16、工业4.0中机器学习在活动识别中的潜力揭秘

工业4.0中机器学习在活动识别中的潜力揭秘

1. 背景知识

1.1 机器学习

机器学习起源于20世纪50年代，作为人工智能的一个分支，其目标是创建能够自主学习、无需显式编程的计算机系统。电子计算器和计算能力的进步，使得模式识别系统的实际应用成为可能，主要聚焦于对文本、图像和声音等噪声数据集中独特模式的概率判别。

随着时间的推移，机器学习得到了显著发展，成为一个跨学科的研究领域，涵盖了基于传感器和基于视频的识别系统。通过引入先进且计算要求高的技术，原始的统计方法得到了增强，能够对大量数据集中的复杂模式进行实时分析。计算机利用这些训练数据来识别模式、关系和隐含规则，最终构建出准确表示这些关联的数学或算法模型。

如今，机器学习方法大致可分为两类：
- 监督学习 ：需要人类专家提供初始知识，包括支持向量回归、决策树、集成方法和神经网络等回归和分类技术。
- 无监督学习 ：让机器重构数据的内在结构，涉及层次聚类和K - 均值等聚类技术，以及有助于识别不同数据项之间关系的关联技术。

机器学习的进展推动了该领域的重大进步，使其能够分析海量数据集并为各种应用提取有价值的见解。

1.2 人类活动识别

1.2.1 HAR与机器学习

在人类活动识别（HAR）领域，主要目标是利用从多种传感器收集的数据来识别和分类人类活动。这些传感器通常包括加速度计、陀螺仪、磁力计等，它们集成在智能手机、智能手表或可穿戴健身追踪器等设备中，记录人体在一段时间内的运动和方向信息。

为了提高活动识别（AR）的准确性，收集的数据通常会经过噪声过滤、特征提取或数据分割等处理。HAR的结果可以是识别特定活动，如行走、跑步、坐、站，以及更详细的活动，如爬楼梯、骑自行车或进行特定锻炼等。HAR在医疗保健、体育监测、人机交互和辅助技术等多个领域都有应用。

在HAR中，特征提取起着关键作用，它将原始传感器数据转换为一组有意义且具有代表性的特征。通过减少数据的维度同时保留基本信息，特征提取显著提高了HAR模型的有效性和效率。特征提取通常与数据预处理、分割和融合等其他技术结合使用，以进一步提升AR系统的整体性能。

1.2.2 HAR与工业4.0

HAR在工业4.0领域具有重要作用，工业4.0包括在工业环境中集成先进的自动化、数据交换和制造技术，从而提高工业环境的监测、安全性和效率。AR在现代工业领域越来越重要，原因如下：
- 工人安全 ：HAR系统可以实时监测和跟踪工人活动，识别潜在危险情况，通过分析工人的动作和姿势，检测不安全行为并及时发出警报，防止事故和伤害。
- 质量控制 ：在制造过程中，HAR可用于监测和评估产品组装或生产任务的质量，检测偏差或异常，使操作员能够及时得到警报或触发自动响应，防止有缺陷的产品进入市场。
- 过程优化 ：HAR通过分析人类活动，识别工业过程中的改进领域，提供工作流程效率低下、瓶颈以及自动化或优化机会的见解，从而提高生产力、降低运营成本并优化整体过程。
- 劳动力培训 ：HAR技术通过捕捉和分析熟练工人的活动，帮助培训新员工，生成有价值的培训数据集并提供实时反馈，实现更有效的在职培训，加速学习曲线并确保复杂任务执行的一致性。
- 人体工程学和工作场所设计 ：HAR有助于改善工作场所的人体工程学和优化工作站设计，通过监测工人的动作和姿势，识别潜在的人体工程学问题，创建更安全、更高效的工作环境。
- 预测性维护 ：HAR是工业4.0中预测性维护策略的重要组成部分，通过分析人类活动识别设备的异常操作模式或滥用迹象，实现主动维护，减少停机时间并延长工业设备的使用寿命。
- 数据驱动决策 ：在工业4.0背景下，与AR技术相关的数据具有巨大价值，包括有关人类活动、过程变量和环境条件的大量数据。通过利用先进的分析和机器学习，工业组织可以利用这些数据做出明智的、数据驱动的决策，深入了解其运营并促进持续改进的文化。

2. 机器学习技术在活动识别中的应用综述

2.1 活动识别的机器学习技术概述

对工业4.0背景下活动识别的机器学习技术现有研究的全面审查表明，越来越多的文献致力于利用机器学习技术在工业环境中精确高效地识别人类活动。这些研究探索了多种方法，包括监督学习、无监督学习和混合方法，以应对工业4.0中活动识别的挑战。

