人工智能在電子工程中的應(yīng)用

文/劉曉

我國(guó)正在大力開展企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，其中人工智能技術(shù)是企業(yè)成功完成轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵，能夠有效的提升生產(chǎn)力水平。電子工程作為提升生產(chǎn)效率的手段，智能化將是其未來(lái)發(fā)展必然趨勢(shì)。隨著技術(shù)的發(fā)展，人工智能技術(shù)已經(jīng)全面的應(yīng)用在電子工程中，例如機(jī)械設(shè)備中的專家系統(tǒng)、智能算法、模糊推理系統(tǒng)等，其在電子工程的智能化發(fā)揮了重要作用，大幅度的提升了企業(yè)智能化和自動(dòng)化水平。因此，相關(guān)的電子生產(chǎn)企業(yè)應(yīng)重視產(chǎn)品的人工智能技術(shù)應(yīng)用，同時(shí)培養(yǎng)和儲(chǔ)備人工智能技術(shù)方面的專業(yè)技術(shù)人才，提升產(chǎn)品的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

1 人工智能技術(shù)與電子工程概述

1.1 人工智能技術(shù)

人工智能技術(shù)是在計(jì)算機(jī)技術(shù)的基礎(chǔ)上，綜合了控制學(xué)、生物學(xué)以及語(yǔ)言學(xué)等多種學(xué)科而成的智能學(xué)科領(lǐng)域，具有較強(qiáng)的綜合性。人工智能在早期主要被應(yīng)用在博弈研究以及翻譯工作中，目前則在設(shè)備自動(dòng)化、機(jī)器人以及專家系統(tǒng)等領(lǐng)域得到了長(zhǎng)足的發(fā)展。

1.2 電子工程技術(shù)

電子工程指的是采用計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，對(duì)電子信息進(jìn)行處理。這是現(xiàn)代技術(shù)的一個(gè)重要分支。它包括多種技術(shù)，如通信技術(shù)、電路系統(tǒng)技術(shù)、智能技術(shù)等。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，電子工程技術(shù)具備如下特點(diǎn)：首先，其性能趨于完善。結(jié)合智能技術(shù)發(fā)展，其性能更加完善。例如，機(jī)器人技術(shù)帶動(dòng)了電子工程技術(shù)發(fā)展，并解決了智能化程度較低的問(wèn)題。其次，產(chǎn)業(yè)類型新穎。隨著電子工程技術(shù)的迅速發(fā)展，在各領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，其類型也越新穎。最后，技術(shù)智能化、節(jié)能。人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展，對(duì)電子技術(shù)節(jié)能和智能化提出列高的要求，因此電子工程技術(shù)也朝這方向進(jìn)行發(fā)展。

2 智能化技術(shù)在電子工程中的應(yīng)用

在目前的電子工程領(lǐng)域內(nèi)，人工智能技術(shù)已經(jīng)得到了較為廣泛的應(yīng)用，主要有專家系統(tǒng)、視覺(jué)傳感器、模糊推理系統(tǒng)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)等。

2.1 專家系統(tǒng)

隨著技術(shù)不斷的發(fā)展，設(shè)備的功能越來(lái)越多，電子元器件的數(shù)量急劇增加，使得設(shè)備故障檢測(cè)和維修的難度非常大，如果僅僅依靠傳統(tǒng)的人力，需要耗費(fèi)大量時(shí)間。為了提升設(shè)備故障檢測(cè)效率和運(yùn)行安全，采用專家系統(tǒng)對(duì)設(shè)備的運(yùn)行實(shí)時(shí)狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，而且當(dāng)設(shè)備發(fā)生故障時(shí)還能夠準(zhǔn)確的評(píng)定出發(fā)生故障的位置及原因，并采用緊急措施保證設(shè)備運(yùn)行的安全。專家系統(tǒng)是基于人工智能技術(shù)發(fā)展起來(lái)的計(jì)算機(jī)程序，其通過(guò)將大量積累的專家經(jīng)驗(yàn)及知識(shí)以程序的形式儲(chǔ)存至計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中，從而建立起故障診斷數(shù)據(jù)庫(kù)，同時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)還能夠不斷的更新和完善。一旦設(shè)備發(fā)生故障，系統(tǒng)將會(huì)根據(jù)發(fā)生故障出現(xiàn)的現(xiàn)象和位置與數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行對(duì)比分析，給出故障診斷結(jié)果，為技術(shù)人員維修提供支持。

