來源 | 自控制工程網

如何理解柔性製造

根據國標定義，柔性製造系統是數控加工設備、物料運儲裝置和計算機控制系統等組成的自動化製造系統。它包括多個柔性製造單元，能根據製造任務或生產環境的變化。

剛性生產系統是用於工件輸送系統將各種剛性自動化加工設備和輔助設備按一定的順序鏈接起來，在控制系統的作用下完成單個零件加工的複雜大系統。適合進行大批量生產，效率高、成本低、質量穩定、程序固化。

柔性製造系統則是建立在成組技術的基礎上，由計算機控制的自動化生產系統，可同時加工形狀相近的一組或一類產品。適合多品種、小批量的高效製造模式，減少毛坯和在製品的庫存量，減少直接勞動力。

柔性生產的要求涉及七大方面。

第一，機器柔性。當要求生產一系列不同類型的產品時,機器隨產品變化而加工不同零件的難易程度。譬如，非標終端設施的切換、控制程序自動下載更換。

第二，工藝柔性。工藝流程不變時自身適應產品或原材料變化的能力，譬如，基於強化學習的協作機器人、機器人夾爪力度傳感器；製造系統內爲適應產品或原材料變化而改變相應工藝的難易程度，譬如通過神經網絡擬合原材料、工藝和質量之間的關聯關係並確定最優解。

第三，產品柔性。產品更新或完全轉向後,系統能夠非常經濟和迅速地生產出新產品的能力；產品更新後,對老產品有用特性的繼承能力和兼容能力。譬如，模塊化設計和裝配。

第四，維護柔性。採用多種方式查詢、處理故障,保障生產正常進行的能力。譬如，知識庫的建立、預測性維護。

第五，生產能力柔性。當生產量改變、系統也能經濟地運行的能力。對於根據訂貨而組織生產的製造系統, 這一點尤爲重要。譬如，預留工位,循環流轉工位和緩存工位。

第六，擴展柔性。當生產需要的時候, 可以很容易地擴展系統結構,增加模塊,構成一個更大系統的能力。譬如，根據工藝流程，將生產流程分成不同的工位，在瓶頸工位處並行擴充才能。

第七，運行柔性。利用不同的機器、材料、工藝流程來生產一系列產品的能力和同樣的產品, 換用不同工序加工的能力。

“什麼系統柔性是最高的？”是“人”，所有的柔性都是在模仿“人”。“如果自動化可以做到跟人一樣的兼容性，那麼這條產線的柔性就意味着非常高了。”

如何滿足各個環節的柔性？

首先是“感知”，這是人可以獲取各種信息做判斷的基礎，集成各類傳感器、機器視覺、測量設備等，產線有望獲得感知。

其次是“分析”，對採集的數據實時處理，分析挖掘後形成知識。

再次是“決策”，所謂決策就是基於“知識”的生產管理對新的數據進行推理應用，產生相應生產決策數據或指令。

最後是“執行”，就是用工業機器人、數控機牀、各種專有設備完成生產的要求。

柔性製造兩個核心要素

“機器視覺”和“定位精度”是影響智能製造中柔性生產的兩大方面。

機器視覺賦予柔性生產感知的能力

實踐中可以發現，機器視覺是在產品的自動化產線中實現“感知”的重要一環，機器視覺就是用機器代替人眼來做識別、測量、檢測和語義理解。隨着人工智能技術的發展，機器視覺在工廠的應用增多，解決許多傳統機器視覺無法處理的問題。

圖像識別主要包含特徵提取和分類識別。傳統提取的特徵都是圖像底層的視覺特徵,並且需要具備一定專業知識人員進行特徵的設計與選擇，這種人工設計的特徵需要經過大量的驗證後才能證明其對某一種識別任務的有效性，這也在一定程度上限制了圖像識別技術的應用。

針對傳統圖像處理算法遇到的侷限，譬如以前在做一個二維碼時，首先要知道二維碼的特徵，然後做圖像預處理，找到二維碼的問題，再解算二維碼的數據，這種方式存在很多缺陷。

基於二維碼特徵的定位流程，背景雜亂、光照不均、透視形變、印刷質量差的二維碼則難以識別。因爲背景雜亂無規律，無法有效區分檢測目標特徵，此外在特定場景下目標特徵發生明顯變化。

因此，需要提高特徵提取能力和泛化能力。深度學習應用於機器視覺時，採用深度學習卷積神經網絡進行二維碼識別，深度神經網絡模擬人的視覺過程，前段層僅僅感知邊緣輪廓，後端不同的層不同神經元局部“興奮”生成局部特徵，再到生成全景圖像。這種自動提取圖像特徵的機制和類似人腦的處理過程大大改進了效果，後均能對二維碼進行正確識別，從而大大提高了機器視覺識別成功率和提高了效率。

定位精度大幅提升產線柔性的指標

可以說，機器人的絕對定位精度是其能大幅提升產線柔性的指標。人在操作時，一般是通過眼睛看到一個東西，通過大腦感知並去控制，然後用手執行動作。所以，在提高生產線柔性時也遵循這樣的思路，即加上眼睛、執行機構，兩者的精度結合來達到更好的精度。

而絕對定位精度決定了機器人能不能達到柔性生產所需達到的要求。由於每臺機器人的參數不一樣，即使是同一型號的工業機器人在加工出來後的精度也會不一樣，而在機械臂上可能存在零點零幾毫米的偏差，累計下來整臺機器人的誤差就比較大了，所以要精確知道機械臂上每一個機械零部件的精確尺寸。

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