人工智能与社会电子教案 第二章 模式识别与机器视觉-人脸识别助力 第2节

教案课程名称：人工智能与社会授课专业、班级：202X级XX专业开课院部：授课教师：XX授课时间：学年第2学期单元教案第2章：模式识别与机器视觉—人脸识别助力第2节：智慧工业：自动化解放双手授课时数：2教学目标：一、知识目标1.了解机器视觉在物流自动分拣中的应用类型与优势。2.熟知视觉焊接机器人的工作原理、应用场景及优势。3.掌握机器视觉在汽车检测与装配中的作用与应用实例。二、能力目标1.能够分析机器视觉在不同行业应用的工作流程与价值。2.学会根据行业需求设计机器视觉应用方案的基本思路。三、情感目标1.增强对机器视觉推动行业变革的认知与兴趣。2.培养学生严谨的工程思维与创新意识。教学重点和难点：一、教学重点1.机器视觉在物流自动分拣各环节的应用原理。2.视觉焊接机器人的焊缝跟踪、识别与检测的技术要点及优势。3.机器视觉在汽车检测与装配中对不同零部件的检测应用方式。二、教学难点1.视觉焊接机器人中图像处理系统对焊缝三维数据的精准分析与控制信号输出。2.汽车检测与装配中机器视觉与多种非视觉传感器的协同工作机制。3.确定机器视觉在不同行业应用中全面替代人工目视检测的可行性及限制因素。课程思政教学内容：1.讲解机器视觉提升各行业效率时，培养学生的科技强国意识与使命感。2.以物流行业的发展变革，引导学生认识到科技对传统行业升级的重要性，激发学生的创新热情与探索精神。3.通过汽车行业自动化生产中的机器视觉应用，强调工程中的质量与安全意识，培养学生严谨认真的工作态度与职业道德。教学方法：讲授教学内容：2.2.1物流中的自动分拣在电子商务高速发展的今天，国内每年的包裹量在急剧增加，而对于物流业这种对人力成本敏感的产业来说，机器视觉具有高度自动化、高效率、高精度和环境适应强等优点，为高速发展的物流分拣系统打开“新视界”。物流行业正从人工分拣向智能化、自动化方向快速演进。目前，拥有自动高效等优势的智能技术正成为快递企业关注的热点，而有一项技术使得机器人在快递界能够大展拳脚，这就是“视觉识别”。1.自动化色码扫描应用自动化的色码技术，工作人只需扫描商品上的条形码，将相关信息输入到分拣系统中，分拣机器人便会接收到指令，判断商品将会进入到哪一个分拣的区域中。这一项技术的核心在于分拣系统的控制装置，它依据商家或货主提供的商品材质、重量等因素进行信息分类，发出分拣要求，机器人便会将商品运送到各分类区域。快递企业采用这种基于视觉识别的形状识别技术使工作效率不断提高，不仅可以节省空间，也可以提高商品向外配送的速度。2.自动化数量检测技术网络购物作为一种隐形的购物方式，及时补充货源，满足客户的需要是十分重要的。分拣机器人不仅仅可以对商品自动分类，还可以对仓库内的数据信息进行检测。为了及时了解库存，应对突发断货事件，快递企业可以通过自动分拣系统了解向外输送商品的数量、库存、客户退还等信息，从而为了解市场行情提供准确数据，还可以使快递公司和供货商之间形成更为科学的供货方案，提高双方业绩。3.自动化形状识别技术对于不同的快递物品而言，最明显的特征就是“形状”。所以，基于视觉识别的形状识别技术，在快递企业分拣中发挥了巨大的作用。这种专门针对形状识别的技术使工作效率不断提高。分拣机器人根据商品的形状能够进行快速、精准的分类，不仅可以节省空间，也可以提高商品向外配送的速度。2.2.2视觉焊接机器人近年来，工业机器人开始大规模进入制造业，机器换人一触即发。越来越多的厂商开始利用机器人技术，提升生产线的效率和灵活性，实现工业4.0模式下的柔性化制造。工业机器人是智能装备之一，在工业4.0大浪潮下，伴随着应用场景不断扩展，其种类趋于繁多，如移动机器人、焊接机器人、特种机器人等。并与人工智能、机器视觉等技术结合，将机器人向智能化、灵活化推进，将机器人行业推到一个全新的发展时代。随着硬件水平和软件技术的发展，机器视觉系统能力得到了很大的提升，加上人工智能算法的助力，使得机器视觉变得越来越智能化，同时也突显了机器视觉在制造业中的优势。机器视觉自动识别系统可以代替人力劳动，进一步缓解劳动密集型企业招不到人的难题。在制造业生产线上，机器视觉可以与机器人集成在一起，这样就可以代替人眼、脑和手去执行一些复杂的工作任务，且比传统人力更低成本和更高效率。