2.2 視覺(jué)傳感器

在電子工程中的眾多信人工智能技術(shù)中，視覺(jué)傳感器是較早應(yīng)用在電子工程領(lǐng)域中的技術(shù)。視覺(jué)傳感器在電子工程中的主要工作原理是通過(guò)視覺(jué)傳感器判定工作步驟的合理性，其可以判斷的類型有多種，例如工位是否有工人、工作設(shè)備是處于工作狀態(tài)還是閑置狀態(tài)等。同時(shí)視覺(jué)傳感器還可以通過(guò)在機(jī)械電子設(shè)備各個(gè)關(guān)節(jié)安裝不同傳感器的方式來(lái)判斷設(shè)備的工作步驟是否合理，從而評(píng)價(jià)其對(duì)施工環(huán)境的影響。

2.3 模糊推理系統(tǒng)

模糊推理系統(tǒng)在電子工程中主要用來(lái)分析工程中的數(shù)據(jù)。模糊推理系統(tǒng)具有對(duì)模糊信息進(jìn)行推理和處理的能力，使得電子工程中大量的模糊數(shù)據(jù)得到了有效地處理，從而提升了機(jī)械電子產(chǎn)品的精度。模糊推理系統(tǒng)的主要工作原理是模擬人類大腦思考和推理的過(guò)程，并將推理過(guò)程使用計(jì)算機(jī)語(yǔ)言表達(dá)出來(lái)。在一定的網(wǎng)絡(luò)軟件支持下，電子工程中數(shù)據(jù)的模糊推理過(guò)程能夠使用函數(shù)將其表達(dá)，并使用函數(shù)儲(chǔ)存的方式進(jìn)行儲(chǔ)存。模糊推理系統(tǒng)的劣勢(shì)是目前和機(jī)械電子系統(tǒng)的聯(lián)接尚不穩(wěn)定，且模糊數(shù)據(jù)的推理精確度還不夠高，使得其在電子工程中的廣泛應(yīng)用受到了一定的限制。

2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)在電子工程中主要用來(lái)存儲(chǔ)工程中的數(shù)據(jù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模擬人類大腦神經(jīng)元的記憶儲(chǔ)存方式，將電子工程生產(chǎn)過(guò)程中的數(shù)據(jù)儲(chǔ)存在建立好的類神經(jīng)元記憶模塊中，其不但能夠儲(chǔ)存數(shù)據(jù)，還能夠?qū)@些數(shù)據(jù)進(jìn)行一定的動(dòng)態(tài)計(jì)算，整個(gè)計(jì)算過(guò)程就是模擬人類的神經(jīng)元工作方式，通過(guò)信息儲(chǔ)存以及定向提取的過(guò)程完成計(jì)算。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)能夠精確且快速的儲(chǔ)存和計(jì)算電子工程生產(chǎn)過(guò)程中的數(shù)據(jù)，從而提高電子工程生產(chǎn)過(guò)程中的生產(chǎn)質(zhì)量和效率。

3 人工智能技術(shù)在電子工程中的應(yīng)用實(shí)例

隨著我國(guó)車輛數(shù)量的日益攀升，車牌定位系統(tǒng)在我們?nèi)粘５纳詈统鲂芯哂蟹浅Ｖ匾淖饔?。車牌定位系統(tǒng)不僅可以應(yīng)用在智能交通領(lǐng)域，而且還可以廣泛應(yīng)用在停車場(chǎng)、小區(qū)車輛管理系統(tǒng)、收費(fèi)站等諸多領(lǐng)域中。為了便以對(duì)車輛進(jìn)行科學(xué)合理的管理，越來(lái)越多的研究者為了提高車牌定位系統(tǒng)的定位準(zhǔn)確率和準(zhǔn)確性，開始研究車牌定位系統(tǒng)。本文將以邊緣特征提取、顏色特征、AlexNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多種方法相結(jié)合的方式在車牌定位系統(tǒng)中的應(yīng)用實(shí)例為研究對(duì)象。

