智能制造與機(jī)器人應(yīng)用關(guān)鍵技術(shù)與發(fā)展趨勢(shì)研究

李麗霞 范成勇 段昱菡

[摘 ? ?要]科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展促進(jìn)了我國(guó)制造業(yè)的進(jìn)步。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，傳統(tǒng)的制造技術(shù)已經(jīng)不能滿足人們的需求，智能機(jī)器人制造技術(shù)也在逐步發(fā)展。在發(fā)達(dá)國(guó)家，許多制造企業(yè)都在使用機(jī)器人。我國(guó)的機(jī)器人技術(shù)促進(jìn)和打破了傳統(tǒng)的制造模式，從“中國(guó)制造”到“中國(guó)智造”。由于機(jī)器人的效率和精度直接影響到制造業(yè)的智能化水平，近年來(lái)社會(huì)對(duì)其提出了越來(lái)越高的要求。因此，深入研究機(jī)器人智能智造具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。討論了機(jī)器人智能研究的關(guān)鍵技術(shù)，提出了基于智能控制信息的機(jī)器人智能研究的未來(lái)方向。

[關(guān)鍵詞]智能機(jī)器人;智能技術(shù);大數(shù)據(jù);深度學(xué)習(xí)

[中圖分類號(hào)]TP242;F426.67;F49;F424 [文獻(xiàn)標(biāo)志碼]A [文章編號(hào)]2095–6487（2022）05–0–03

Research on Key Technologies and Development Trend of

Intelligent Manufacturing and Robot Application

Li Li-xia，F(xiàn)an Cheng-yong，Duan Yu-han

[Abstract]The rapid development of science and technology has promoted the progress of China's manufacturing industry. With the development of economy， traditional manufacturing technology can not meet people's needs， and intelligent robot manufacturing technology is also developing gradually. In developed countries， many manufacturing enterprises are using robots. China's robot technology has promoted and broken the traditional manufacturing mode， from "made in China" to "made in China". Because the efficiency and accuracy of robots directly affect the intelligent level of manufacturing industry， society has put forward higher and higher requirements for them in recent years. Therefore， the in-depth study of robot intelligent manufacturing has important practical significance. This paper discusses the key technologies of robot intelligence research， and puts forward the future direction of robot intelligence research based on intelligent control information.

[Keywords]intelligent robot; intelligent technology; big data; deep learning

1 智能制造與機(jī)器人技術(shù)發(fā)展概述

1.1 智能制造技術(shù)的發(fā)展

現(xiàn)代智能制造技術(shù)的發(fā)展與數(shù)字技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)密切相關(guān)?？梢哉f(shuō)，這兩項(xiàng)技術(shù)是智能生產(chǎn)發(fā)展的重要支撐點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)的自動(dòng)化?，F(xiàn)代生產(chǎn)自動(dòng)化正朝著智能化生產(chǎn)的方向發(fā)展。不同之處在于，基于生產(chǎn)自動(dòng)化的智能制造涉及更廣泛的研究領(lǐng)域和更復(fù)雜的應(yīng)用技術(shù)。這也在一定程度上關(guān)系到生產(chǎn)自動(dòng)化的進(jìn)步和發(fā)展。目前，人工智能主要用于生產(chǎn)自動(dòng)化。專家們以數(shù)字形式開發(fā)了這項(xiàng)技術(shù)，并將其轉(zhuǎn)移到機(jī)械制造業(yè)。

