自主智能制造:社会—信息—物理交互、参考体系架构与运作机制

走向自主是智能制造未来发展的必然趋势,但并不意味着将人排除在制造系统之外,自主制造仍需要以人为中心进行设计。从系统科学的角度出发,在分析物理回路中人机交互和工业4.0自主性的基础上,探讨社会—信息—物理交互的自主智能制造系统的基本构成、元素交互和参考体系架构以及人在其中的角色,进而将人在回路里、回路上和回路外理念分别置于智慧制造的物理空间、信息空间和社会空间,形成三位一体的自主社会信息物理生产系统,最后以混合人工智能方法驱动的按订单生产作业调度问题为例对其运作机制加以展示说明。     

基于点云深度学习的散乱堆叠轴承圈位姿检测

为解决工业应用中散乱堆叠轴承圈的难识别、分割与抓取问题，提出一种分层递进随机下采样算法对采集的点云模型进行下采样操作，并结合提出的基于RGB阈值自动标注算法完成数据集的制作，利用PointNet++网络预测并分割出可抓取轴承圈上表面，进而使用RANSAC算法精确分割出待抓取轴承圈上表面，最后采用防干涉的抓取点选取策略完成待抓取轴承圈的位姿检测。实际场景下三组抓取实验得到的成功率均在98%以上，验证了其有效性。