3.1 車牌初定位算法實(shí)現(xiàn)

采用邊緣特征提取、顏色特征、AlexNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多種方法相結(jié)合的方式對(duì)車牌信息進(jìn)行提取分析。首先需要對(duì)車牌圖片進(jìn)行預(yù)處理分析，然后采用AlexNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識(shí)別分析，從而實(shí)現(xiàn)車牌的定位。因此，車牌初定位主要包括圖像的預(yù)處理、顏色判斷、形態(tài)學(xué)處理、車牌信息的提取和定位等過(guò)程。

圖像的預(yù)處理主要是將信息采集的圖像進(jìn)行顏色特征提?。≧GB圖像處理）和邊緣特征提?。℉IS轉(zhuǎn)化），預(yù)處理完成后系統(tǒng)將會(huì)對(duì)車牌圖像信息進(jìn)行顏色的判斷分析，隨后對(duì)車牌上的數(shù)據(jù)形態(tài)進(jìn)行分析處理，處理完成后系統(tǒng)將會(huì)選取車牌一定的區(qū)域作為車牌的定位選取區(qū)域。系統(tǒng)選取的區(qū)域范圍的寬度與高度比值處于8.5～9.5之間。在RGB圖像處理過(guò)程中，圖像處理結(jié)果只有兩個(gè)，當(dāng)車牌為黃色和藍(lán)色時(shí)，則處理結(jié)果顯示為白色，此時(shí)系統(tǒng)將會(huì)賦值為255，當(dāng)車牌顏色為其它時(shí)，處理后的結(jié)果顯示為黑色，系統(tǒng)將會(huì)賦值為0。形態(tài)學(xué)處理主要的功能是通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行左右移動(dòng)處理，從而確保處理結(jié)果顯示為白色。從上面所描述的流程圖可以發(fā)現(xiàn)，在進(jìn)行車牌定位的初期時(shí)，首先需要將原始得到的與車牌相關(guān)的圖片進(jìn)行轉(zhuǎn)換，需要將圖片從色彩形式轉(zhuǎn)換到灰度圖像形式下，轉(zhuǎn)換過(guò)程從第二章中已經(jīng)確定好分量的公式可以得出。

3.2 車牌精定位算法實(shí)現(xiàn)

完成車牌的初定位程序后，下一步就是進(jìn)行車牌的精定位。為了防止AlexNet分類器對(duì)圖像進(jìn)行全掃描，降低系統(tǒng)的工作效率和準(zhǔn)確度，在進(jìn)行分類器進(jìn)行車牌識(shí)別前，對(duì)圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理過(guò)程。精定位主要包括圖像預(yù)處理、投影、車牌區(qū)域判定、分類器處理分析等過(guò)程。

投影過(guò)程將會(huì)把處理的圖像進(jìn)行投影處理，處理結(jié)果主要是以數(shù)組a[n]的形式顯示處理，本文將會(huì)對(duì)數(shù)組a[n]進(jìn)行結(jié)果判定，判定的程序如下：

經(jīng)過(guò)上述的判斷程序處理分析后，所得到的數(shù)組a[n]中第一個(gè)序列的寬度為W1，而W2為最后一個(gè)非零序列的寬度。從而最后以W1為車牌的左邊框，而W2為車牌的右邊框，最終確定車牌選取的區(qū)域，然后經(jīng)過(guò)分類器進(jìn)行分類訓(xùn)練，最終獲得車牌定位信息。

經(jīng)過(guò)初定位和精定位，即可完成對(duì)車牌的定位。

4 結(jié)語(yǔ)

智能化技術(shù)已經(jīng)全面應(yīng)用在各個(gè)領(lǐng)域中，尤其是在電子工程中的應(yīng)用，全面的提升了工業(yè)生產(chǎn)電子設(shè)備的加工精度和自動(dòng)化水平，為我國(guó)企業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)提供了強(qiáng)大助力。隨著智能化技術(shù)在電子工程領(lǐng)域應(yīng)用不斷深入，將會(huì)促進(jìn)電子工程自動(dòng)化控制想柔性化、高效化、高精度化等方向發(fā)展，為企業(yè)提升產(chǎn)品質(zhì)量和工作效率的同時(shí)，降低企業(yè)生產(chǎn)成本。