1.2 機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展

機(jī)器人技術(shù)是人工智能技術(shù)的一個(gè)重要研究領(lǐng)域。近年來(lái)，這項(xiàng)技術(shù)引起了世界上所有發(fā)達(dá)國(guó)家的關(guān)注。美國(guó)G·C·Devol擁有世界上第一個(gè)“通用機(jī)器人”專利。這是機(jī)器人領(lǐng)域發(fā)展之初的里程碑。1960年，世界上第一個(gè)可以在工業(yè)生產(chǎn)方面使用的機(jī)器人被發(fā)明出來(lái)，該機(jī)器人誕生在美國(guó)，此后機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展受到各國(guó)的高度重視。例如，大型造船廠使用機(jī)器人實(shí)施工業(yè)化生產(chǎn)，極大加快了交付速度，為我國(guó)的現(xiàn)代化做出了不可替代的貢獻(xiàn)。未來(lái)的機(jī)器人會(huì)引入嵌入式機(jī)器模型，這種集成不僅是計(jì)算機(jī)集成和人工操作，而是人與機(jī)器之間的有機(jī)聯(lián)系。

1.3 機(jī)器人智能化研究的發(fā)展歷史

由于機(jī)器人的復(fù)雜性和多樣性，涉及到多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域。在當(dāng)時(shí)的科學(xué)技術(shù)發(fā)展背景下，超越了現(xiàn)實(shí)可能性，忽略了客觀復(fù)雜性和問(wèn)題多樣性。智能機(jī)器人的早期研究只是停留在實(shí)驗(yàn)室里進(jìn)行，因此當(dāng)時(shí)智能研究取得的實(shí)質(zhì)性進(jìn)展是比較緩慢的。20世紀(jì)90年代，人們認(rèn)識(shí)到，基于真實(shí)的自然感覺(jué)和更深層次的知識(shí)和行為技能經(jīng)驗(yàn)，智能機(jī)器人是必不可少的。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，機(jī)器人必須具有傳感器和執(zhí)行器，這些傳感器和執(zhí)行器可以直接感知外部環(huán)境，并在機(jī)器人的活動(dòng)中發(fā)揮作用。2001年，Jweng等人提出了機(jī)器人算法的概念框架和實(shí)用模型，從而增加了機(jī)器人研究的數(shù)量。基于神經(jīng)科學(xué)、心理學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)的控制論算法和模型的建立已經(jīng)成為一個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題。

2 智能制造及機(jī)器人智能化研究的關(guān)鍵技術(shù)

2.1 智能制造關(guān)鍵技術(shù)

2.1.1 基于制造物聯(lián)的制造服務(wù)智能感知與互聯(lián)技術(shù)

“智能技術(shù)”是指用于收集生產(chǎn)資源和服務(wù)信息，有效分析和處理信息，使管理者能夠準(zhǔn)確、及時(shí)地了解生產(chǎn)設(shè)備的服務(wù)狀態(tài)。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)來(lái)自多個(gè)來(lái)源的生產(chǎn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)理解，網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序捕獲任何需要實(shí)時(shí)控制、連接和交互的對(duì)象或過(guò)程，并在對(duì)象和人之間提供無(wú)處不在的通信。實(shí)現(xiàn)對(duì)生產(chǎn)過(guò)程中重要數(shù)據(jù)的主動(dòng)感知，及時(shí)提供信息，為生產(chǎn)系統(tǒng)的智能決策提供準(zhǔn)確、完整的生產(chǎn)過(guò)程信息。由于生產(chǎn)過(guò)程中缺乏及時(shí)、準(zhǔn)確、一致的生產(chǎn)信息。相關(guān)學(xué)者將在線技術(shù)擴(kuò)展到生產(chǎn)領(lǐng)域，并開發(fā)了一個(gè)在線系統(tǒng)來(lái)實(shí)時(shí)獲取和集成生產(chǎn)信息，確保不同設(shè)備層之間的雙向無(wú)縫交互。

2.1.2 基于信息物理系統(tǒng)的制造服務(wù)智能化建模技術(shù)

