一、如何解读柔性生产根据国标定义，柔性制造系统是数控加工设备、物料运储装置和计算机控制系统等构成的自动化生产系统。它还包括多个柔性生产单元，能根据生产任务或生产环境的变化。
刚性生产系统是用作工件运送系统将各种刚性自动化加工设备和辅助设备按一定的顺序链接一起，在控制系统的起到下已完成单个零件加工的简单大系统。合适展开大批量生产，效率高、成本低、质量平稳、程序烧结。柔性制造系统则是创建在成组技术的基础上，由计算机控制的自动化生产系统，可同时加工形状相似的一组或一类产品。
合适多品种、小批量的高效生产模式，增加毛坯和在制品的库存量，增加必要劳动力。柔性生产的拒绝牵涉到七大方面。第一，机器柔性。当拒绝生产一系列有所不同类型的产品时,机器随产品变化而加工有所不同零件的深浅程度。
譬如，非标终端设施的转换、控制程序自动iTunes替换。第二，工艺柔性。工艺流程恒定时自身适应环境产品或原材料变化的能力，譬如，基于增强自学的协作机器人、机器人垫爪力度传感器；生产系统内为适应环境产品或原材料变化而转变适当工艺的深浅程度，譬如通过神经网络数值原材料、工艺和质量之间的关联关系并确认拟合解法。
第三，产品柔性。产品改版或几乎改向后,系统需要十分经济和很快地生产出有新产品的能力；产品改版后,对老产品简单特性的承继能力和相容能力。譬如，模块化设计和组装。
第四，确保柔性。使用多种方式查找、处置故障,确保生产长时间展开的能力。譬如，知识库的创建、预测性确保。
第五，生产能力柔性。当生产量转变、系统也能经济地运营的能力。
对于根据订货而的组织生产的生产系统, 这一点尤为重要。譬如，腾出工位,循环光阴工位和内存工位。第六，拓展柔性。
当生产必须的时候, 可以很更容易地拓展系统结构,减少模块,包含一个更大系统的能力。譬如，根据工艺流程，将生产流程分为有所不同的工位，在瓶颈工位处分段扩展才能。第七，运营柔性。
利用有所不同的机器、材料、工艺流程来生产一系列产品的能力和某种程度的产品, 换用有所不同工序加工的能力。“什么系统柔性是最低的？”是“人”，所有的柔性都是在仿效“人”。“如果自动化可以做跟人一样的兼容性，那么这条产线的柔性就意味著十分低了。”如何符合各个环节的柔性？首先是“感官”，这是人可以提供各种信息做到辨别的基础，构建各类传感器、机器视觉、测量设备等，产线未来将会取得感官。
其次是“分析”，对收集的数据实时处理，分析挖出后构成科学知识。再度是“决策”，所谓决策就是基于“科学知识”的生产管理对新的数据展开推理小说应用于，产生适当生产决策数据或指令。
最后是“继续执行”，就是用工业机器人、数控机床、各种专有设备已完成生产的拒绝。二、柔性生产两个核心要素“机器视觉”和“定位精度”是影响智能生产中柔性生产的两大方面。机器视觉彰显柔性生产感官的能力实践中可以找到，机器视觉是在产品的自动化产线中构建“感官”的重要一环，机器视觉就是用机器替换人眼来做到辨识、测量、检测和语义解读。
随着人工智能技术的发展，机器视觉在工厂的应用于激增，解决问题许多传统机器视觉无法处置的问题。图像识别主要包括特征提取和分类辨识。
传统萃取的特征都是图像底层的视觉特征,并且必须不具备一定专业知识人员展开特征的设计与自由选择，这种人工设计的特征必须经过大量的检验后才能证明其对某一种辨识任务的有效性，这也在一定程度上容许了图像识别技术的应用于。针对传统图像处理算法遇上的局限，譬如以前在做到一个二维码时，首先要告诉二维码的特征，然后做到图像预处理，寻找二维码的问题，再行解算二维码的数据，这种方式不存在很多缺失。基于二维码特征的定位流程，背景杂乱、光照失衡、投影应力、印刷质量劣的二维码则无法辨识。
因为背景杂乱无规律，无法有效地区分检测目标特征，此外在特定场景下目标特征再次发生显著变化。因此，必须提升特征提取能力和一般化能力。深度自学应用于机器视觉时，使用深度自学卷积神经网络展开二维码辨识，深度神经网络仿真人的视觉过程，前段层意味着感官边缘轮廓，后末端有所不同的层有所不同神经元局部“激动”分解局部特征，再行到分解全景图像。
这种自动萃取图像特征的机制和类似于人脑的处理过程大大改良了效果，后皆能对二维码展开准确辨识，从而大大提高了机器视觉辨识成功率和提升了效率。定位精度大幅度提高产线柔性的指标可以说道，机器人的意味著定位精度是其能大幅度提高产线柔性的指标。
人在操作者时，一般是通过眼睛看见一个东西，通过大脑感官并去掌控，然后用手继续执行动作。所以，在提升生产线柔性时也遵循这样的思路，即再加眼睛、执行机构，两者的精度融合来超过更佳的精度。而意味著定位精度要求了机器人能无法超过柔性生产所须要超过的拒绝。
由于每台机器人的参数不一样，即使是同一型号的工业机器人在加工出来后的精度也不会不一样，而在机械臂上有可能不存在零点零几毫米的偏差，总计下来整台机器人的误差就较为大了，所以要准确告诉机械臂上每一个机械零部件的准确尺寸。
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