智能制造概论 课件 第3章 智能制造信息技术

《智能制造概论》课程3.1信息物理系统

3.1.1CPS概述3.1信息物理系统

1.CPS的定义信息物理系统(CPS)也称为赛博物理系统,它是一个高度复杂且极具综合性的系统架构,涵盖了计算机、网络及物理实体等多个关键要素。从本质层面来讲,CPS是计算进程与物理进程深度融合的统一整体。3.1.1

CPS概述2.1.1工业机器人概述CPS的核心概念

CPS借助计算(Computation)、通信(Communication)、控制(Control)3C技术的有机整合与紧密协作，实现了计算、通信和控制功能的无缝集成，进而构建出下一代智能系统的核心框架，为众多领域的智能化发展提供了坚实的技术支撑和全新的发展模式。

2.CPS的特征(1)全局虚拟性和局部物理性在CPS体系内,局部物理空间所开展的各类感知活动及实施的操纵行为,具备突破整个虚拟网络边界限制的能力,进而达成安全可靠且具备即时性的远程监测与精准控制。(2)深度嵌入性嵌入式传感器与执行器的投入应用,实现了计算能力与物理组件的深度融合,将计算功能无缝融入各物理部件。基于此,物理设备被赋予了计算处理、信息通信、精准调控及远程协同等一系列多元化能力。3.1.1

CPS概述(3)以数据为中心

在CPS架构体系内,不同层级的组件及子系统均围绕数据融合展开协同运作,旨在为上层提供满足需求的支持服务。数据自物理接口传输至用户端的流程正在不断优化,并呈现出愈发直观、易懂的特性,从而保障用户可获取全面且精准的事件相关信息。(4)时间关键性

在CPS体系内,信息获取与提交的实时性状况对用户判断及决策的精准度有着直接且关键的影响。鉴于此,CPS在实际应用过程中,对于时间维度有着极为严格且明确的要求。3.1.1

CPS概述

(5)安全关键性CPS系统呈现出规模不断扩大、复杂性日益增强的特征,这对信息系统安全保障提出了更为严苛的要求。其中,尤为关键的是,要有效抵御恶意攻击所带来的重大安全风险,同时切实防范CPS用户隐私信息泄露等问题。(6)异构性CPS由众多功能和结构存在显著差异的子系统构成,这些子系统需借助有线或无线通信手段实现彼此间的协同运作。基于这一特性,CPS也被定义为混合系统。3.1.1

CPS概述

(7)高度自主性CPS的组件及其子系统均呈现出高度的自主性,具备自组织、自配置、自维护、自优化及自保护等能力。这些能力为CPS实现自感知、自决策及自控制功能提供了坚实的支撑。3.1.1

CPS概述

3.1.2CPS的发展脉络3.1信息物理系统1.赛博空间的构想(1)控制论的提出1948年,美国杰出数学家诺伯特·维纳首次正式提出了Cybernetics(控制论)这一专业术语。在古希腊的语言环境与文化背景下,其原始含义为“舵手”或“调节器”,形象地体现了对系统方向和状态进行调控的内涵。控制论作为一门融合多学科知识的理论体系,以其卓越的洞察力与普适性,为CPS中的核心控制要素提供了坚实且系统的理论支撑,进而显著促进了CPS领域相关理论与技术的创新与发展。3.1.2

CPS的发展脉络1.赛博空间的构想(2)赛博空间的构想赛博空间是对物理空间中各类要素与个体进行精准同步和建模的虚拟空间,是构建并实现CPS的镜像基础。该系统能够借助实时数据所驱动的镜像空间,动态且精准地呈现实体状态。通过构建个体空间、群体空间、环境空间、活动空间及推演空间,系统可对个体间、群体间及个体与环境间的关系展开模拟。3.1.2

CPS的发展脉络2.CPS概念的提出与发展

美国国家航空航天局(NASA)于1992年率先提出信息物理系统(CPS)的概念,并对其内涵做出明确阐释。在CPS的体系架构中,控制、通信与计算这三大核心要素,被视为支撑其稳定运行与高效运作的关键技术支柱。CPS技术凭借其可远程操控多种武器装备以执行高风险作战任务的卓越能力,迅速吸引了美国国防部的高度关注。在美国国防部的积极促成与大力推动下,CPS技术的应用范围成功从太空探索领域延伸至军事领域。3.1.2

CPS的发展脉络2.CPS概念的提出与发展

2013年,德国“工业4.0”概念在全球范围内引起了巨大反响,德国将CPS作为“工业4.0”的核心技术。2013年,德国工程院发布了“信息物理系统综合研究报告”,报告首次提出了“CPS+制造业=工业4.0”的概念,从而将CPS与“工业4.0”紧密联系在一起。3.1.2

CPS的发展脉络2.CPS概念的提出与发展在日本所推行的智能制造系统(IMS)研究体系架构中,CPS被明确列为关键研究领域,获得了高度关注与深度探究。智能制造系统可充分汲取CPS所蕴含的信息物理融合理念,进而达成对生产过程更为高效而智能的控制与管理。3.1.2

CPS的发展脉络2.CPS概念的提出与发展

2017年3月,中国在《信息物理系统白皮书(2017)》中对CPS的定义是通过集成先进的感知、计算、通信、控制等信息技术和自动控制技术,构建了物理空间与信息空间中人、机、物、环境、信息等要素相互映射、适时交互、高效协同的复杂系统,实现系统内资源配置和运行的按需响应、快速迭代、动态优化。3.1.2

CPS的发展脉络

3.1.3CPS的技术体系3.1信息物理系统CPS的5C技术体系架构CPS通常以智能连接层(Connection)、智能分析层(Conversion)、智能网络层(Cyber)、智能认知层(Cognition)、智能配置与执行层(Configuration)作为其5C技术体系架构。3.1.3

CPS的技术体系1.智能连接层智能连接层的核心要点在于,需紧密依据活动目标及信息分析的具体需求,开展具有明确指向性的数据采集工作,规避无目的性的盲目收集,着重突出数据的精选特性与重点聚焦原则。3.1.3

CPS的技术体系数据采集策略包括以事件为导向的采集策略、以活动目标为导向的采集策略和以设备健康为导向的采集策略。2.智能分析层智能分析层具备强大的数据处理与转化能力,能够将从各类不同资源所获取的数据精准转化为可切实应用于实际业务场景的信息。