数据收集	ML方法	AR目的	效果
UCI - HAR数据集	k - NN	识别人类日常活动：躺、下楼、坐、上楼、站、走	平均准确率达到91.05%
“Chatty device”	k - means、Expectation - maximization、Farthest first、Fuzzy C - means	识别活动：站、走、坐、设备的放下和拿起、将设备静止放在边桌上、振动表面	Fuzzy C - means算法准确率最高，达到84%
可穿戴传感器、温度传感器、接近传感器、加速度计传感器、陀螺仪	神经网络、DT、k - NN、LR、SVM	识别建筑工地上工人的活动	神经网络使准确率从87%提高到97%
UCI - HAR数据集	量子 - SVM	识别六种身体活动	准确率达到98%
WISDM数据集	LSTM、CNN、CNN - LSTM	识别活动：下楼、慢跑、坐、站、上楼、走	CNN - LSTM准确率达到97.76%
头戴式相机、IMU单元	凝聚聚类、空间聚类、谱聚类、k - mean、高斯混合	识别拧紧不同尺寸螺丝的动作	层次凝聚聚类准确率最高，达到88%
UCI - HAR、PAMAP2、WISDM、UNIMIB - SHAR	CNN	进行人类日常活动识别	最高准确率达到94.10%
Kinect视觉传感器	CNN	实时识别操作员动作	最高测试准确率达到99.49%
紧凑型CAN记录器	自动编码器	叉车活动识别：装载铲斗、移动负载、卸载铲斗、返回、调平、怠速	驾驶识别和负载处理准确率分别为88%和95%
Pi相机、800万像素传感器	CNN	从缝纫操作的捕获图像中检测断线	识别准确率达到92.3%

不同的机器学习方法在活动识别中各有特点：
- 监督学习方法 ：如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林和神经网络等，在AR系统的活动分类中得到了广泛应用。这些方法依赖于标记的训练数据和人类专家提供的领域知识进行特征工程，但在复杂和动态的工业环境中可能会遇到困难。
- 无监督学习技术 ：用于自动识别活动数据中的模式和结构，无需依赖标记的训练数据。聚类算法和隐马尔可夫模型（HMM）等被用于检测活动模式和捕捉活动之间的时间依赖关系。无监督学习方法对新的和未知活动具有适应性，但在缺乏先验知识和处理大型数据集时可能面临挑战。
- 混合方法 ：结合了监督学习和无监督学习的优点，通常先进行无监督的数据预处理和特征提取，然后进行监督学习的活动分类。通过结合专家定义的特征，混合方法旨在提高AR模型的准确性和泛化能力。
- 深度学习 ：使用多层神经网络，在识别复杂数据集（如图像和视频）中的模式方面显示出巨大潜力。基于CNN的语义分割技术和LSTM网络在各种工业应用中得到了应用。

2.2 使用ML进行活动识别的好处和挑战

机器学习在活动识别中的应用带来了诸多好处，显著提高了工业活动识别的准确性、效率和速度，优化了运营、提高了安全性并实现了预测性维护。ML技术还有助于早期检测异常和不寻常事件，减少潜在损失和停机时间。

然而，目前基于机器学习的工业4.0活动识别仍存在一些差距，需要进一步探索的领域包括：
- 对动态环境的适应性
- 上下文信息的集成
- 处理数据不平衡和稀缺性
- 互操作性和标准化

同时，研究将上下文信息集成到ML模型中的工作仍然有限。尽管机器学习为活动识别带来了许多好处，但与数据质量、可解释性和隐私相关的挑战需要得到解决。

3. HAR在工业4.0中的影响和应用

3.1 AR与工业4.0的集成

将基于机器学习的活动识别无缝集成到工业4.0中，以实现稳定、安全和高效的生产活动具有重要意义。这一集成过程包括以下四个步骤：

graph LR
    A[数据收集] --> B[数据预处理]
    B --> C[ML和结果评估]
    C --> D[应用与优化]

1. 数据收集 ：由于机器学习是数据驱动的，在工业生产过程中进行活动识别之前的数据收集至关重要。常见的数据来源包括传感器、生产设备、监控器等。必须确保数据的活动代表性和完整性，以便后续进行活动识别。
2. 数据预处理 ：基于机器学习的活动识别需要高质量的数据来产生可靠的结果，因此对收集的数据进行预处理是重要的一步。数据预处理通常包括数据清洗、数据转换和特征提取：
   • 数据清洗 ：处理原始数据，去除错误、不完整或冗余的数据，确保数据的质量和准确性。
   • 数据转换 ：使数据适合机器学习算法和特定任务的要求，如归一化、数据平滑和插值。
   • 特征提取 ：在更依赖特征的机器学习方法中普遍存在，如提取均值、最大值和标准差等。
3. ML和结果评估 ：根据任务要求和数据类型选择合适的机器学习模型是集成过程中的关键步骤。必须确保所选的ML模型能够适应实时性和工业生产的要求。
4. 应用与优化 ：将训练好的模型应用到实际工业生产中，并根据实际效果进行优化和调整。

