使用机器学习,先让工业随机的进行一次分捡动作,然后告诉它这次动作是成功分捡到零件还是抓空了,经过多次训练之后,机器人会知道按照怎样的顺序来分捡,会有更高的成功率,如下图。

机器学习、人工智能在日本工业领域的应用

(上面的图片显示,经过机器学习后,机器人知道了分捡时夹圆柱的哪个位置会有更高的捡起成功率)

机器学习、人工智能在日本工业领域的应用

(上面的图片表明通过机器学习后,机器人知道按照按照怎样的顺序分捡,成功率会更高,图中数字是分捡的先后次序)

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