摘要：信息技术的发展促进了工业生产的智能化升级，人工智能技术在模具生产中的应用主要表现在三个方面，一是智能缺陷检测，二是智能识别分拣，三是智能尺寸检测，通过智能化升级，降低人工成本，提高了生产效率。

关键词：智能；缺陷检测；分拣；尺寸检测

0引言

随着新一代信息化技术的发展，人工智能技术在智能制造领域再一次促进了产业变革，制造业也逐步向数字化、智能化、自动化转型，进入现代化工业智能制造新阶段。探索制造业中人工智能的应用，可以让我们更清楚地了解在制造业中人工智能的重要性。

1人工智能技术的特点

人工智能技术具有智能化、自适应性、快速处理和普适性等特点。智能化是人工智能技术最为核心的特征，它使人工智能系统具备了一定的学习能力、感知能力和思考能力，可以自主分析数据、进行决策和操作，并通过深度学习、机器学习等技术逐渐提升自己的智能水平，从而更好地完成各种任务。其次，人工智能技术具有自适应性，它可以根据环境和任务的变化进行自我调整和优化，从而提高自身的性能，这使人工智能技术能够适应各种不同的工作场景，为各种应用提供灵活、高效的解决方案，这使得人工智能在实时分析、预测等方面具有显著优势。此外，人工智能还具有普适性，它涵盖了自然语言处理、图像识别、语音识别、机器学习等多个领域，可以应用于多个行业和场景，这使得人工智能成为一种跨领域的通用技术，具有广泛的应用前景。

2人工智能技术在模具生产中的应用

人工智能技术在模具生产中扮演了重要的角色，极大地提高了模具设计和加工的效率和质量。首先，人工智能使得模具设计师可以采用“模拟设计”的方式，将数字模型数据用于实际模具的设计，从而快速有效地完成设计任务，极大地减少了设计周期，提高了设计的精度和可靠性。其次，人工智能可以帮助模具制造商识别模具表面上的微小缺陷，并及时采取纠正措施，这避免了潜在的质量问题。此外，人工智能还推动了模具制造的自动化进程，使模具制造商能够通过数据分析来改进模具的质量和性能，这不仅能提高生产效率，还能降低人力成本。

人工智能技术在模具生产中的应用主要表现在三个方面。

2.1 智能缺陷检测

智能缺陷检测是一种基于人工智能技术的质量检测方法，主要用于模具生产过程中的产品缺陷检测。它通过机器学习、深度学习和图像处理等技术，实现对产品外观、尺寸、性能等方面的自动化检测，快速识别检测产品缺陷，提高生产效率和产品质量。

智能缺陷检测系统通常包括数据采集、数据预处理、特征提取、模型训练和测试、模型优化以及模型部署等步骤。首先，系统通过采集大量物体的图像数据，包括有缺陷和无缺陷的物体图像，以建立基础数据。然后，对采集到的图像数据进行预处理，如图像增强、图像修复、降噪等，以提高图像质量，并利用深度学习等技术对图像进行特征提取，提取出对缺陷检测有用的特征，如颜色、形状、纹理等。最后，通过训练和优化模型，使系统能够准确识别并分类各种缺陷。

与传统的人力检测相比，智能缺陷检测系统具有检测效率高、检测精度高、降低人工成本等优势。例如，在模具表面缺陷检测中，智能缺陷检测系统可以实时对模具表面进行拍照和图像处理，通过提取特征并分类定等级，实现对模具表面缺陷的精准检测。

2.2智能识别分拣

智能识别分拣是智能分拣系统中的一个重要环节，它结合计算机视觉、机器学习等先进技术，实现对物品进行快速而准确的识别，并根据识别结果对物品进行分类和分拣。

在智能识别分拣过程中，首先通过扫描设备获取物品的信息，这些信息可以是条码、二维码或物品本身的视觉特征，利用计算机视觉技术对这些信息进行解析和预处理，提取出对识别有用的特征，然后通过机器学习算法对这些特征进行学习和训练，建立起一个能够准确识别不同物品的模型。当产品进入分拣区域时，系统会自动识别物品的特征，并与预先建立的模型进行匹配，根据匹配结果，系统会判断物品的目的地和所需的分拣方式，自动将物品分拣到指定的位置。

智能识别分拣系统的优势在于其高效性、准确性和便捷性。与传统的手动分拣相比，智能识别分拣系统能够大大提高分拣速度，降低人力成本，并且减少了人为错误的可能性。同时，智能识别分拣系统还可以实现目视化操作，使得操作更加简单方便。

2.3智能尺寸检测

智能尺寸检测技术是一种利用计算机视觉、多传感器和机器学习等技术，实现自动化和智能化测量物体尺寸的技术，它可以用于模具部件的尺寸检测、质检等作业，确保模具产品的精度和质量符合标准。随着技术的不断进步，智能尺寸检测技术也在不断发展，例如引入深度学习、神经网络等技术，可以提高特征提取和尺寸估算的准确性，进一步提升检测精度。此外，智能尺寸检测技术还可以与其他技术结合，如增强现实（AR）、虚拟现实（VR）等，为用户带来更直观、更丰富的测量体验，这些技术的发展将进一步推动智能尺寸检测技术的创新和应用。

3人工智能技术的发展趋势

人工智能技术的发展趋势呈现出多元化和深入化的特点。首先，边缘计算将驱动人工智能的普及，将计算能力从云端转移到本地设备，大大提高了数据传输速度和减少延迟，为智能家居、智能城市等领域的人工智能应用提供了更好的支持，使得这些应用能够更快速、更准确地响应用户需求。其次，随着计算能力的提升，机器学习和深度学习将继续得到广泛应用和推动，机器学习将在金融、医疗、教育、娱乐等行业出现更多相关的应用程序，为决策和预测提供更精准的支持；深度学习则通过神经网络算法，实现对复杂数据的处理和分析，为自动驾驶、智能机器人等领域带来新的突破。同时，脑机接口有望成为下一代人机交互方式，为人类与人工智能之间的沟通提供新的可能性。

4结束语

人工智能技术为模具制造行业提供了更多的创新和改进的可能性。模具制造企业可以利用机器学习和深度学习技术，在设计和制造过程中利用大数据和人工智能技术，进一步提高模具设计质量和生产效率。人工智能技术的发展趋势是多元化和深入化的，涉及到算法、硬件、应用等多个方面。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，人工智能将在更多领域发挥重要作用，为人类社会带来更多的便利与创新。

参考文献：

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[2]杜文静.人工智能的开展及其极限[J].重庆工学院学报，2022，（1）.

[3]周晓东，刘雪梅.信息时代的计算机人工智能[J].硅谷，2022，（1）.

作者简介：焉凯（1972-），男，汉，山东济南，硕士，副教授，研究方向：计算机网络应用

莱芜职业技术学院横向课题（项目编号：2024hxky29）《人工智能技术在模具生产中的应用》的研究成果。