通过以上步骤，可以将机器学习技术有效地应用于工业4.0的活动识别中，实现工业生产的智能化和高效化。

3.2 工业4.0中不同类型活动识别的应用

在工业4.0中，活动识别主要分为以下几种类型，每种类型都有其独特的应用和优势：
| 类型 | 描述 | 优势 |
| — | — | — |
| 人类活动识别（HAR） | 识别工人的行为和动作，例如监测工厂员工的操作是否符合规定 | 及时发现潜在安全风险，保护工人生命 |
| 对象识别与跟踪 | 识别对象的轨迹和行为模式，例如识别货物的进出、装卸等 | 及时跟踪对象动态，避免时间和资源浪费，提高生产效率 |
| 故障检测 | 识别设备或机器的异常行为，例如检测工业设备的异常振动或声音，识别缝纫机的断线情况 | 发现设备潜在故障，及时采取维护措施 |
| 入侵检测 | 识别工业环境中的安全问题，例如入侵、非法访问或异常活动 | 提供安全的工业环境，确保工业系统的安全运行 |

这些不同类型的活动识别相互配合，共同提升了工业4.0环境下的生产效率、安全性和质量控制水平。

3.3 实际应用案例分析

为了更好地理解机器学习在工业4.0活动识别中的应用，下面通过几个实际案例进行分析：
- 建筑施工工地工人活动识别 ：使用可穿戴传感器、温度传感器、接近传感器、加速度计传感器和陀螺仪等收集数据，采用神经网络、决策树、k - NN、逻辑回归和支持向量机等多种机器学习方法进行工人活动识别。其中，神经网络将识别准确率从87%提高到97%，能够有效监测工人在施工过程中的各种活动，及时发现不安全行为，保障工人安全。
- 叉车活动识别 ：利用紧凑型CAN记录器收集数据，采用自动编码器进行叉车活动识别，包括装载铲斗、移动负载、卸载铲斗、返回、调平、怠速等。驾驶识别和负载处理的准确率分别达到88%和95%，有助于优化叉车的操作流程，提高物流效率。
- 缝纫操作断线检测 ：使用Pi相机和800万像素传感器收集图像数据，采用CNN进行断线检测，识别准确率达到92.3%。能够及时发现缝纫过程中的断线问题，减少次品率，提高生产质量。

4. 未来发展趋势与展望

4.1 技术发展趋势

随着科技的不断进步，机器学习在工业4.0活动识别中的应用将呈现以下发展趋势：
- 更强大的深度学习模型 ：深度学习将继续发展，出现更复杂、更高效的多层神经网络模型，能够处理更复杂的数据集和任务，进一步提高活动识别的准确性和效率。
- 多模态数据融合 ：结合多种传感器（如视觉、听觉、触觉等）的数据进行活动识别，充分利用不同模态数据的互补性，提高识别的准确性和鲁棒性。
- 强化学习的应用 ：强化学习可以使机器学习系统在动态环境中自主学习和优化，将其应用于活动识别中，能够使系统更好地适应工业环境的变化，提高决策的智能性。
- 边缘计算与云计算结合 ：将部分计算任务放在边缘设备上进行，减少数据传输延迟，同时利用云计算的强大计算能力进行复杂的模型训练和分析，实现高效的活动识别。

4.2 面临的挑战与解决方案

尽管机器学习在工业4.0活动识别中具有巨大潜力，但也面临一些挑战，需要相应的解决方案：
| 挑战 | 解决方案 |
| — | — |
| 数据质量问题 | 加强数据收集过程的管理，采用数据清洗、校准等技术提高数据质量；建立数据质量评估体系，及时发现和处理低质量数据。 |
| 可解释性问题 | 研究开发可解释的机器学习模型，例如基于规则的模型、局部可解释模型等，使模型的决策过程更加透明，便于人类理解和信任。 |
| 隐私问题 | 采用数据加密、匿名化等技术保护数据隐私；建立严格的数据使用规范和安全机制，防止数据泄露。 |
| 成本问题 | 优化算法和模型结构，减少计算资源的需求；采用开源软件和云计算平台，降低硬件和软件成本。 |

4.3 对工业4.0发展的影响

机器学习在活动识别中的广泛应用将对工业4.0的发展产生深远影响：
- 提高生产效率 ：通过实时监测和优化生产过程，减少生产中的浪费和延误，提高设备利用率和生产速度。
- 增强安全性 ：及时发现潜在的安全风险，采取预防措施，减少事故和伤害的发生，保障工人的生命安全。
- 提升产品质量 ：通过质量控制和故障检测，及时发现和纠正生产中的问题，提高产品的合格率和一致性。
- 促进智能化转型 ：推动工业生产向智能化、自动化方向发展，实现人机协作的高效模式，提升工业的整体竞争力。

综上所述，机器学习在工业4.0活动识别中具有巨大的潜力和应用前景。虽然面临一些挑战，但随着技术的不断进步和解决方案的不断完善，机器学习将为工业4.0的发展带来新的机遇和变革。工业企业应积极探索和应用机器学习技术，提升自身的生产效率、安全性和竞争力，适应未来工业发展的趋势。