基于分布式資源和生產(chǎn)服務(wù)的智能生產(chǎn)服務(wù)模型，物理信息系統(tǒng)為智能制造仿真服務(wù)提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支持。2006年，美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)首次提出“物理信息”一詞，強(qiáng)調(diào)計(jì)算機(jī)與物理資源之間的密切關(guān)系和協(xié)調(diào)。為確定相關(guān)生產(chǎn)設(shè)施的空間計(jì)算提供理論依據(jù)，并引入簡(jiǎn)單的生產(chǎn)系統(tǒng)模型。利用物理信息系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)動(dòng)態(tài)物理資源的實(shí)時(shí)感知，建立包含靜態(tài)信息和動(dòng)態(tài)信息的虛擬生產(chǎn)資源模型，整合生產(chǎn)資源，適應(yīng)生命周期的變化因素。

2.1.3 基于大數(shù)據(jù)分析的設(shè)計(jì)-制造-運(yùn)維一體化協(xié)同技術(shù)

在全球市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的背景下，制造企業(yè)在縮短開發(fā)時(shí)間、提高產(chǎn)品質(zhì)量、提高服務(wù)質(zhì)量和降低資源消耗方面面臨著更大的挑戰(zhàn)?？傮w挑戰(zhàn)是通過(guò)整合每個(gè)階段的數(shù)據(jù)和知識(shí)，逆轉(zhuǎn)整個(gè)產(chǎn)品生命周期的協(xié)調(diào)和優(yōu)化過(guò)程。產(chǎn)品的整個(gè)生命周期通常包括三個(gè)階段：開始、中間和結(jié)束。為了啟動(dòng)產(chǎn)品生命周期并幫助設(shè)計(jì)師進(jìn)行概念性質(zhì)量分析。相關(guān)研究人員提出了一種新的基于遺傳算法的虹膜識(shí)別方法，應(yīng)用嚴(yán)格的定量理論來(lái)提高智能壓力傳感器的預(yù)測(cè)精度和維護(hù)。為了解決傳統(tǒng)算法不能直接應(yīng)用于開發(fā)過(guò)程中的問(wèn)題，提出了一種基于滑動(dòng)窗口機(jī)制的挖掘方法。

2.1.4 基于人工智能的制造服務(wù)決策優(yōu)化技術(shù)

在整個(gè)產(chǎn)品生命周期中，有許多問(wèn)題需要解決。智能化就是利用通過(guò)數(shù)據(jù)分析獲得的知識(shí)來(lái)解決這些問(wèn)題，并根據(jù)任務(wù)的具體要求進(jìn)行診斷、論證和虛擬預(yù)測(cè)決策。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯系統(tǒng)、遺傳算法、進(jìn)化策略、人工免疫系統(tǒng)和多智能系統(tǒng)越來(lái)越多地應(yīng)用于生產(chǎn)服務(wù)優(yōu)化決策，包括車間調(diào)度、自適應(yīng)協(xié)作、質(zhì)量控制、故障診斷和預(yù)測(cè)。

2.2 機(jī)器人智能化研究的關(guān)鍵技術(shù)

2.2.1 仿腦技術(shù)

人腦模型的本質(zhì)是通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬人腦的復(fù)雜結(jié)構(gòu)。大腦復(fù)制技術(shù)認(rèn)為，人類的認(rèn)知能力非常高，這往往與大腦的特定結(jié)構(gòu)密切相關(guān)。因此，在機(jī)器人智能化研究上，研究人員往往從仿腦思路入手研究，提出了生物腦啟動(dòng)認(rèn)知模型以及學(xué)習(xí)方法，以此提高機(jī)器人在更高層次上的認(rèn)知能力，這也是目前我國(guó)在工業(yè)機(jī)器人智能化認(rèn)知研究上的一條重要思路。人腦由數(shù)萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元組成。通過(guò)對(duì)生物大腦系統(tǒng)的研究，機(jī)器人建立了一系列基于大腦的設(shè)備來(lái)模擬大腦功能，實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人在信號(hào)識(shí)別、路徑規(guī)劃、運(yùn)動(dòng)控制等領(lǐng)域的應(yīng)用。尤其是近年來(lái)，腦成像技術(shù)發(fā)展迅速。

2.2.2 自主心智發(fā)育技術(shù)

