摘 要： 文章對人工智能理論進行了簡要的闡述，分析人工智能（AI）在各種智能控制技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用。最后展望人工智能在機械控制設(shè)計中的未來發(fā)展。和智能控制的發(fā)展趨勢。

關(guān)鍵詞： 人工智能;智能技術(shù);機械控制;發(fā)展前景

人工智能是指可以利用符號、語言和知識表達等方式，用來模擬、延伸、擴展人類智力的智能機器或智能系統(tǒng)。人工智能技術(shù)是當(dāng)前社會科技發(fā)展的重要方向，其影響力滲透到社會眾多領(lǐng)域，在機械行業(yè)它的主要應(yīng)用是遠(yuǎn)程控制、故障診斷、以及非線性設(shè)計等方面，可以說人工智能技術(shù)為傳統(tǒng)機械行業(yè)指明了發(fā)展方向。

一、人機智能技術(shù)在機械設(shè)計中的應(yīng)用

1.1機械設(shè)計是一個機械構(gòu)件的綜合模擬和分析研究的過程，在這個過程中需要應(yīng)用到大量的數(shù)據(jù)分析和工程圖繪制，同時還要進行方案選擇優(yōu)化、以及結(jié)構(gòu)的合理化設(shè)計。目前行業(yè)內(nèi)通行的設(shè)計方式是引入CAD/CAM系統(tǒng)進行輔助設(shè)計和分析，隨著人工智能技術(shù)在CAD/CAM系統(tǒng)中的應(yīng)用，它可以將傳統(tǒng)的邏輯化、模塊化的數(shù)據(jù)處理方式提升為非數(shù)值處理，力圖使機械設(shè)計過程自動化，減少人類專家在設(shè)計過程中由于個人因素造成的不足。同時它還可以長期穩(wěn)定的工作，從而降低研發(fā)成本。因此設(shè)計智能化已成為機械設(shè)計中非常熱門的研究課題之一。

1.2 智能控制理論及研究領(lǐng)域

所謂智能機械控制是指通過定性與定量相結(jié)合的方式，針對環(huán)境和任務(wù)的復(fù)雜性與不確定性，機械設(shè)備能自主地實現(xiàn)復(fù)雜信息的處理及優(yōu)化決策，并進行有效控制操作的功能。智能控制是在人工智能在機械行業(yè)中又一項新興的技術(shù)應(yīng)用。它的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛，如智能機器人控制、智能過程控制等方面。

二、人機智能技術(shù)在人機交互設(shè)計中的應(yīng)用

2.1 人機交互的智能控制

傳統(tǒng)的人機交互控制包括手柄、按鈕等機械化控制方式，隨著技術(shù)的發(fā)展逐步過渡到電子操作方式，但他們都存在則控制界面大、操作精度低的問題，同時隨著使用時間的加長，老式的控制方式都會發(fā)生操作反應(yīng)慢、控制不靈敏的問題。

因此，需將人工智能引入控制系統(tǒng)，從而實現(xiàn)系統(tǒng)的智能化，減少人的不確定操作。即通過采用語音合成、手寫識別、語音識別等智能人機交互技術(shù)，將人的指令有效地、準(zhǔn)確的傳達給機器，從而驅(qū)動智能機器實現(xiàn)其目標(biāo)。它是自動控制的最新發(fā)展階段，對智能控制系統(tǒng)的研究和設(shè)計，重點放在對人的生理特征描述——人臉和語音的識別以及判斷識別機制的設(shè)計開發(fā)上。

2.2 人機智能學(xué)習(xí)功能

傳統(tǒng)機器設(shè)備的控制依據(jù)現(xiàn)代控制理論和設(shè)計者的主觀設(shè)計思想來完成，它們的主要特征是由設(shè)計師通過精確的系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型來實現(xiàn)控制功能，并推廣給客服使用。在這個過程中因為缺乏客戶的需求參與，因此在面對不同客戶時，特別是在面對一些復(fù)雜應(yīng)用問題時會遇到不少諸如操作不方便、過程控制復(fù)雜等難題。