智能分析层的核心功能就是记忆与分析,通过分析信息频率、整合海量解决方案,形成数据信息的智能筛选、储存、融合、关联、调用,从而形成自记忆能力。3.1.3

CPS的技术体系3.智能网络层智能网络层的核心任务紧密围绕CPS的系统需求展开。它针对由装备、环境及活动共同构建的大数据环境,开展存储、建模、分析、挖掘、评估、预测、优化、协同等一系列处理工作,以此获取有价值的信息和知识;同时,将这些信息和知识与装备对象的设计、测试及运行性能表征进行深度融合,构建出一个与实体空间深度契合、实时交互、相互耦合、动态更新的赛博空间。3.1.3

CPS的技术体系4.智能认知层智能认知层又称为评估与决策层,其工作内容主要包括评估与决策两个过程。在评估过程的信息分析方式上,需要改变传统的单一要素处理单一问题的静态认知过程,从而能够模仿人类的大脑活动,在错综复杂的环境和多维度因素的综合影响下,面向不同需求进行多源异构数据的动态关联、评估及预测,借以达成对物的认知,以及对物、环境、活动三者之间的动态关联、影响分析及趋势判断,进而形成自认知能力。3.1.3

CPS的技术体系5.智能配置与执行层智能配置与执行层负责将决策信息转化为各个执行机构所需的操作指令或控制逻辑,产生新的感知,并将其传回智能连接层,从而实现从决策到控制器的直接连接,形成CPS的5C技术体系架构的循环与迭代更新。

如果说从数据到信息再到决策的过程是数据从发散到收敛的过程,那么智能配置与执行层就是将收敛后的结果再发散到每个执行机构的控制逻辑传达过程,其主要难度在于控制目标与不同控制器之间的通信与同步化集成。3.1.3

CPS的技术体系依据CPS的5C技术体系架构,对该体系的目标与技术进行分析如下：3.1.3

CPS的技术体系

3.1.4CPS的应用体系3.1信息物理系统CPS的应用体系是基于价值链、产业链、生产要素、软硬件、工业互联网、数据层、映射层、认知层、服务层等建立的,是一个包括设备、库存、生产线、工厂、供应链、产品、客户等一系列要素的完整循环体系。3.1.4

CPS的应用体系

1.智能制造工厂

借助在生产设备、产品及物流系统等各个关键环节精准嵌入传感器、控制器及通信模块,成功搭建起设备间互联互通的桥梁,达成数据实时精准采集与高效传输,为智能工厂的高效运行奠定坚实基础。以西门子安贝格电子制造工厂(EWA)为例,该工厂积极引入并深度应用CPS技术,成功实现生产过程的全维度自动化与智能化转型。在CPS技术的赋能下,从原材料的初始投入阶段,到成品的最终产出阶段,整个生产流程均依托先进的信息系统,展开精准且高效的控制与优化。3.1.4

CPS的应用体系

2.预测性维护借助CPS技术,企业能够构建起一套完备且高效的工业设备监测与诊断体系,实现对工业设备运行状态的实时、精准监测,并基于先进的数据分析与算法模型开展深度故障诊断。通过这种方式,技术人员能够精准预判设备潜在故障,达成预测性维护目标,从而有效降低设备故障发生率,保障工业生产的连续性与稳定性。3.1.4

CPS的应用体系

3.卫星姿态控制

3.1.4

CPS的应用体系卫星姿态控制系统由星载控制器、姿态传感器和姿态执行器三部分组成。

3.卫星姿态控制

3.1.4

CPS的应用体系

姿态控制程序的处理流程如下:姿态传感器输入卫星姿态角变化值,星载控制器根据卫星姿态和轨道动力学方程进行计算,产生控制指令并将其输出到姿态执行器,后者通过产生控制力矩来实现姿态控制,使卫星恢复正确位姿。

4.船舶姿态控制系统3.1.4

CPS的应用体系船舶姿态控制系统主要具备的功能如下:姿态感知,通过传感器实时监测船舶的姿态信息,包括横摇、纵摇和艏摇等;数据计算,利用先进的算法对姿态数据进行处理和分析,预测船舶的运动趋势;智能控制,根据姿态数据和预测结果,自动调整控制策略,确保船舶在复杂海况下稳定航行。

5.智能交通系统3.1.4

CPS的应用体系

CPS技术凭借其与传感器、通信及控制等多领域技术的深度融合，构建起一套针对交通系统的全方位实时监测、动态调控及智能管理体系。

在道路、车辆及交通信号设备等关键位置广泛安装传感器,这些传感器能够实时捕捉交通流量、车速、天气状况等多元信息,然后借助高效稳定的通信网络,将采集到的数据迅速传输至控制中心。控制中心则依托先进的智能算法,对海量数据进行深度剖析与精准决策,进而动态调整交通信号灯的配时方案,实现交通流量的优化配置,从而有效降低交通拥堵程度,并显著减少交通事故的发生频率。谢谢观看《智能制造概论》课程3.2工业大数据技术3.2工业大数据技术

3.2.1工业大数据概述

1.工业大数据的概念工业大数据是指在工业领域信息化技术应用中所产生的大数据，即围绕典型智能制造模式，从客户需求到计划、研发、设计、工艺、采购、制造、供应、库存、销售、订单、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等产品制造各个环节所产生的各类数据、相关技术和应用的总称。

工业大数据以产品数据为核心，显著扩展了传统工业数据的边界，并且涵盖了与工业大数据紧密相关的各种技术和实际应用场景。3.2.1工业大数据概述

2.工业大数据的分类按照数据来源，工业大数据可分为企业运营相关业务数据、制造过程数据、企业外部数据。其中企业运营相关业务数据主要包括企业资源计划管理系统数据、产品生命周期管理系统数据、供应链管理系统数据、能量管理系统数据；制造过程数据主要包括装备、物料及产品加工过程中的工况状态参数和环境参数等数据；企业外部数据主要包括产品售出之后的使用和运营情况数据，以及客户名单、供应商名单和外部互联网访问信息等数据。3.2.1工业大数据概述

