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工业|联想创投“未来午餐会”四期：智慧工厂拍个X光片( 二 )


吕聪奕解释了通过3D机器视觉实现机器人引导的工作原理：“我们的3D工业相机获得了数据以后 ， 通过对数据的二次加工处理 ， 让工业机器人能够自主决策运动轨迹、操作流程、定位等等 ， 让机器人更加接近人类操作的过程 ， 提高工作效率 ， 减轻人员负担 ， 目前已经服务了菜鸟科技等头部的物流公司 。 ”
对于有多样性产线的厂商 ， 3D机器视觉同样有着极大的灵活性 ， 吕聪奕以和联想福田保税区工厂的合作为例：”联想工厂的笔记本和服务器产线很有特色 ， 产品类型变换频率很高 ， 旧的自动化产线改造方案已不能适应不断上新的产线 ， 我们运用3D机器时视觉技术 ， 只需工程师在一天之内的调试 ， 就可以把软件更新到适应新产品的状态 ， 对于产线的更新换代和新产品导入都不会带来任何压力 ， 此外 ， 针对订单制模式 ， 具有3D机器视觉的机器人还能够灵活定制 ， 将需求转换成标准化模式 。 ”
“作为一个相对通用的技术 ， 3D机器视觉技术未来也可以应用到移动类、大型工业机械臂、小型机器人等不同种类的机器人中去 。 ”谈到3D机器视觉技术潜在的使用场景 ， 吕聪奕说：“利用3D机器视觉对于物体形态天然的获取能力 ， 超越人眼的高成像精度能够提升工厂的质量监测的效率和能力 ， 可以保持一个质检结果的高稳定性和可期待的产出；3D机器视觉技术还能针对环境进行观测 ， 和人进行互动 ， 应用前景非常广阔 。 ”
“工厂已经逐渐丧失了对年轻人的吸引力 ， 我们也希望通过3D机器视觉技术 ， 把机械臂变成机器人 ， 能让年轻人投入到他们热爱的事业中去 ， 把枯燥乏味的体力活交给机器人来做 ， 这也是我们对于整个社会的贡献 。 ”吕聪奕表示 。
让计算机视觉成为质检合格的“标尺”：思谋科技助力半导体研发检测
工业|联想创投“未来午餐会”四期：智慧工厂拍个X光片
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半导体芯片被称作是“互联世界脊梁” ， 是大国竞争制胜高地 ， 也是数字经济的核心基础 。 随着芯片国产化需求越来越紧迫 ， 对于制造工艺提升的要求也日益迫切 ， 而芯片制造的过程就如同“盖房子” ， 硅片是“地基” ， 每一层都要确保够平整 ， 才能再盖另一层 。 如何保证“地基”的良率 ， 是半导体生产制造企业一致追求的目标 。
“半导体产业链包括材料、设计、生产制造、封装测试等等环节 ， 有着4000多亿美金的市场规模 。 ”思谋科技联合创始人、CEO沈小勇表示：“思谋科技通过运用计算机视觉技术 ， 在各个环节的检测中发挥重要作用 ， 保证生产制成过程顺利进行 。 工业质检环节占整体成本的30%-40% ， 思谋通过提供AI自动化缺陷检测来提升质检效率 。 与此同时 ， 通过人工智能深度学习算法和计算机视觉技术 ， 优化现有生产线良率 ， 为量产扫清障碍 ， 并且通过长期的数据累积 ， 进一步建模产品良率预测模型 。 ”
在高端制造领域 ， 计算机视觉有着自身的独特优势 ， 沈小勇表示 ， 工业视觉能够比人类视觉更完善 ， 计算机视觉能看到更细微的事情 ， 可以捕捉人眼以外的光谱范围 ， 并且可以进行更加立体的成像 ， 有效地优化了工业领域成像和数据采集的难题 。 在解决数据采集的问题以后 ， 需要进行数据的分析 ， 思谋AI技术可以将图像、视频和其他模态的数据进行结构化 ， 建立一种通用的架构或者方案 ， 便于多条产线的落地 ， 可以极大地减少定制化交付的成本 。 即使生产线的某一环节做出调整 ， 也能降低整条生产线参数配合调整的成本 。
目前 ， 思谋的智能制造解决方案已经在半导体、精密电子、高端装备制造等领域落地 ， 思谋AI技术通过数据的获取 ， 再到AI的推理建模 ， 再到知识的提取 ， 能够形成一个完整的工业链条解决方案 。 沈小勇表示：“做成一套“交钥匙”工程 ， 这也是思谋的目标 。 ”
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