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2020年9月15日至19日，第二十二屆中國國際工業(yè)博覽會在國家會展中心（上海）舉行。本屆工博會以“智能、互聯(lián)——賦能產(chǎn)業(yè)新發(fā)展”為主題，由工業(yè)和信息化部、國家發(fā)展和改革委員會、商務部、科學技術部、中國科學院、中國工程院、中國國際貿(mào)易促進委員會、聯(lián)合國工業(yè)發(fā)展組織和上海市人民政府共同主辦。設9大專業(yè)展，展會面積超20萬平方米，超過2400家展商參展，預計逾18萬中外專業(yè)觀眾參觀。

其中，聚時科技自主研發(fā)的“聚芯2000”半導體AI視覺檢測設備及3D精密視覺檢測產(chǎn)品亮相展會，以深度學習與復雜機器視覺技術解決工業(yè)制造難題，助力智能制造轉(zhuǎn)型升級，追求產(chǎn)品差異化創(chuàng)新與半導體等行業(yè)落地，受到與會各界的熱烈關注。

聚時科技CEO鄭軍博士表示：本屆工博會以“智能互聯(lián)”為主題，揭示了工業(yè)智能化的發(fā)展方向。工業(yè)AI是工業(yè)數(shù)字化的必然趨勢之一，在應用場景精準適配的前提下，深度學習、機器學習、機器視覺會在制造業(yè)尤其是高端制造領域釋放巨大的產(chǎn)業(yè)技術紅利。包括數(shù)字孿生、軟件定義乃至更大范疇的工業(yè)AI，是制造業(yè)數(shù)字化的必然趨勢、是軟件深度滲透制造業(yè)的必然結(jié)果，同時也會反向推動制造業(yè)的更縱深發(fā)展，這是聚時科技對智能制造發(fā)展的基本理解。未來我們將繼續(xù)深耕工業(yè)人工智能尤其是深度學習與復雜機器視覺的應用領域，鏈接上下游客戶，以工業(yè)AI技術產(chǎn)品為根基，服務企業(yè)加快自動化、柔性化和智能化的步伐，助力工業(yè)4.0。

現(xiàn)場觀眾正在觀看聚時科技展品

中國作為一個制造業(yè)大國，享有“世界工廠”稱號，擁有著豐富的工業(yè)資源和完善的制造產(chǎn)業(yè)鏈。過去三十多年里，中國從一個落后的農(nóng)業(yè)國家成長為現(xiàn)在的世界第二大經(jīng)濟體，輝煌的背后離不開中國制造的強勢崛起。

與此同時，我國制造業(yè)現(xiàn)尚處于機械化、電氣化、自動化、信息化并存，區(qū)域、行業(yè)發(fā)展不平衡階段，高端智能裝備、智能制造關鍵技術以及核心部件受制于人，智能控制技術、工業(yè)軟件等支撐高端智能裝備發(fā)展的核心技術對外依賴度高。

伴隨產(chǎn)業(yè)升級，傳統(tǒng)制造業(yè)都慢慢的實現(xiàn)數(shù)字化乃至智能化的升級，摒棄傳統(tǒng)的大量人力重復作業(yè)，利用智能制造新模式進行高效生產(chǎn)。數(shù)字化、智能化是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的關鍵特征，也是制造業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的潮流趨勢，將給制造業(yè)帶來全方位的深刻變革，重塑生產(chǎn)方式和流程，改造生產(chǎn)鏈、供應鏈和創(chuàng)新鏈，不僅會孕育出新業(yè)態(tài)新模式，而且賦予傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)價值提升新勢能。

本次工博會期間，聚時科技的多款工業(yè)AI智能設備亮相，涉及半導體制造復雜視覺檢測、3D視覺精密測量、機器人視覺AI控制等垂直應用領域，受到在場參會企業(yè)及用戶的廣泛關注。

聚芯2000·半導體引線框架/基板AI檢測設備

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(shù)量、類別，判斷產(chǎn)品是否合格。彩色線陣相機和運動控制結(jié)合、高分辨率檢測、AI智能檢測、數(shù)據(jù)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視覺精密測量方案

3D視覺精密測量設備，則可以滿足高端制造的非規(guī)則測量場景，有針對性的滿足：高精度、高效率、非接觸、智能化、全自動等行業(yè)需求。可應用于半導體通用芯片封裝的高速在線測量與檢測、航空航天精密機械測量與檢測、非規(guī)則工件精密測量與缺陷識別等場景。

此外，聚時科技的AI產(chǎn)品還包括基于深度學習的工業(yè)機器視覺平臺MatrixVision®️、工業(yè)機器人視覺與AI控制系統(tǒng)MatrixRobot®️，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。通過將強大的算法能力和產(chǎn)品經(jīng)驗相結(jié)合，深度融合半導體制造、光伏新能源與精密機械制造等不同場景。