聚時科技展會現場
聚時科技成立于2018年3月,是一家工業(yè)AI公司,致力于深度學習、復雜機器視覺等核心技術的研發(fā),定位于通過尖端AI技術賦能高端制造,提供場景化的工業(yè)AI產品。目前聚時科技產品包括基于深度學習的AI工業(yè)視覺檢測產品MatrixVision®?、工業(yè)機器人視覺與AI控制系統(tǒng)產品MatrixRobot®?、深度學習自動化平臺MatrixPlatform®?,以及聚芯系列半導體AI檢測設備、聚能光伏AI檢測設備、工業(yè)機器人AI系統(tǒng)設備等。從半導體高端制造領域切入復雜機器視覺檢測,聚時科技的發(fā)力場景包括半導體先進制造、光伏新能源、汽車精密制造與無人港口等。
聚芯2000·半導體引線框架/基板AI檢測設備
聚芯聚芯2000·半導體引線框架/基板AI檢測設備,是聚時針對半導體引線框架表面的關鍵功能區(qū)域而研發(fā)的智能檢測設備,通過AI圖像算法,量化分析缺陷數量、類別,判斷產品是否合格。彩色線陣相機和運動控制結合、高分辨率檢測、AI智能檢測、數據分析的特點,應用于半導體引線框架的FT段。漏檢為0的情況下,實際誤檢率低至1～5%。
3D視覺精密精密測量設備
3D視覺精密檢測測量設備,則基于聚時科技強大的MatrixVision®? 3D平臺,實現微米級視覺測量系統(tǒng)。同時基于深度學習,2D視覺方面可實現高可靠性地判讀缺陷類別和異常?；诤诵牡能浻布軜嬇c系統(tǒng),能高速分析處理2D/3D數據,通過機器人AI控制,實現機器人任務執(zhí)行與3D檢測與量測。
該產品可以滿足高端制造中的復雜場景即非規(guī)則、精密測量檢測場景:高精度、高效率、非接觸、智能化、全自動等行業(yè)需求痛點?？蓱糜诜庋b半導體高速在線測量與檢測、航空航天精密機械測量與檢測、精密汽車件檢測量測、非規(guī)則工件精密測量與缺陷識別等場景。
機器人視覺與AI控制產品
此外,聚時科技還推出了機器人視覺與AI控制產品,用于機器人視覺引導混合工件分類、分揀。該產品基于MatrixRobot®?研發(fā),是工業(yè)機器人的“眼睛與大腦”,能實現復雜場景下的視覺引導與AI控制系統(tǒng),為制造企業(yè)加快自動化、柔性化和智能化的步伐?；?D/3D機器人視覺、深度學習、機器學習,可實現各種復雜或者超復雜汽車機器視覺檢測。
該產品系列聚焦于傳統(tǒng)廠商無法解決的場景,用深度學習、機器人解決復雜場景需求,有特殊定制需要的AI、高智能化場景。包括視覺引導與精準定位、機器人復雜任務操作的端對端AI場景。
除了已展示的系列產品,聚時科技還將強大的算法能力和產品經驗相結合,并根據不同行業(yè)具體應用場景的不同,來實施工業(yè)AI的智能化定制方案。例如針對半導體與復雜3C領域推出的封裝半導體高速在線測量與檢測設備,針對航空航天精密機械推出的航空發(fā)動機葉片尺寸測量與缺陷檢測設備,針對其它通用精密機械推出的非規(guī)則工件精密測量與缺陷識別等。
不僅如此,聚時科技還正在建立完善一整套的3D視覺方案。包含微米級視覺測量系統(tǒng)、豐富的2D/3D算法庫、工業(yè)機器人AI聯動、深度學習AI檢測等,來實現高精度、高效率、非接觸、智能化、全自動的工業(yè)應用場景落地。
值得一提的是,聚時科技雖成立僅兩年,但始終堅持以技術與客戶為第一導向。公司具有行業(yè)一流的研發(fā)團隊,95%擁有碩士及以上學歷、40%為人工智能計算機、光學系統(tǒng)、機器人方向博士,全都畢業(yè)于海內外著名高校,公司核心來自Bell Labs、Google、SIEMENS、Huawei。憑借深度學習能力和系統(tǒng)級產品研發(fā)能力,在工業(yè)AI與復雜機器視覺領域,公司實現了多個行業(yè)突破創(chuàng)新案例,例如基于深度學習的精密點焊視覺檢測的落地案例,實現了大沖壓件外觀縮頸等復雜缺陷的檢測。開發(fā)的深度學習半導體后道AI視覺檢測系統(tǒng),已經應用部署于中國最大的半導體引線框架制造商產線。
談及行業(yè)發(fā)展趨勢,聚時科技創(chuàng)始人兼CEO鄭軍博士表示:制造業(yè)客戶極端務實,回歸商業(yè)本質,需要簡單、可靠、好使的產品,概念和趨勢在制造業(yè)沒有市場。要深入客戶的生產一線需求,以解決制造業(yè)痛點問題為驅動去研發(fā)產品落地,從客戶實際需求角度出發(fā)去看待技術和研發(fā)AI產品的能力集合,尤其強調端對端的系統(tǒng)工程能力與客戶執(zhí)行力。未來我們將繼續(xù)加大資金投入和研發(fā)力度,完善機器檢測應用產品線和智能AI方案落地能力,服務企業(yè)加快自動化、柔性化和智能化的步伐,助力中國制造奔向工業(yè)4.0。