人機智能技術(shù)中的機器學(xué)習(xí)研究，是基于數(shù)據(jù)的收集分析和學(xué)習(xí)。即研究如何使計算機能夠模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能。通過學(xué)習(xí)不同操作者的行為習(xí)慣、問題解決方式等特征，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。研究從觀測數(shù)據(jù)（樣本）出發(fā)尋找規(guī)律，利用這些規(guī)律對未來數(shù)據(jù)或無法觀測的數(shù)據(jù)進行預(yù)測。根據(jù)學(xué)習(xí)模式、學(xué)習(xí)方法以及算法的不同，機器學(xué)習(xí)存在不同的分類方法。

2.3 智能視覺功能

計算機視覺是使用計算機模仿人類視覺系統(tǒng)的科學(xué)，讓計算機擁有類似于人類提取、處理、理解和分析圖像以及圖像序列的能力。機器視覺在工業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用主要歸為四大類：識別、檢測、測量、定位與引導(dǎo)。

2.3.1. 識別

機器視覺系統(tǒng)通過讀取一維碼、二維碼、部件標(biāo)識碼、元件標(biāo)簽、字符內(nèi)容來進行識別。以外，機器視覺系統(tǒng)還可以通過定位獨特的圖案來識別元件，或者基于顏色、形狀或尺寸來識別元件。目前，機器視覺在識別領(lǐng)域已經(jīng)用于產(chǎn)品外形和表面缺陷檢驗，如木材加工檢測、金屬表面視覺檢測、焊縫缺陷自動識別等。

2.3.2. 檢測

機器視覺系統(tǒng)通過檢測產(chǎn)品是否存在缺陷、污染物、功能性瑕疵和其他不合規(guī)之處，來確認(rèn)產(chǎn)品是否滿足品質(zhì)要求。機器視覺還能夠檢測產(chǎn)品的完整性，比如在食品和醫(yī)藥行業(yè)，機器視覺用于確保產(chǎn)品與包裝的匹配性，以及檢查包裝瓶上的安全密封墊、封蓋和安全環(huán)是否存在等等。

2.3.3. 測量

機器視覺系統(tǒng)通過計算被測物幾何位置之間的距離來進行測量，然后確定這些測量結(jié)果是否符合規(guī)格。如果不符合，視覺系統(tǒng)將向機器控制器發(fā)送一個未通過信號，進而觸發(fā)生產(chǎn)線上的不合格產(chǎn)品剔除裝置，將該物品從生產(chǎn)線上剔除。機器視覺所提供的非接觸式測量功能避免了許多傳統(tǒng)的接觸式測量帶來的二次損傷。

2.3.4. 定位和引導(dǎo)

從簡單的裝配檢測，到復(fù)雜的機器人應(yīng)用，都需要采用圖案匹配技術(shù)來定位相機視場內(nèi)的目標(biāo)物品或特征。機器視覺系統(tǒng)可以定位元件的位置和方向，將元件與規(guī)定的公差進行比較，確保元件處于正確的角度，以此來驗證元件裝配是否正確。

引導(dǎo)則是使用機器視覺來報告元件的位置和方向。引導(dǎo)可用于在二維或三維空間內(nèi)將元件的位置和方向報告給機器或機器控制器，讓機器能夠定位元件或機器，以便將元件對位。

三、結(jié)語

綜上所述，人工智能系統(tǒng)其最大的優(yōu)勢是本身的邏輯性和強大的計算能力，而這種優(yōu)勢在較為復(fù)雜系統(tǒng)的操作工程中能夠發(fā)揮重要作用。機械設(shè)計制造是十分復(fù)雜煩瑣的系統(tǒng)的工程，在操作方面存在著較大的難度，但是如果能將人工智能系統(tǒng)很好地應(yīng)用到這個過程當(dāng)中，就能夠簡化操作。在操作時，人工智能系統(tǒng)能夠根據(jù)操作的要求和目標(biāo)來選擇最適合最簡捷的方法。達到最佳的效果。因此，如果我們能夠?qū)⑷斯ぶ悄芟到y(tǒng)廣泛地且有效地應(yīng)用到實際生產(chǎn)中，定會為機械設(shè)計制造行業(yè)帶了不少便利，而且，在新時期加強人工智能技術(shù)的應(yīng)用也會對我們的生活質(zhì)量的提高和社會的進步發(fā)展起著極其重要的作用。

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作者簡介：

第一作者：陳亮，1979-10，男，漢，湖北武漢，碩士，武漢輕工大學(xué) 副教授，包裝設(shè)計方向