2.工业大数据的分类按照数据来源，工业大数据可分为企业运营相关业务数据、制造过程数据、企业外部数据。3.2.1工业大数据概述

3.工业大数据的技术框架工业大数据的技术框架主要包含三个维度：生命周期与价值流、企业纵向层、IT价值链。3.2.1工业大数据概述

3.工业大数据的技术框架（1）生命周期与价值流生命周期与价值流维度包括研发与设计、生产、物流、销售、运维与服务5个环节。其中，生产、物流和销售可进一步归类于生产与供应链管理，则生命周期与价值流维度包含研发与设计、生产与供应链管理、运维与服务三个领域。3.2.1工业大数据概述（2）企业纵向层企业纵向层从下至上包含信息物理系统（CPS）、管理信息系统（MIS）和互联网平台系统，指企业各层为实现工业大数据应用及工业转型所需进行的工作。从物理的角度可将企业纵向层自下而上分为设备层、控制层、车间层、企业层和协同层五层。基于设备层、控制层、车间层，可利用物联网技术和信息物理系统打造智能工厂；基于车间层和企业层，可集成内部各种信息化应用，并进行企业内部业务流程整合和改造，以提升企业运行效率；基于协同层，可利用云计算等平台技术，实现企业外部协同制造及制造业服务化等创新业务模式。3.2.1工业大数据概述（3）IT价值链在IT（informationtechnology，信息技术）价值链维度上，大数据的价值通过存放大数据的网络、基础设施、平台、应用工具及其他服务来实现。IT价值链由业务架构、应用架构、信息架构和技术架构组成。3.2.1工业大数据概述

4.工业大数据的特征工业大数据的特征可以归结为4V特点：

volume（大量）、variety（多样）、velocity（高速）、value（价值）。3.2.2工业大数据概述

1.数据量大（volume）现有的数据单位按照从小到大的顺序依次是bit（位）、B（字节）、KB（千字节）、MB（兆字节）、GB（吉字节）、TB（太字节）、PB（拍字节）、EB（艾字节）、ZB（泽字节）及YB（尧字节）等。一般情况下，大数据是以PB、EB、ZB为单位进行计量的。数据的大小决定所考虑数据的价值高低和潜在的信息含量。工业数据体量比较大，大量机器设备的高频数据和互联网数据持续涌入，大型工业企业的数据集规模可达到PB级甚至EB级。工业大数据的特征

2.多样性（variety）大数据的多样性指数据类型的多样性和数据来源广泛。工业数据分布广泛，涉及机器设备、工业产品、管理系统、互联网等各个环节，并且结构复杂，既有结构化和半结构化的传感数据，也有非结构化数据。大数据基本上可以看作由物联网数据、行业或企业内数据、互联网数据拼接而成，数据来源多，数据类型多，数据关联性强。

工业大数据的特征

3.价值密度低（value）大数据不仅是技术，更是产生价值的工具，可以从各个层面进行优化，同时要考虑整体。工业大数据更强调用户价值驱动和数据本身的可用性，包括提升创新能力和生产经营效率，以及促进个性化定制、服务化转型等智能制造新模式变革。

挖掘大数据的价值类似沙里淘金，从海量数据中挖掘稀疏但珍贵的信息。这就说明价值密度低是大数据的一个典型特征。

工业大数据的特征

4.快速性（velocity）快速性是指获得和处理数据的速度快。工业数据处理速度需求多样，生产现场级要求数据分析速度达到毫秒级，管理与决策应用需要支持交互式或批量数据分析。

大数据的处理速度快，实时数据流处理要求高，是区别大数据应用和传统数据库应用、商务智能技术的关键差别之一。对于大数据应用而言，必须要在1s内形成答案，否则处理结果就是过时和无效的。

工业大数据的特征3.2工业大数据技术

3.2.2工业大数据的关键技术

1.大数据采集技术制造企业的数字化建设过程中需要采集的相关数据量非常庞大。数据可以是从传感器、网络社交软件、论坛等渠道获得的信息，数据类型包括结构化、半结构化及非结构化数据。制造企业要实现企业数据资产的全面获取与利用，就必须依靠大数据采集技术。大数据采集技术通过将传感体系、网络通信体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，来实现对不同类型海量数据的智能化识别、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。3.2.2工业大数据的关键技术

2.大数据处理技术数据处理是智能制造的关键技术之一。数据处理是为了更好地利用数据，其目的是从大量杂乱无章、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定需求有价值、有意义的数据。

常见的数据处理流程主要包括数据清洗、数据融合、数据分析及数据存储等环节。3.2.2工业大数据的关键技术数据处理流程：（1）数据清洗数据清洗即数据预处理，是指对所收集的数据进行分析前的审核、筛选等必要处理，并对存在问题的数据进行处理，从而将原始的低质量数据转化为方便分析的高质量数据。数据清洗的主要目的是确保数据的准确性、一致性和完整性，以便进行高效的数据分析和挖掘。通过数据清洗，可以去除数据中的噪声，纠正错误，处理缺失值和异常值，从而得到更加干净、准确的数据集。3.2.2工业大数据的关键技术

（2）数据融合数据融合是利用计算机技术对按时序获得的若干观测信息，在一定准则下加以自动分析、综合，以完成所需的决策和评估任务而进行的信息处理技术。数据融合涉及对各种信息源给出的有用信息的采集、传输、综合、过滤、关联及合成，以便辅助人们进行态势/环境判定、规划、探测、验证、诊断。3.2.2工业大数据的关键技术

（3）数据分析数据分析是指利用适当的统计分析方法，对收集来的大量数据进行分析、汇总、解读和转化，以最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析旨在从大量、无序、难以直接解读的数据中提取有价值的信息和知识，以支持决策制订、业务优化、市场洞察等。常见的数据分析方法：可视化分析技术、数据挖掘技术、预测性分析技术、语义引擎技术。3.2.2工业大数据的关键技术

（4）数据存储数据存储是指将数据以某种格式保存在计算机内部或外部存储介质上，其核心目的是提供一种方法，以便在需要时能够快速、可靠地访问和检索数据。能否构建出能够容纳庞大数据量的数据库，并且实现对这些数据的即时管理和高效访问，是大数据处理技术的核心挑战。因此，为了应对海量图文数据的存储与应用需求，需要开发新型数据库技术，如键值数据库、列式数据库、图数据库及文档数据库。3.2.2工业大数据的关键技术3.2工业大数据技术

3.2.3工业大数据分析应用软件1.TableauTableau以其强大的数据可视化能力著称，可以连接几乎任何数据源，通过直观的界面让用户轻松创建各种精美的可视化图表，如柱状图、折线图、地图等。Tableau的可视化效果交互性强，能够帮助企业快速洞察数据背后的信息。其主要用于商业分析、报告展示等需要高度可视化和较强交互性数据的场景。3.2.3工业大数据分析应用软件2.PowerBI

