当前，计算机视觉、深度学习、自然语言处理等人工智能技术在快速发展，制造业紧跟时代发展脚步，将人工智能技术深度融合机械自动化技术，推动产业的智能化发展。以下将具体阐述机械自动化在设计、加工制造、质量检测、运维等环节中应用人工智能技术的策略，为产业升级提供方向。
　　一、智能设计应用
　　机械自动化的起初环节是产品设计，人工智能技术的引入，推动设计环节工作范式的变革。工作人员利用机器学习模型与生成式设计算法开发智能设计系统，工作人员向系统投喂材料属性、加工工艺、载荷工况等信息，系统可以自主根据信息形成多种可行的设计方案，通过不断测试后，迭代优化选出最优的设计结构。智能设计和传统人工设计后打样模式进行比较，智能设计能明显减少产品开发时间。在机械自动化方面，智能设计系统输出的模型能直接对接下游数控编程以及仿真分析等环节，有利于实现从产品设计到产品生产的连贯跟进。智能设计系统当中融合知识图谱，可以自动整合工程规范技术、行业标准以及过往机械项目数据等信息，便于设计人员根据信息做出科学决策，提高设计准确性。机械自动化设计环节科学应用人工智能技术，可以从根源上有效提高机械自动化系统整体效能。
　　二、智能加工应用
　　机械自动化的关键环节是加工制造，在加工制造环节应用人工智能技术，能让工业机器人与数控机床等执行设备获得环境感知和自主调整能力。在工业机器人应用领域，机器人有效融合深度学习算法，能让机器人获得优良的视觉引导和轨迹规划能力，使得机器人可以自主进行抓取物品等工作，亦能让机器人在运行过程中自主避开路面障碍。在数控加工应用领域，基于机器学习的自适应控制技术可以动态监测环境温度、设备主轴振动、设备切削力等参数，根据基础数据持续完善进给速度和主轴转速，有效保障数控加工质量，同时进一步提高材料去除效率。刀具磨损在很大程度上影响机械加工，人工智能技术可以自主对刀具实时信号特征和历史加工数据进行分析，合理预测刀具剩余寿命，自动进行换刀或补偿操作，这有助于防止因刀具问题而引起工件报废。
　　三、智能检测应用
　　机械自动化中需要通过质量检测来确认产品合格率，在质量检测环节中引入计算机视觉这一人工智能技术，可让在线质量检测从传统的“抽样人工目测”模式逐渐转变为“全数字化自动智能判定”模式。根据深度卷积神经网络技术构建科学的缺陷检测模型，利用该模型清晰地识别机械零件表面的毛刺、气孔与划痕等，其检测速度和精度均明显高于传统模板匹配方法。在测量三维尺寸领域，工作人员科学运用激光扫描传感技术、人工智能算法，能在零件生产过程中快速对复杂曲面零件进行全方位检验，检验数据实时传送给上游加工单元，加工单元根据检验数据结果确认是否需返工，实现生产环节的闭环质量控制。工作人员同时将深度学习算法有效结合起振动信号、声发射信号，其能在轴承压装等机械装配环节中以非接触方式智能分析和评判装配质量。机械自动化领域融合人工智能技术开发和建设智能检测系统，检测系统拥有优良的自我检查和纠偏能力，有利于减少质量损失成本。
　  四、智能运维环节应用
　　机械自动化系统中包含电动和轴承、液压系统、传动装置等重要部件，重要部件突发故障将会引起产线非计划停机事故，导致出现重大经济损失。工作人员在设备运维方面有效融合人工智能技术，将有利于推翻传统定期检修模式，转变为结合实际情况进行系统维护。智能系统可以自动采集声发射、电流、温度与振动等多方面的传感数据，根据深度学习算法建设的故障预测模型可以自动识别设备退化的早期信号，预测各个部件的剩余寿命，提前向工作人员发出预警。在具体实践中，智能运维系统可以持续监测工业机器人关节减速器、数控机床压轴等重要部件的在线状态，将重要部件的健康状态评估结果直接联系起生产调度系统，便于工作人员及时安排重要部件的维护作业，防止重要部件出现过度维修和欠维修情况。人工智能技术赋能的机械设备智能运维，有利于主动管理设备的健康状态，明显提高设备综合效率。同时在人工智能技术的作用下能够及时对设备在运转过程中的具体情况进行实时监测，预测出现故障的风险，以便提前制定针对性的设备维护方案，保障设备正常运转。
　　综合上述内容可知，随着人工智能技术在社会各个行业领域的普及，机械自动化的设计、加工、检测与运维等关键环节可有效应用人工智能技术，以新技术显著提高机械自动化系统的智能性，增强机械自动化工作的柔性和可靠性，促进机械自动化领域的高质量发展。
　　作者单位：湛江科技学院