机器视觉可以不知疲倦的一直工作，在进行大量重复性工作时，能克服人眼易疲劳的劣势，并且能长时间够保持高精、高速的水平。机器视觉相比于人类，更能适应恶劣的工作环境，可在对人有伤害的恶劣环境中工作。随着智能化的不断发展，制造业越来越广泛地出现代替人工的机器或机器人。以焊接领域为例，由于机器具备强大的生产力和更高的性价比，目前已在汽车制造焊接和化工设备管道等的焊接方向大量投入使用，正在逐步取代传统的焊接工人作业模式。1.焊缝跟踪、识别传统的人工焊接作业，十分依赖焊工技术的熟练度、焊接环境好坏等因素。随着焊接技术发展，焊接产品中以往存在的诸如毛刺、夹渣等外观缺陷越来越不能为人们所接受，而焊接疏松、气孔、裂纹等制造缺陷因为存在潜在的安全隐患也被更多的关注，解决这些制造问题，其根本是防止生产者劳动过程中的操作不当。然而由于焊接工人的技术水平、心态情绪、生产责任等因素均因人而异，在人工操作的基础上解决上述问题的成本极高。另一方面，大量制造企业操作工人稀缺，焊接作为一种工作环境恶劣，对人体损伤大的工种，愿意从事的人很少，娴熟的焊接工人更加以稀为贵。现代的焊接术将焊接自动控制化、焊接工艺制造自动化技术融合在了一起，替代掉人工焊接，避免了焊接效果不佳、物料浪费等问题。焊接过程自动化控制通常包含焊缝的自动识别和焊接特征参数的自动控制两个方面。如利用具有良好的抗电磁场干扰能力工业级3D相机，可对焊缝进行自动跟踪，精准获取焊缝区域三维数据信息。三维数据通过图像处理系统进行分析，可输出机器控制信号，以此来控制焊枪的运动。2.焊缝检测传统检测定位精度不够，经常会出现焊缝偏差较大的结果，无法满足焊接需求。在此背景下，在焊缝检测中使用机器来代替传统的人工检测，并完成焊缝缺陷的识别和分类，可有效降低设备安装的复杂度、减少工件形变、飞溅等干扰因素造成的焊接位置偏差，提高焊缝精度。可以预见，未来的焊接工艺，一方面要研制新的焊接方法、焊接设备和焊接材料，以进一步提高焊接质量和安全可靠性，如改进现有电弧、等离子弧、电子束、激光等焊接能源；运用电子技术和控制技术，改善电弧的工艺性能，研制可靠轻巧的电弧跟踪方法。另一方面要提高焊接机械化和自动化水平，如焊机实现程序控制、数字控制；研制从准备工序、焊接到质量监控全部过程自动化的专用焊机；在自动焊接生产线上，推广、扩大数控的焊接机械手和焊接机器人，以提高焊接生产水平，改善焊接卫生安全条件。2.2.3汽车检测与装配汽车行业本来就是一个自动化程度比较高的高科技行业，很多先进的自动化技术已经成功的运用到该行业各个生产流程中。在汽车制造的许多环节已经做到了无人化操作，这样就要求有一种可靠的检测技术去验证每一次装配的正确性及装配部件的合格性。机器视觉技术以其独特的技术优势成为自动检测系统的首选。机器视觉在汽车工业中以多种方式使用，机器视觉应用突出在安全性，质量和效率。下面我们来看一下，机器视觉在汽车行业都有哪些应用。首先，在机器人的工业应用中，装配机器人对视觉系统有着更高的要求。通过与非视觉传感器（如力觉、接近觉和触觉等）传感器功能的相互协调配合，视觉系统要完成机器人对装配工件的识别定位、及检测功能，使装配机器人实现典型的装配动作，如抓取，插入和拧紧等动作。其次，机器视觉是当今汽车工业中的重要应用，特别是对于拾取和放置以及物料搬运应用。赋予机器人视觉使它们更加灵活。机器视觉在检测应用中也用得比较多。机器视觉系统比人工检查员更快，更准确地执行零件检查，并且可以全天候检查零件，如活塞、涡轮增压铸件、汽车电子-控制阀以及其他汽车零部件等。这不仅提高了效率，而且还提高了产品质量。活塞活塞安装到气缸内时应保持其方向的一致性。涡轮增压铸件涡轮增压铸件件检测螺孔内残留铁屑的有无。汽车电子-控制阀汽车电子-控制阀检测铆钉的有无和破损、读取二维矩阵码。汽车零部件汽车零部件检测两个密封胶圈是否扭曲或没有放入槽内、通过测量距离来判断两个塑料环与底边的位置是否正确、检测中间是否放置了弹簧，及位置是否正确、检测放置的方向是否正确。课后拓展练习：机器视觉会取代人类视觉吗？（思考）教学总结：本次课程深入探讨了机器视觉在物流、焊接、汽车等行业的广泛应用。在物流领域，其自动化色码扫描、数量检测和形状识别技术助力分拣效率大幅提升；视觉焊接机器人凭借焊缝跟踪、检测等功能