PowerBI是微软推出的一款商业智能工具，能够连接多种数据源，进行数据建模、可视化和报表创建。用户可以通过简单的拖拽操作，快速创建交互式仪表板和报表，实现数据的实时分析与共享。此外，PowerBI还支持与其他微软产品集成，如Excel、Azure等方便企业构建一体化的数据解决方案。其主要用于企业级数据分析、跨平台协作等场景，尤其适合与微软生态系统紧密相关联的企业。3.2.3工业大数据分析应用软件3.Python

Python凭借其简洁的语法和丰富的数据库，成为数据分析领域的热门编程语言。如NumPy、Pandas用于数据处理和分析，Matplotlib、Seaborn用于数据可视化，Scikit-learn用于机器学习和预测分析等。Python可以轻松实现数据挖掘、数据清洗、复杂统计分析等任务，并且具有高度的可扩展性和灵活性。Python适用于满足专业编程和复杂分析需求，尤其适合需要进行大规模数据处理和机器学习的场景。3.2.3工业大数据分析应用软件4.R语言R语言专注于统计分析和数据可视化，在学术研究和专业数据分析领域备受青睐。它拥有大量的统计分析包，如ggplot2用于精美数据可视化，dplyr用于数据处理。R语言在处理复杂统计模型和数据挖掘算法方面表现出色。因此，R语言适用于学术研究、统计建模等需要高度统计分析能力的场景。3.2.3工业大数据分析应用软件5.HadoopHadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，以可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。Hadoop能够处理PB级数据，并且依赖于社区服务器，成本较低。Hadoop适用于海量数据存储与处理，尤其适合需要处理大规模数据集的企业。3.2.3工业大数据分析应用软件6.MATLABMATLAB是一款广泛应用于科学和工程领域的数据分析和仿真工具。它提供了强大的数学计算功能，支持各种矩阵运算、数值分析和统计分析。此外，MATLAB还提供了丰富的函数库和灵活的编程环境，满足用户自定义算法和应用的需求。MATLAB主要在工业生产数据分析中发挥重要作用，特别是在需要进行复杂数值计算和算法开发的场景。3.2.3工业大数据分析应用软件7.SASSAS（statisticalanalysissystem）是一款功能强大的数据分析和统计软件。它提供了丰富的统计分析工具和数据挖掘工具，帮助用户发现数据中的隐藏模式和关系。此外，SAS还支持多种数据源连接，并提供灵活的编程环境，满足用户自定义程序的需求。SAS广泛应用于工业生产数据分析、金融、医疗等领域，尤其适用于需要进行高级统计分析和建模的场景。3.2.3工业大数据分析应用软件在选择工业大数据分析应用软件时，企业应综合考虑具体需求、预算、数据量及团队技术能力等因素。同时，用户体验和支持服务也是选择数据分析软件时要考虑的重要因素。3.2.3工业大数据分析应用软件3.2工业大数据技术

3.2.4工业大数据的应用工业大数据是构成新一代智能工厂的重要技术支撑。智能工厂中的大数据是“信息”与“物理”世界彼此交互与融合的产物。大数据应用将带来制造业企业创新和变革的新时代，在传统的制造业生产管理信息数据的基础上，结合物联网等系统感知的物理数据，形成智能制造时代的生产数据私有云，创新制造业企业的研发、生产、运营、营销和管理方式，带给企业更快的速度、更高的效率和更敏锐的洞察力。3.2.4工业大数据的应用工业大数据的应用价值：1.实现智能化生产

在现代智能制造体系中，运用物联网技术实现工厂/车间的设备传感层与控制层的数据和企业信息系统相融合，将生产大数据传送至云计算数据中心进行存储、分析，形成决策并用于企业的生产指导。3.2.4工业大数据的应用企业的生产线、生产设备均配备传感器获取数据信息，然后经过无线网络传输数据，对生产本身实现动态监控。而生产所产生的数据经过快速处理、传递，反馈至生产过程中，将工厂升级为可以管理和自适应调整的智能网络，使得工业控制和管理最优化。通过最大化利用有限的资源，可以有效减少工业和资源配置所需的费用，帮助企业实现更高效的生产。当前，由于信息技术、物联网技术的发展，可以通过传感技术实时感知数据，动态追踪产品出了什么故障，哪里需要配件，这使得生产过程能够被精确控制，真正实现生产智能化。因此，在一定程度上，传感器所产生的大数据直接决定了企业智能化设备的智能水平。3.2.4工业大数据的应用

工业大数据可以帮助智能工厂实现资源的优化配置和高效利用。通过数据分析，智能工厂可以精准掌握企业各类资源的消耗情况和利用效率，为资源调度和节能降耗提供科学依据。

通过提高生产效率和质量控制水平，智能工厂可以降低废品率和返工率，从而减少生产成本。3.2.4工业大数据的应用工业大数据的应用价值：2.实现大规模定制工业大数据是制造业智能化的基础，在制造业的大规模定制领域，工业大数据的应用涵盖了从数据采集、数据管理、订单处理到智能化生产及定制平台构建等多个关键环节。其中，定制平台扮演着核心角色，只有当定制数据累积达到一定规模时，大数据的应用价值才能够充分发挥。通过大数据挖掘，可将相关成果应用于流行预测、精准匹配、时尚管理、社交应用、营销推送等领域。同时，大数据能够帮助制造业企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，降低生产资源投入的风险。3.2.4工业大数据的应用大数据分析可以显著提升仓储、配送及销售环节的效率，同时大幅度降低成本。此外，它还能有效减少库存积压，实现供应链的进一步优化。

借助销售数据、产品传感器数据及供应商数据库等大数据资源，制造业企业能够精准预测全球各区域市场的商品需求趋势，实时追踪库存动态与销售价格变动，进而实现成本的大幅节约。3.2.4工业大数据的应用

典型案例：青岛酷特智能股份有限公司C2M架构

该模式中，C端消费者的个性化需求能够被直接传递给M端工厂，工厂则依托个性化生产能力来满足这些需求。这一过程中，传统的代理商、渠道商等中间环节被有效精简，消费者因此无需再为这些中间环节所产生的高昂成本付费，而是能够真正享受到高性价比的产品和服务。3.2.4工业大数据的应用谢谢观看《智能制造概论》课程3.3工业云技术3.3工业云技术

