基于物联网的智能无人生产线系统研究

基于物联网的智能无人生产线系统研究

于俊朋

天津市泰森数控科技有限公司 天津市 300350

摘要：物联网被称作计算机和互联网之后的第三次信息技术革命浪潮，以物联网和人工智能为基础的工业理念正成为现实，各大企业也纷纷推出自动化生产解决方案，如宝马、特斯拉等汽车企业推出无人工厂，波音公司采用数字化工厂实现全方位、全周期生产管控，这样可以在制造环节显著提高生产效率并降低质量缺陷率，获得显著的经济效益。智能制造即借助计算机建模仿真和信息通信技术的巨大潜力，优化产品的设计和制造过程。

关键词：物联网；人工智能；智能制造

引言

物联网技术，即是将物与物，物与人通过互联网网络连接起来，通过物联网技术可以在网络上实现对机器、企业和人员的集中化管理与联系，将信息连接起来实现互联。

1物联网的特征

目前，互联网技术发展十分迅速，特别是物联网发展及运用上相对显著，物联网本身有着明确体现与鲜明特点，其表现在下列几个方面。（1）节点数量多。物联网的基础是指人们所需要的东西可以相互连接成一个网络。对于项目的使用和管理，互联项目中包含的信息量更大，分布范围更广。与互联网相比，物联网的应用在节点数量上要大得多，而且它涵盖了许多领域，面对众多节点等分布广泛的领域，物联网节点之间通过铺设电缆实现互联。（2）可管理网络。实现物联网在可管理性和可操作性方面的基本特征。它也更加突出。信息的专业化及其对安全性和可靠性的高要求决定了物联网具有良好的可管理性，信息传输和用户访问的安全性和可靠性需要更多的保障。（3）安全可靠性。物联网主要是指通过遥感器对物资和物体进行远程管控与管理。因此，计算机互联网具有开放性的基本特征，对信息的传输和安全性有极高的要求，而在保护用户访问安全等方面也非常重要，只有从有效的安全保护出发，才能真正实现物联网信息传输的高效性和完整性。

2智能化技术

智能化技术是现代科学技术的产物，它综合利用了信息技术、网络技术和自动化控制技术，以此来实现智能化控制。在机械工程中应用智能化技术，可以实现工业生产的自动控制，并且通过智能的控制系统和检修技术，可以快速地发现工业生产中存在的故障隐患，及时恢复设备故障，提升工业生产的稳定性。

3物联网基本功能

物联网能够及时全面感知RFID、传感器、二维码等物联网信息；可靠传输，通过各种移动通信线路与物联网的有效融合，能够实时准确地传输数据和信息；智能处理，利用云计算和模糊识别等计算方法，可以有效地处理和分析海量数据和信息，达到智能化处理可控制的目的。

4无人生产线系统创新点

（1）技术创新。在对零件的处理过程中，不同于使用条形码等具有视距约束的标签进行识别的传统方法，本项目采用智能RFID（射频识别）技术，利用电子标签储存信息，具有非视距识别和自动更新标识信息的特点，实现了人、机、物的动态交互，从而做到精准控制与管理。（2）全自动生产线。通过智能算法实现不同工位机器人协同操作，在物联网系统下，即只需一个管理设备便可对整个制造流程进行控制，实现了整个制造流程的智能化、全自动化和可视化作业，利用机器可以持续工作的优势，提高零件的生产效率与产量，节约劳动力。（3）功能模块化。对系统进行模块化设计，分为识别模块、加工模块和图像识别模块，在实际生产中可以迅速替换故障模块，保证生产的稳定性。（4）充分利用“机器换人”。利用Baxter机器人作为加工中心，通过计算机建模仿真来模拟机械臂抓取动作，通过训练提高其工作效率。

5智能化发展

5.1工程机械的智能控制和集成控制

当前，工程机械智能化主要有智能控制与集成控制两种模式。智能控制是具有智能信息处理、智能信息反馈和智能控制决策的控制方式，是控制理论发展的高级阶段，主要用来解决那些用传统方法难以解决的复杂系统的控制问题。集成控制是指研发出一个总的遥控键，来无线控制相对应的换气、照明、取暖等开启或关闭，彻底保证控制的安全问题，使在潮湿环境里不接触电源，从而避免发生安全事故。在大型工业生产企业中，智能分拣机器人、换挡助手等新型自动化机械设备的使用已经开始普及，智能化工程机械在充分保障企业生产建设质量的同时有效提升了企业的社会经济效益。

5.2自动化控制技术

在机械工程应用智能化技术的发展过程中，自动化控制技术是可以显著提升机械工程智能性的关键点。包括工业生产中的自动化控制、电梯的自动化控制以及汽车的自动驾驶，这些都是将机械工程与自动化控制技术结合起来。在这一过程中，首先要保证设备的质量能满足自动控制的需求，在系统中引入自动化控制程序，这样可以降低人工成本，并且能提升控制系统的准确性，避免人工操作引发的质量问题和安全事故，提升了工业生产的效率。

5.3开发智能故障检测系统

在进行机械施工的过程中，机械设备因为本身的零件较多以及系统复杂问题，很多时候会出现机械故障问题，从而导致机械设备不能正常运行，影响了施工正常进行，给企业带来很大经济损失。传统施工过程中，会派遣专业人员对机械设备进行故障检测。智能化系统的产生，让故障检测变得更为快速。系统可以录入机械检测的程序，针对机械的每一个零件进行数据分析和检测，从而寻找故障发生的根源，使用智能化的方式发现故障和排除故障。由于智能故障检测系统通过对数据的分析来进行检测，因此反应速度更加灵敏，对于存在的问题也能更为快速和细致地进行检测，从而大大减少了机械故障带来的损失。在当下机械工程中，智能化故障检测系统已经逐渐普及，它能对复杂的机械系统进行精细化检测，从而做好故障的排查。另外，在机械工程中还存在很多不足。为提升机械质量，使用智能化系统通过高性能传感器对机械进行感知，对机械系统进行更加全面的检测。工程机械企业在实际检测中使用检测技术来检查各种参数，因为检测更为全面，因此，故障问题的发生次数会降低。施工人员在面对机械故障时，可以使用智能化检测系统进行数据分析，及时寻找问题并解决，不断完善机械施工技术，从而降低设备的故障率。

6生产线模型

机械臂加工模块是生产线的核心，负责对传送带上的零件进行装配加工。零件的装配要考虑到各种装配工艺，故第一阶段决定采取较为简单的螺母与螺栓装配，采用基于RFID的自定位深度学习抓取算法。具体操作是当零件进入RFID读写器的识别区时，自动将零件此刻位置初始化为坐标原点，建立空间坐标系。当零件运动到定位电子标签时，传送带停止运动，机械臂通过读取的零件标签的环境坐标，基于深度学习自行仿真运动路线，机械臂进行自身的位姿计算和抓取规划，最终进行固定的装配操作，项目目标是装配成功率达到90%。此种算法可以解决图像处理速度慢、受环境光照因素影响大、只能进行单个零件识别的弊端。

结束语

本文提出了构建全自动化无人生产线系统，通过比较后采用了智能RFID（射频识别）技术，利用电子标签储存零件信息，不仅具有非视距识别的特点，而且可以自动更新标识信息，实现人、机、物的动态交互，从而对生产流程实施精准控制与管理。同时，系统采用了新型的装配检测过程，运用卷积神经网络的原理，通过程序的深度学习，可以快捷、准确地检测零件装配情况，检测成功率更高且更加便捷。

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