對(duì)于機(jī)器人來(lái)說(shuō)，自主思維的發(fā)展應(yīng)該是未來(lái)研究的一項(xiàng)重要技術(shù)。智能開發(fā)是基于自然系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)輔助過(guò)程，類似于大腦或人工集成系統(tǒng)。在開發(fā)過(guò)程的控制下，該系統(tǒng)可以基于獨(dú)立的開關(guān)傳感器、執(zhí)行器和非本地化環(huán)境進(jìn)行開發(fā)。如今需要機(jī)器人處理任務(wù)的難度越來(lái)越高，心智發(fā)育技術(shù)的應(yīng)用恰恰就解決了當(dāng)前機(jī)器人智能化研究所處的瓶頸問(wèn)題，使機(jī)器人能夠向著更加自主、更加自適、更加多功能的方向不斷發(fā)展。

2.2.3 大數(shù)據(jù)技術(shù)

大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的主要特點(diǎn)是需要一種新的數(shù)據(jù)處理模型來(lái)做出更明智的決策，更好地理解信息資源。其主要價(jià)值在于通過(guò)分布式清查和數(shù)據(jù)分析以及計(jì)算機(jī)化管理方法，更有效地利用狀況數(shù)據(jù)中的潛在信息，以支持經(jīng)濟(jì)發(fā)展和提高人們生活水平。目前，基于大數(shù)據(jù)采集的智能聊天機(jī)器人正在研發(fā)中。它只基于搜索大數(shù)據(jù)、在聊天室中搜索好的討論，以及為交流參與者提供好的答案。因此，將智能機(jī)器人技術(shù)引入大數(shù)據(jù)平臺(tái)將繼續(xù)是機(jī)器人智能研究和國(guó)際科技進(jìn)步的重要任務(wù)。

2.2.4 深度學(xué)習(xí)

獨(dú)立判斷、獨(dú)立思考、獨(dú)立規(guī)劃是智能機(jī)器人的發(fā)展方向。驗(yàn)證這些需求是智能機(jī)器人研究的一個(gè)重要方向。作為智能機(jī)器研究的一個(gè)新領(lǐng)域，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是用來(lái)模擬人腦的。一個(gè)簡(jiǎn)單的非線性模型用于將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為更抽象的概念，在較低的層次上確定數(shù)據(jù)的特征分布，并獲得更抽象的類別或表達(dá)式。深度學(xué)習(xí)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的延伸和發(fā)展。2006年，Hinton等通過(guò)添加中間層、初始化學(xué)習(xí)層并將高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低維數(shù)據(jù)，改進(jìn)了視覺(jué)表示、信號(hào)分類和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的質(zhì)量。在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，Thomas等提出了一種新的線性Lina模型，該模型允許在大學(xué)環(huán)境中進(jìn)行深度學(xué)習(xí)。優(yōu)化了傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，減少了隱層，降低了計(jì)算難度。語(yǔ)言模型的研究分為簡(jiǎn)單準(zhǔn)備和語(yǔ)法準(zhǔn)備兩個(gè)階段，提高了語(yǔ)法表達(dá)的準(zhǔn)確性和效率，實(shí)現(xiàn)了機(jī)器翻譯和語(yǔ)義搜索的突破。在圖像識(shí)別領(lǐng)域，以Lecun為代表的CNN多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已成為第一個(gè)成功構(gòu)建多層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的教學(xué)算法。通過(guò)這個(gè)網(wǎng)絡(luò)，圖像被直接引入網(wǎng)絡(luò)。通過(guò)數(shù)字濾波獲得觀測(cè)的主要特征，避免了傳統(tǒng)檢測(cè)算法中復(fù)雜的數(shù)據(jù)提取和檢索過(guò)程，降低了數(shù)據(jù)預(yù)處理的要求，它旨在處理多維表并創(chuàng)建更智能的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。