3.3.1工业云概述

1.工业云的定义工业云是一种基于云计算理念和技术，专门为工业领域设计的信息化服务平台。工业云是通过云计算为工业企业提供服务，使工业企业的社会资源实现共享的一种新型网络化制造服务模式。其本质是以云平台为载体，以工业系统为基础，融合先进制造技术及互联网、云计算、物联网、大数据等新一代信息技术，通过汇聚分布式、跨领域的制造资源和制造能力，根据用户需求以云化的方式提供优质、及时、低成本的服务，实现制造需求和社会化制造资源的高质量、高效率对接。3.3.1工业云概述

1.工业云的定义工业云整合了CAD（计算机辅助设计）、CAE（计算机辅助工程）、CAM（计算机辅助制造）、CAPP（计算机辅助工艺设计）、PDM（产品数据管理）、PLM（产品生命周期管理）等一体化产品设计相关软件，以及产品生产流程管理相关的软件应用服务和存储服务，并利用高性能计算技术、虚拟现实以及仿真应用技术，为中小企业提供多层次的云应用信息化产品服务。3.3.1工业云概述

1.工业云的定义工业云的主要目标是帮助中小企业解决研发创新以及产品生产中遇到的信息化成本高、研发效率低、产品设计周期较长等问题。通过提供按需付费、灵活可扩展的计算资源和软件应用服务，工业云使得中小企业能够以较低的成本和较高的效率进行产品研发和生产管理，从而加速企业的转型升级。3.3.1工业云概述

2.工业云的优势（1）降低企业成本工业云通过集中管理和按需分配资源，降低了中小企业在信息化建设和运维上的成本，使得它们能够以较低的经济负担获得先进的工业设计、制造和管理能力。工业云服务平台利用云计算技术为中小企业提供高端工业软件，企业按照实际使用资源付费，极大地降低了技术创新成本。3.3.1工业云概述

2.工业云的优势（2）灵活性高与可扩展性强随着业务需求的变化，工业云能够迅速调整资源分配，满足企业从产品设计到生产流程中的不同阶段对计算力、存储空间和软件应用的不同需求，实现资源的灵活扩展。（3）高效协作与创新工业云平台促进了设计、制造、供应链管理等各个环节的信息共享与协同作业，缩短了产品创新周期，提高了整体运营效率。3.3.1工业云概述

2.工业云的优势（4）技术与资源集中优化工业云将分散的工业软件、高性能计算能力和数据管理能力集成于云端，实现资源的集中管理和配置优化，提升资源的利用率和服务质量。（5）加速企业数字化升级工业云能降低信息化门槛，让更多中小企业以较低的成本切入信息化领域。企业无需自建复杂的IT基础设施，只需通过网络即可快速接入工业云服务，这简化了系统部署和升级流程，助推企业数字化升级。3.3.1工业云概述

2.工业云的优势（6）安全与合规性增强工业云服务商通常会提供高级别的数据安全保障措施和合规性服务，帮助企业更好地保护知识产权和客户数据，符合行业标准和法规要求。3.3.1工业云概述3.3工业云技术

3.3.2工业云的架构

1.端层（设备层）端层是工业云架构的底层基础，主要包括生产现场的各种物联网型工业设备，如数控机床、工业传感器、工业机器人等。这些设备以物联网技术为基础，产生并汇聚大量的工业数据，这些数据包括历史数据和即时数据，用于监测生产现场并灵活处理生产过程中的不同情况。3.3.2工业云的架构

2.边缘层边缘层位于端层之上，主要负责采集端层设备产生的数据，并进行协议解析、数据清洗、格式转换等预处理工作。它能够将不同来源、不同格式的数据统一化，以便后续传输和处理。边缘计算是边缘层的重要组成部分，它能够在数据源头附近进行实时数据处理和分析，减少数据传输延迟，提高系统响应速度。此外，边缘层还兼容多种工业通信协议，确保数据的兼容性和互通性。3.3.2工业云的架构

3.基础设施层（IaaS层）基础设施层主要提供云基础设施，如计算资源、网络资源、存储资源等，支撑工业云的整体运行。其核心是虚拟化技术，利用分布式存储、并发式计算、高负载调度等新技术，实现资源服务设施的动态管理，提升资源服务有效利用率，并确保资源服务的安全。IaaS层作为设备和平台应用的连接层，为平台层的功能运行和应用层的应用服务提供完整的底层基础设施服务。3.3.2工业云的架构

4.平台层（PaaS层）平台层是整个工业云架构的核心，它由云计算技术构建，不仅能接收存储数据，还能提供强大的计算环境，对工业数据进行云处理或云控制。PaaS层在IaaS平台上构建了一个扩展性强的支持系统，为工业应用或软件开发提供了良好的基础平台。此外，PaaS层还能根据业务进行资源调度，并保障数据接入、平台运营、接口访问的安全，确保业务正常开展。3.3.2工业云的架构

5.应用层（SaaS层）应用层是工业云架构的最上层，也是工业云架构的关键，它直接与用户对接，提供各类工业应用和服务，体现了工业数据最终的应用价值。SaaS层基于PaaS层丰富的工业微服务功能模块，以高效、便捷、多端适配的方式实现传统信息系统的云改造，为平台用户提供各类工业App等数字化解决方案，发展大数据分析等综合应用，实现资源集中化、服务精准化、知识复用化。3.3.2工业云的架构

工业云的架构是一个多层次、多组件的复杂系统，各个层次和组件之间相互协作，共同实现了工业数据的采集、存储、分析和应用，为工业企业提供了实时监控、远程控制、智能决策等功能，推动了工业生产的数字化转型和智能化升级。3.3.2工业云的架构3.3工业云技术

3.3.3工业云的需求与发展

工业云作为数字经济的关键部分，其需求主要来源于制造业数字化转型的迫切需求。随着制造业的快速发展，企业对于提升生产效率、削减成本及增强市场竞争力的需求日益增强。工业云通过整合云计算、物联网、大数据等技术，为工业企业提供基于云平台的信息化解决方案，实现了数据的集中管理和共享，从而推动了工业领域的全面互联和智能化变革。3.3.3工业云的需求与发展目前，我国中小企业在数字化制造技术应用方面仍存在一些问题：90%以上的主流工业软件依靠进口，且价格高昂；工业软件的运行也需要大量高性能计算设备作为支撑；另外，企业搭建标准系统环境，需要配备专业技术人员，运维成本高昂。数字化制造技术的应用往往局限于大型或超大型企业，而占据我国市场90%以上的广大中小型企业，由于难以承担其费用，因此难以享受到数字化制造技术带来的优势。

