随着中国经济发展的战略转型及中国制造2025、工业4.0概念的提出，制造业迎来了新的发展浪潮。在这个背景下，越来越多的传统企业感受到重重压力，开启了转型与变革之路。基于此，市场对智能制造的核心——工业机器人的智能化程度要求也越来越高，采用深度学习技术为工业机器人赋能是目前各大厂商的统一认知。本文结合实际案例，简要说明一下智能机器人的实现流程。
一、智能机器人概念 人工智能技术，其主要作用就是用机器代替人类劳动，而机器都是从基本工具逐步发展而来的。所以，在说明人工智能技术之前，我们先了解一下自动化技术是怎么发展而来的。
1、什么是自动化技术？
换一种解释，自动化技术就是机器通过接收某一种信号，进而激发某种特定程序。首先它接收的信号必须是事先设定好的信号，除此以外的信号都不行。比如说电梯系统，你必须得按对应的楼层按键，电梯才会启动，如果按其他的地方，不管你的按压动作多标准，电梯都不会动。另外就是自动化系统执行的程序每次都一样，比如说按的是8楼按键，不管你是着急还是不着急，它每次都以恒定的速度上升。
传统机器视觉分类
2、什么是人工智能？
人工智能就是让机器像人一样思考和行动，也就是说机器可以像人一样接收很复杂的信息，然后智能的进行分类。比如谷歌的人工智能平台可以把各种猫的图片都识别出来，而不管是什么样的猫。机器之所以能够如此智能，主要原因是它像人一样，也进行了学习，它拥有从图片中提取“猫”特征的算法，同时根据学习到的“经验数据”，从而能把图片中的猫都识别出来。
基于“深度学习”的智能分类
智能机器人就是通过搭载“深度学习”系统，实现对环境参数的感知，从而智能判断自己应该执行什么程序，包括范围感知、抓取对象位置感知、对象识别等。对于工业领域的智能机器人，它不注重感知对象的复杂性，而更注重精确性。工业智能机器人都是依据具体目的而研发的，以抓取对象感知为例，它重点获取对象的精确三维坐标位置和类型，而不关注其温度、湿度等。
维视智造——智能机器人系统
二、智能机器人的核心——环境感知系统
机器人要想拥有“智能”，除了具备智能分析功能外，最重要的是要具备环境参数感知功能，目前此功能都是依靠各种传感器实现，包括光电传感器、压力传感器等。其中机器视觉是感知信息量最大的传感器，可感知位置、颜色、纹理、字符等信息。基于机器视觉的环境感知系统几乎是目前“智能机器人”的标配，机器视觉包括视觉传感器和智能图像分析软件。其中硬件负责获取特定条件下的理想图像，软件负责获取图像中的有用信息。
基于机器学习的模式识别系统
三、深度学习在图像处理中的应用
图像处理技术包括图像预处理和数据分析两部分，图像预处理指的是如何从图像数据中找到感兴趣的对象，比如从图像中寻找“缺陷”区域的策略。数据分析指的是获取到兴趣区域数据后，该如何具体定义它，比如从图像当中成功分割出“类似动物”的区域后，该依据什么来确定它是“猫”还是“狗”。深度学习主要应用在数据分析上，其核心技术包括：神经网络搭建、神经网络训练及调用。
CNN神经网络训练
机器视觉中的图像预处理属于传统技术，包括形态变换、边缘检测、BLOB分析等。图像在人眼和机器下是完全不同的认知，神经网络中的所有参数都是数字图像中的特征数据。
“神经元”的可视化
在技术变革席卷全球的当下，智能制造已是新一轮工业革命的核心，是制造业创新驱动、转型升级的制高点、突破口和主攻方向，其目标是实现整个制造业价值链的智能化和创新。而智能机器人又是智能制造的核心模块，它是相对复杂的系统，不仅包括以上核心技术，还包括多轴机器人、处理器、通讯模块、电气系统等。
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