3 我國(guó)機(jī)器人的應(yīng)用與發(fā)達(dá)國(guó)家之間存在差距

3.1 我國(guó)機(jī)器人在制造方面與發(fā)達(dá)國(guó)家之間存在差距

我國(guó)在機(jī)器人制造方面與發(fā)達(dá)國(guó)家有很大差距。在歐洲及美國(guó)、日本等國(guó)家，機(jī)器人已經(jīng)從早期發(fā)展階段發(fā)展到智能發(fā)展階段。這些國(guó)家在機(jī)器人的運(yùn)用上已經(jīng)非常嫻熟，機(jī)器人的運(yùn)用越來(lái)越簡(jiǎn)單方便，甚至不需要一些專門的技術(shù)人員來(lái)操作即可完成。然

而，我國(guó)的機(jī)器人仍處于基礎(chǔ)發(fā)展階段，缺乏核心技術(shù)。一些先進(jìn)的核心技術(shù)依賴歐美國(guó)家，如伺服電機(jī)、精密減速機(jī)等核心部件。

3.2 我國(guó)機(jī)器人在應(yīng)用方面與發(fā)達(dá)國(guó)家之間存在這差距

目前，我國(guó)機(jī)器人的發(fā)展還處于起步階段，在實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量、智能化的國(guó)際分工方面面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。未來(lái)，機(jī)器人的發(fā)展將更具成本效益和智能化，并將應(yīng)用于生活和生產(chǎn)的各個(gè)領(lǐng)域。在未來(lái)，將能夠通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)更好地與機(jī)器人溝通。

4 提升智能化制造技術(shù)水平

這是一項(xiàng)大規(guī)模的系統(tǒng)工程，旨在促進(jìn)制造業(yè)的智能化生產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量。需要協(xié)調(diào)政府、企業(yè)和社會(huì)的共同努力，建立智能系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)。

4.1 統(tǒng)籌政府層面，重在規(guī)劃引領(lǐng)

針對(duì)工業(yè)生產(chǎn)智能發(fā)展水平較低的現(xiàn)狀，科學(xué)的自我評(píng)價(jià)進(jìn)一步明確了智能發(fā)展的概念，提高了相應(yīng)的發(fā)展水平。從產(chǎn)業(yè)擴(kuò)張、技術(shù)突破、環(huán)境適應(yīng)性等角度出發(fā)，主要研究智能設(shè)備開發(fā)、基礎(chǔ)設(shè)施升級(jí)、新的應(yīng)用模式、智能實(shí)驗(yàn)和示范。制定智能化生產(chǎn)升級(jí)行動(dòng)計(jì)劃，分類開展具體活動(dòng)，明確任務(wù)和措施，進(jìn)一步加強(qiáng)知識(shí)生產(chǎn)的整合協(xié)調(diào)發(fā)展。加強(qiáng)政府部門的領(lǐng)導(dǎo)，協(xié)調(diào)解決知識(shí)生產(chǎn)發(fā)展中的問(wèn)題，建立資源共享與合作機(jī)制，保護(hù)勞動(dòng)力，充分發(fā)揮市場(chǎng)的主導(dǎo)作用。

4.2 統(tǒng)籌企業(yè)層面，重在載體建設(shè)

企業(yè)是知識(shí)生產(chǎn)的核心，是產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要載體。企業(yè)要面向市場(chǎng)，積極參與智能轉(zhuǎn)型升級(jí)。加強(qiáng)創(chuàng)新技術(shù)研發(fā)，促進(jìn)產(chǎn)品升級(jí)，成為研發(fā)、技術(shù)創(chuàng)新和創(chuàng)新應(yīng)用成果的最大投入者。同時(shí)，政府應(yīng)及時(shí)開展和組織企業(yè)診斷性評(píng)估，確定企業(yè)智能潛力開發(fā)階段，根據(jù)評(píng)估結(jié)果制定計(jì)劃。擴(kuò)大示范項(xiàng)目范圍，推動(dòng)智能管理理念的發(fā)展。從最初的兼并升級(jí)到創(chuàng)新合作，逐步發(fā)展成為知識(shí)型生產(chǎn)企業(yè)。