工业云平台能帮助中小企业解决这些问题，运用云计算技术，为中小企业提供高端工业软件服务。企业根据实际使用资源付费，大幅降低了技术创新的成本，提前了产品上市时间，提高了生产效率。3.3.3工业云的需求与发展

1.服务化转型的提出生产的信息化、社会化、专业化的趋势不断增强。生产向信息化发展有可能使与信息的产生、传递和处理有关的服务型生产资料需求增长速度超过实物生产资料。随着生产的社会化程度加深及专业化分工的细化，企业间的经济联系显著增强。从原材料的采购、能源的供应、半成品的加工到最终产品的完成，在研发设计、生产调度、市场营销、售后服务以及信息反馈等各个环节，企业之间在纵向上和横向上都建立了广泛的联系，彼此之间的依赖关系也日益紧密。3.3.3工业云的需求与发展

2.从制造到服务的转型服务环节在制造业价值链中正扮演着愈发关键的角色，以至于许多传统的制造业企业开始将重心转向战略管理、研发创新、市场推广等高端服务活动，而将生产制造环节放弃或外包给其他企业。这种转变使得制造业企业逐渐具备了服务企业的特征，产出服务化已然成为当今全球制造业发展的一个重要趋势。从制造到服务转型的代表公司：IBM、GE、耐克公司。3.3.3工业云的需求与发展

3.我国对制造能力的需求

2015年，国务院正式颁布《中国制造2025》，力争十年内成为世界制造强国，将制造业提升至国家级战略的高度，是中国制造成为世界第一的根本支撑和自信基石。服务化制造正逐渐成为一股新的主流趋势，它区别于传统的制造业模式，要求企业对各种服务业务进行有效整合，并据此制订出向服务化制造转型的宏观策略。3.3.3工业云的需求与发展3.3工业云技术

3.3.4工业云的应用

工业互联网云平台具备高效整合海量工业设备与系统数据的能力，能智能化管理业务与资源，加速知识和经验的积累与传承，驱动应用和服务的开放创新。未来，工业互联网云平台有望孕育出全新的产业架构，推动形成多元化的发展格局，真正实现“互联网+先进制造业”。3.3.4工业云的应用

1.Predix平台

2015年8月5日，GE面向所有企业开放了一款名为Predix的云服务，该服务专为工业数据分析设计。通过连接设备数据，Predix能够将各类工业设备相互连接，使各类用户在受保护的环境下迅速获取和分析海量高速运行的工业数据，助力各行各业的企业构建和开发专属的工业互联网应用。Predix平台的核心任务在于对各类数据进行标准化整理，并提供随时调取和分析的功能。3.3.4工业云的应用

1.Predix平台3.3.5工业云的应用Predix平台架构

2.西门子MindSphere云平台

2016年，西门子公司创新推出了MindSphere云平台。该平台采用基于云计算的开放式物联网架构设计，它能够安全、实时地将来自传感器、控制器及多种信息系统的工业现场设备的数据传送到云端。在云端，该平台为企业提供大数据分析挖掘、工业应用开发以及智能应用增值服务等一系列服务。3.3.4工业云的应用

2.西门子MindSphere云平台西门子开放式云平台MindSphere是功能强大的物联网操作系统的核心，它集成了数据分析与连通的强大功能，并配备了丰富的开发工具、多样化的应用软件以及全面的服务。MindSphere平台能够助力企业深入分析客户数据，进而提升其资产性能，实现资产的优化管理，并有效提高生产制造过程的效率与产品质量。3.3.4工业云的应用

3.三一重工根云平台树根互联股份有限公司源自三一重工股份有限公司（以下简称“三一重工”）的物联网创业团队，是一家专注于提供独立且开放的工业互联网平台服务的公司。2017年初，该公司推出了名为根云（RootCloud）的平台。该平台充分利用了三一重工在装备制造以及远程运维领域的经验，通过从操作技术（OT）层向信息技术（IT）层的扩展构建而成，其主要目标是面向设备健康管理领域提供端到端的工业互联网解决方案与服务。3.3.4工业云的应用

3.三一重工根云平台三一重工根云平台架构3.3.4工业云的应用

4.龙哈工业云平台

龙哈工业云平台依托于航天云网（INDICS）平台的能力和资源，为黑龙江省的工业和制造业企业提供了一种开放且共享的在线双边服务模式。它汇聚了工业领域内包括软件、硬件、人才、机器等在内的全生命周期优质资源，以提供智能化的产品和服务。该平台支持企业实现智能制造、云制造和协同制造三种制造模式，并推动企业逐步将能力、业务、设备和管理迁移到云端，助力企业完成数字化转型，从而增强企业的核心竞争力，提升其智能化发展水平。3.3.4工业云的应用3.3.4工业云的应用

4.龙哈工业云平台

龙哈工业云平台架构谢谢观看《智能制造概论》课程3.4人工智能技术3.4人工智能技术

3.4.1人工智能技术概述

1.人工智能的定义人工智能（artificialintelligence，AI）是一种模拟人类智能的技术，它使机器像人类一样具有“思考”和“学习”的能力，让机器能够处理语言、音频、图像、视频等各种信息，并从中智能地学习和推断，从而能够自主地执行各种任务。人工智能技术涵盖了多个学科分支，如机器学习、计算机视觉等。总体而言，人工智能技术研究的核心目标是开发能够执行通常需要人类智能来完成的复杂任务的机器。3.4.1人工智能技术概述

2.人工智能技术的产生在1950年，英国杰出的数学家艾伦·麦席森·图灵提出了一个极具前瞻性的概念，即图灵测试。图灵构想了一个场景：如果一台机器能够与人类开展对话且能不被辨别出机器身份，那么这台机器就具有智能。此外，图灵还做出了一个大胆的预测，认为制造出真正具备智能的机器是完全可能的，这一预测为人工智能技术的未来发展指明了方向，是人工智能技术发展重要的理论基础。3.4.1人工智能技术概述

2.人工智能技术的产生1956年，在达特茅斯学院举办的一次夏季研讨会上，约翰·麦卡锡等专家学者齐聚一堂，深入研究和探讨了如何利用机器来模拟人类的智能。在这次研讨会上，他们首次提出了“人工智能”这一全新的术语。这一历史事件被广泛认为是人工智能学科正式诞生的标志，从此，人工智能技术作为一门新兴学科，开始蓬勃发展，不断壮大。3.4.1人工智能技术概述

