27、工业4.0中的智能技术：从深度学习到增强现实

工业4.0中的智能技术：从深度学习到增强现实

1. 深度学习与生产系统

在现代生产系统中，深度学习正发挥着越来越重要的作用。物理生产线和模拟生产线都能通过物理和模拟边缘控制器与位于云端的深度学习组件进行数据交换。

物理边缘控制器可以加载训练好的神经网络副本，并提供本地推理的方法。而模拟边缘控制器则可以将生成的数据作为训练数据发送到云端，或者发送未标记的数据进行推理，之后会返回描述当前观察到的产品类别和位置的预测参数。

深度学习组件利用数字孪生和物理生产系统生成的训练数据来训练神经网络，以识别和定位新产品。所需的训练数据由三部分组成：
1. 场景的点云。
2. 该场景中所有可见的边界框。
3. 点云中每个点到相应边界框中心的映射。

以下是生产系统中数据交互的流程图：

graph LR
    A[物理生产线] -->|数据交换| B[物理边缘控制器]
    C[模拟生产线] -->|数据交换| D[模拟边缘控制器]
    B -->|数据传输| E[云端深度学习组件]
    D -->|训练数据| E
    D -->|未标记数据| E
    E -->|预测参数| D

2. 网络服务的作用

为了方便访问云端和深度学习组件，使用了网络服务。生产人员可以通过网络服务将新产品和未知产品的CAD数据上传到云端，并启动训练过程，因为这是系统中最耗费资源的部分。

物理边缘控制器可以与云端同步，加载当前神经网络的副本进行本地使用。这样，