人机交互与增材制造中的3D处理技术

### 人机交互与增材制造中的3D处理技术 #### 1. 制造过程概述 制造是将原材料或零部件通过工具、劳动力、机器和化学处理等转化为可用或可消费产品的过程，主要包括三个阶段： - **预生产阶段**：这是一个准备阶段，涵盖规划、脚本编写、设计、原材料存储和原型开发等工作。 - **生产阶段**：实际的制造阶段，包含成型、切割、铸造、机械加工、连接、剪切和成型等工艺。 - **后生产阶段**：介于生产和发货之间，包括组装、检查和包装等环节。 制造有着丰富的历史，已经从纯手工制造过渡到人机结合制造。传统制造是制造商品的传统方式，需要主管监督大量劳动力，工具与工件直接接触，如车削、拉削、磨削、插削和镗削等。自17世纪以来，经历了四次工业革命： - **第一次工业革命（1780年）**：以蒸汽机、纺织制造和机械工程为代表。 - **第二次工业革命（1840年）**：主要体现在钢铁行业。 - **第三次工业革命（1900年）**：聚焦于电力和汽车。 - **第四次工业革命（工业4.0）**：侧重于信息技术，目前正处于起步阶段。 随着科技发展，非传统制造使制造过程更加精确。在非传统制造中，源工具与工件无物理接触，采用激光束、等离子弧、磨料射流、水射流和化学铣削等技术，能快速产出，且所需劳动力和硬工具较少，在最少监督和更短时间内提高了行业产出性能。 工业4.0的基础包括物联网（IoT）、服务互联网（IoS）、网络物理系统（CPS）以及人与人（C2C）、机器与机器（M2M）、人与机器（C2M）之间的数据交互和交换。许多研究团队、大学和企业正尝试构建基于互联网的全自动化工业或工厂，如德国安贝格的西门子工厂，占地108,000平方英尺，可在无需人工干预的情况下运行和制造零部件。云计算、物联网、CPS、系统集成、增材制造（AM）、增强现实（AR）、虚拟现实（VR）、数据分析、人工智能机器人等元素共同推动着工业4.0的发展。 #### 2. 人机交互 虽然“机器学习”一词于1959年提出，但作为人工智能领域的机器学习直到20世纪80年代才发展起来。机器学习没有全球统一的定义，其中被广泛接受的是Mitchell在1997年提出的：“如果一个计算机程序在任务T上的性能（由性能度量P衡量）随着经验E的增加而提高，那么就说该程序从经验E中学习关于任务T和性能度量P的知识”。 机器学习是人工智能的一个分支，源于创建能够学习的智能计算机的持续努力。人工智能涵盖工程、计算机科学、神经科学、心理学、数学和统计学等多个领域。机器学习的历史可以追溯到20世纪50年代： - 1950年，Alan Turing创建了图灵测试。 - 1951年，Minsky和Dean Edmonds创建了第一个人工神经网络——随机神经模拟强化计算机。 - 1952年，Arthur Samuel开发了第一个能够在运行中学习的计算机软件。 - 1956年，Dartmouth会议首次提出“人工智能”一词。 - 1958年，Frank Rosenblatt设计了第一个模式和形状识别的人工神经网络——感知机。 - 1959年，Widrow和Hoff设计了ADALINE和MADALINE模型。 - 1962年，Sebestyen提出了邻近算法规则。 - 1965年，Nilsson创建了最小距离分类器。 - 1967年，Cover等人将最小距离分类器升级为最近邻规则。 - 1982年，日本宣布其第五代计算使用人工智能，Hopfield建议在机器学习中使用双向线代替神经元。 - 1985年，美国物理学会发起了神经网络计算年度会议。 - 1987年，电气和电子工程师协会发起了第一届国际神经网络会议。 - 1997年，Mitchell对机器学习提出了更具体的定义。 - 2012年，Kevin Murphy对机器学习的定义进行了更新。 机器学习可分为四种类型： | 类型 | 特点 | 示例 | | ---- | ---- | ---- | | 监督学习 | 人类为算法提供样本数据作为参考，样本数据标注了特定结果集，算法根据样本数据预测结果。进一步分为分类和回归。 | 区分收件箱中的垃圾邮件 | | 无监督学习 | 算法分析、分类和发现给定情况中的模式，无标注结果数据，无监督。进一步分为聚类和降维。 | 结构发现、客户细分等 | | 半监督学习 | 提供给算法的样本数据只有部分标注结果，算法通过监督学习为其余未标注数据标注结果。 | 研究疾病进展 | | 强化学习 | 算法通过与环境交互学习，研究者根据算法决策的正确性给予奖励或惩罚，算法通过试错发现能获得更多奖励和更少惩罚的决策。 | 机器人导航 | 常见的机器学习算法及其功能如下表所示： | 机器学习算法 | 功能 | | ---- | ---- | | 人工神经网络 | 能够接收多个加权输入并评估其有效性的原始函数网络 | | 贝叶斯网络 | 一种监督学习分类算法，使用图形模型结合图论和概率论技术描述一组随机变量之间的概率关系 | | 决策树 | 一种监督学习分类算法，使用层次树状模型根据特