3.人工智能技术的发展

人工智能共经历了推理搜索、知识库系统、机器学习和深度学习四个阶段。1）推理搜索在推理搜索阶段，人工智能的研究重点是如何通过逻辑推理和搜索算法来解决复杂问题。这涉及如何构建有效的知识标识，以及如何利用这些知识进行推理和决策。此时的人工智能可以解决迷宫、汉诺塔等简单问题。3.4.1人工智能技术概述2）知识库系统计算机程序设计的迅猛发展促进了人工智能技术的不断发展。得益于计算机符号处理能力的不断提高，知识可以用符号结构表示，推理也可简化为对符号表达式的处理，这推动了知识库系统（或专家系统）的建立。这一阶段开发的知识库系统，能够存储、管理和利用大量的知识来解决实际问题。3.4.1人工智能技术概述3）机器学习随着研究的不断深入，人们开始研究一种能够通过经验自动改进的计算机算法，即机器学习，它可以自主更新或升级知识库。在机器学习阶段，人工智能的研究转向了如何使计算机系统能够自动地从数据中学习并改进自身性能。这涉及各种学习算法的开发，如监督学习、无监督学习和强化学习等，以便让计算机系统能够自动地适应不同的任务和场景。3.4.1人工智能技术概述机器学习的基本结构：机器学习中，环境为学习系统提供必要的输入信息，学习系统则利用这些信息来更新和扩充其知识库；随后，执行系统依据知识库去执行相应的任务；在执行任务的过程中，系统会将获取的新信息反馈给学习系统，以便学习系统能够进一步丰富和完善自身，从而提高执行系统完成任务的范围和效能。3.4.1人工智能技术概述机器学习的基本结构图4）深度学习深度学习是机器学习的一个分支，它的核心计算模型是人工神经网络，即模拟人脑神经元的工作方式建造的机器神经网络。深度学习利用人工神经网络来处理复杂的数据。在深度学习阶段，人工智能的研究取得了重大突破，特别是在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域。深度学习算法能够自动地从大规模数据中提取有用的特征，并用于构建高效的预测和决策模型。3.4.1人工智能技术概述3.4人工智能技术

3.4.2机器学习

1.机器学习的定义机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。这里所说的“机器”，指的就是电子计算机、中子计算机、光子计算机或神经计算机等。机器学习是计算机系统为有效地执行特定任务，不使用明确的指令，而依赖模式和推理使用的算法和统计模型的科学研究。它基于样本数据（这些样本数据称为训练数据）构建数学模型，以便在没有明确编程来执行任务的情况下进行预测或决策。机器学习的基本流程包括收集并准备数据、选择合适的算法来训练模型、通过不断优化参数来最小化预测错误，以及将模型部署到实际应用中。3.4.2机器学习

2.机器学习的发展史机器学习是人工智能研究相对较新且具有活力的研究方向，其发展过程主要可分为三个阶段。第一阶段（热烈时期）：从20世纪50年代中叶到60年代中叶。第二阶段（冷静时期）：从20世纪60年代中叶至70年代中叶。第三阶段（复兴时期）：从20世纪70年代中叶至80年代中叶。3.4.2机器学习

3.机器学习的主要策略学习是一项高度复杂的智能行为，学习过程与推理过程是紧密相连的。按照学习中使用推理的多少，机器学习所采用的策略大体上可分为4种——机械学习、通过传授学习、类比学习和通过事例学习。学习中所用的推理越多，系统的能力越强。3.4.2机器学习

4.机器学习系统设计影响学习系统设计的最重要因素是环境向系统提供的信息。环境向系统提供的信息的质量至关重要。影响学习系统设计的第二个因素是知识库。知识的表示有多种形式，如特征向量、一阶逻辑语句、产生式规则、语义网络和框架等。3.4.2机器学习

4.机器学习的分类

1）按照学习策略分类（1）机械学习

（2）示教学习

（3）演绎学习

（4）类比学习

（5）基于解释的学习

（6）归纳学习3.4.2机器学习

4.机器学习的分类

1）按照学习方式分类（1）监督学习

（2）无监督学习

（3）半监督学习

（4）强化学习3.4.2机器学习3.4人工智能技术

3.4.3HCPS与人机交互在2017年12月7日南京举办的世界智能制造大会上，周济院士发表了题为《关于中国智能制造发展战略的思考》的报告，系统阐述了对我国智能制造发展的看法。

周济院士提出了一个核心观点：“新一代智能制造技术：人-信息-物理系统（HCPS），即随着智能制造战略的持续推进，传统制造过程中的人与物理系统之间的关系正在由人-物理系统二元体系向人-信息-物理系统三元体系转变。”3.4.3人机交互与HCPS人机交互是指人与物理系统之间为完成任务而进行的信息交换。

传统制造主要由人和物理系统两大核心要素构成。在这个过程中，人通过向机器发送指令来实现与机器的互动。机器则根据接收到的指令执行生产任务。同时，人还要接收机器反馈的各种状态信息完成相关的感知、分析决策及学习认知等工作，从而使人机系统形成完整的工作闭环。

在传统制造过程中，物理系统主要用来替代人类从事大量的体力劳动，降低企业对人的需求，并提升产品质量和生产效率。3.4.3人机交互与HCPS传统制造中“人-物理系统”体系如图所示。3.4.3人机交互与HCPS当前，随着智能制造战略的深入实施，周济院士将新一代智能制造系统在第一代和第二代智能制造体系的基础上做了进一步的深化。最本质的特征就是它的信息系统发生重大变化，增加了认知和学习的功能，使其具备了更高的智能水平。在传统信息系统当中，核心功能包括感知、分析、决策与控制。而现今，一个关键功能——认知与学习功能被纳入其中。这个功能是赋予信息系统自主学习功能，让信息系统不仅具有强大的感知、计算分析和控制能力，更加具备了学习提升和产生知识的能力。3.4.3人机交互与HCPS第一代和第二代智能制造体系3.4.3人机交互与HCPS智能制造与人工智能融合的意义重大，主要体现在两方面：一是能将制造业的质量与效率提升至全新高度，为民众的高品质生活提供更加坚实的物质基础；二是能有效减轻人类的繁重体力劳动和高强度脑力劳动负担，使人类得以投身更具价值与创新性的工作。总之，制造业从传统模式向新一代智能制造的转型，实质上是从原有的“人-物理”二元系统向新一代“人-信息-物理”三元系统的演进。新一代“人-信息-物理”系统揭示了智能制造发展的内在规律，能够有效指导新一代智能制造的理论研究和工程实践。3.4.3人机交互与HCPS3.4人工智能技术