5 機(jī)器人智能化研究的發(fā)展方向與展望

5.1 現(xiàn)代軟計(jì)算的新理論與新方法

與傳統(tǒng)的計(jì)算方法相比，基于模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的軟計(jì)算方法具有較好的發(fā)展前景。軟計(jì)算研究的重點(diǎn)是數(shù)學(xué)描述智能機(jī)器人任務(wù)空間的基本功能，擴(kuò)展、建模、求解和優(yōu)化非線性智能算法。模擬和設(shè)計(jì)智能參數(shù)來(lái)解決和優(yōu)化數(shù)值問(wèn)題。模擬和求解應(yīng)遵循靈活的計(jì)算方法，具有明確的物理意義。它可以用數(shù)學(xué)方程式、數(shù)字和表達(dá)式來(lái)描述。

5.2 成為云服務(wù)系統(tǒng)的終端執(zhí)行設(shè)備

智能機(jī)器人是使用云計(jì)算技術(shù)開發(fā)的，機(jī)器人與無(wú)線設(shè)備相連。在自主學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上，利用云數(shù)據(jù)庫(kù)資源與機(jī)器人裝配共享知識(shí)。提高智能機(jī)器人的水平是控制研究的一個(gè)新課題。對(duì)分布式云計(jì)算的非線性問(wèn)題進(jìn)行建模，解決并優(yōu)化了分布式云計(jì)算的結(jié)構(gòu)，分析并設(shè)計(jì)了機(jī)器人通信處理器與云數(shù)據(jù)中心交互的功能。

5.3 實(shí)現(xiàn)多功能的設(shè)計(jì)理論及應(yīng)用關(guān)鍵技術(shù)

主要研究?jī)?nèi)容包括更加完善、精確地反映檢測(cè)對(duì)象的特性，消除了信息的不確定性，提高了測(cè)試對(duì)象的可靠性。結(jié)合人機(jī)交互、智能機(jī)器人環(huán)境、圖像提取、分割與檢測(cè)、視頻技術(shù)、機(jī)器人基本設(shè)計(jì)理論、關(guān)鍵遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化理論。

6 結(jié)束語(yǔ)

智能機(jī)器人是運(yùn)動(dòng)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、神經(jīng)生物學(xué)和人工智能相結(jié)合的產(chǎn)物。它正朝著適應(yīng)性、自主性、實(shí)時(shí)性和多功能性的方向發(fā)展。大數(shù)據(jù)和深入研究不斷提高智能機(jī)器人的思維能力，極大地推動(dòng)了智能機(jī)器人的發(fā)展。機(jī)器人智能研究的發(fā)展為現(xiàn)代軟計(jì)算、多功能實(shí)現(xiàn)、關(guān)鍵技術(shù)和云設(shè)計(jì)理論探索了新的理論和方法。此時(shí)，智能機(jī)器人制造與應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。智能機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展面臨許多挑戰(zhàn)，但是只要本著科學(xué)發(fā)展原則，明確智能制造與機(jī)器人技術(shù)的研究精神，那未來(lái)的人類生活必將是美好的。

參考文獻(xiàn)

[1] 方毅芳.智能制造技術(shù)與標(biāo)準(zhǔn)化體系發(fā)展趨勢(shì)分析[J].我國(guó)儀器儀表，2018（3）：21-26.

[2] 周濟(jì).智能制造——“我國(guó)制造2025”的主攻方向[J].我國(guó)機(jī)械工程，2019，26（17）：2273-2284.

[3] 譚建榮.智能制造與機(jī)器人應(yīng)用關(guān)鍵技術(shù)與發(fā)展趨勢(shì)[J].機(jī)器人技術(shù)與應(yīng)用，2017（3）：18-19.

[4] 傅建中.智能制造裝備的發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢(shì)[J].機(jī)電工程，2018（8）：959-962.