3.4.4人工智能技术在制造业中的应用人工智能作为一项革命性技术，正以前所未有的速度渗透到人类社会的各个领域，推动生产方式、生活方式和社会治理模式的深刻变革。当前，人工智能在制造业的应用已深入生产、管理、供应链等核心环节，推动行业向智能化、柔性化、高效化转型。3.4.4人工智能技术在制造业中的应用

1.智能生产与质量控制的应用华为工业AI质检平台通过深度融合AI技术，实现了生产质量管控的自动化与智能化，显著提升了制造业的质检效率与精准度。该平台集成800+工业级图像处理算子，覆盖缺陷检测、定位、测量等场景，识别准确率达98.5%以上。该平台结合光学成像、深度学习算法，实现复杂工件全方位、多特征图像采集与精准识别，通过在线获取场景数据、实时调试，快速迭代优化模型，实现毫秒级实时AI分析。数据显示，在华为生产中心，平台将铭牌遗漏或错误、螺钉缺失等缺陷检测准确率提升至99.9%。3.4.4人工智能技术在制造业中的应用

2.设备预测性维护的应用航空发动机在极端环境下运行，传统维护依赖固定周期，易导致过度维修或突发故障。通用电气（GE）航空发动机预测性维护系统就是通过物联网传感器实时采集发动机振动、温度、压力等数据，利用机器学习算法（如随机森林、支持向量机）分析历史故障数据，建立故障预测模型，结合数字孪生技术，模拟发动机运行状态，提前预测部件寿命。系统的采用成效显著，如缩短30%的设备非计划停机时间，降低20%的维护成本，延长关键部件寿命15%～20%。3.4.4人工智能技术在制造业中的应用

3.柔性制造与供应链优化的应用某汽车制造商的AI供应链管理系统通过整合人工智能、大数据、物联网和云计算等技术，构建了覆盖采购、生产、物流、销售等环节的全链条的智能化管理平台。该系统以数据驱动为核心，实现了供应链的实时监控、需求预测、动态优化和风险预警，显著提升了供应链的透明度、响应速度和协同效率。

例如，采用该系统可以实现智能需求预测，基于历史销售数据、市场趋势、季节性因素及外部事件（如政策变化、竞争对手动态），利用深度学习算法预测未来需求。智能需求预测准确率提升至90%以上，帮助企业提前调整生产计划，降低库存积压或短缺风险。3.4.4人工智能技术在制造业中的应用

4.人机协作与柔性生产的应用工业机器人“Foxbot”是一个典型代表。2009年，富士康完成15款Foxbot机器人的开发，并在山西晋城设立工厂进行大规模生产。随着技术迭代，Foxbot已细分出十余款机型，覆盖打磨抛光、喷涂、装配、搬运等多种生产任务。3.4.4人工智能技术在制造业中的应用

4.人机协作与柔性生产的应用富士康工业机器人“Foxbot”集成视觉识别与深度学习算法，实现复杂工件抓取与自适应任务切换。其特点主要包括：高精度与稳定性，其重复定位精度达±0.01mm，负载能力覆盖10kg至500kg，六轴机械臂可完成复杂旋转动作；智能化与柔性化，集成机器视觉和抓取定位软件，支持多品种、小批量生产模式切换；模块化设计，提供标准接口，可快速集成第三方传感器和末端执行器。3.4.4人工智能技术在制造业中的应用

4.人机协作与柔性生产的应用富士康已部署超4万台Foxbot机器人，年产能达1万台（以山西晋城工厂为主）。单台机器人可替代3人以上人力，生产损耗降低20%。机器人上岗后维护费用低，使用寿命内综合成本较人力降低30%。产品不良率从人工时代的0.5%降至0.1%。3.4.4人工智能技术在制造业中的应用谢谢观看《智能制造概论》课程3.5机器视觉识别技术3.5机器视觉识别技术

3.5.1机器视觉识别技术概述

1.机器视觉识别的定义机器视觉识别技术是一项综合技术，是包含图像处理技术、机械工程技术、控制技术、电光源照明技术、光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、模式识别技术等诸多领域的交叉学科。

机器视觉识别主要从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终应用于实际检测、测量和控制。

机器视觉是一种为自动化检测、过程控制和机器人导航等应用提供基于图像的自动检测和分析的技术和方法。3.5.1机器视觉识别技术概述

机器视觉识别技术具有识别速度快、信息量大、功能多等特点。在大规模工业生产流程中，采用人工视觉检验产品质量效率低且精度不高。相比之下，采用机器视觉检测技术能够显著提升生产效率和生产流程的自动化水平。此外，机器视觉技术便于信息的整合与处理，是构建计算机集成制造系统的技术基础。3.5.1机器视觉识别技术概述

2.机器视觉识别的工作原理机器视觉系统的目的是给机器或自动生产线添加一套视觉系统，其原理是由计算机或图像处理器以及相关设备来模拟人的视觉行为，得到人的视觉系统所能得到的信息。机器视觉识别技术广泛应用于生产制造等行业，可用来保证产品质量、控制生产流程、感知环境等。3.5.1机器视觉识别技术概述

2.机器视觉识别的工作原理

3.5.1机器视觉识别技术概述机器视觉识别工作原理示意图

2.机器视觉识别的工作原理

一个典型的机器视觉应用系统主要包括以下模块：图像捕捉模块、光源系统模块、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。机器视觉系统是通过图像摄取装置（CMOS和CCD两种相机）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统。图像处理系统首先会对图像信号进行数字化转换，再分析图像的像素分布、亮度、颜色等信息，以提取出被摄目标的形态信息。3.5.1机器视觉识别技术概述

2.机器视觉识别的工作原理图像处理系统软件将获取的物品图像与预先摄取并存储于图像数据库的物品信息进行比较，搜寻并获取与物品信息相匹配的存储图像，通过进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件（包括尺寸、角度、个数、合格/不合格、有/无等输出结果）实现自动识别，进而根据识别的结果来控制现场的设备动作。3.5.1机器视觉识别技术概述

2.机器视觉识别的工作原理机器视觉识别系统有效提高了生产的灵活性和自动化程度。对于那些不适宜人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满