中國柔性制造之父吳懷宇：3D智能數字化是解決柔性的關鍵

　　随着智能制造的發展以及進入深水區，柔性制造(Flexible Manufacturing)作為工業4.0智能制造(Intelligent Manufacturing)皇冠上的明珠，其重要性和困難性引起了學術界和工業界的重視。實際上，柔性制造是智能制造的重要内容和發展方向，是制造業未來發展的驅動力。《國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目标綱要》明确提出培育發展柔性制造、個性定制等新模式。

　　“柔性”(Flexible)是 相對于“剛性”(Rigid)而言的，傳統的“剛性”自動化生産線主要實現單一品種的大批量生産，而“柔性”生産線則更能夠滿足“小單快反”以及當今消費者個性化、多樣化的需求。柔性制造是指一種應對大規模定制需求而産生的新型生産模式，具體包括：一是生産能力的柔性反應能力，即機器設備的小批量生産能力;二是供應鍊的敏捷和精準的反應能力，從傳統“以産定銷”的“産供銷人财物”轉變成“以銷定産”的“人财産物銷”。柔性制造的未來商業模式包括C2M(Customer to Manufacturer)模式，是指用戶直連制造商、不再有中間商賺差價，即消費者直達工廠，強調的是制造業與消費者的直接銜接：在C2M模式下，消費者直接通過平台下單，工廠按需生産、零庫存，接收消費者的個性化需求訂單，然後根據需求設計、采購、生産、發貨，因此具備小批量多批次的快速供應鍊反應能力。

　　被業界譽為“中國柔性制造之父”的吳懷宇博士多年來帶領三體科技團隊經過長期的研發攻關在柔性制造技術領域已取得了突破性進展，特别是在柔性制造技術難度最大的鞋服無人制造領域取得了領先國際同行的颠覆性成果。目前已實現了從3D精準柔性數據采集、楦/版CAD數字化、大數據雲服務、智能柔性分析、到柔性智能制造的完整技術閉環，在國際上唯一提供鞋服工業4.0的C2M全套技術解決方案。

　　圖 鞋業C2M柔性智能制造全流程

　　根據吳懷宇博士的深度解讀，柔性制造的“柔性”準确來說有兩層含義：

　　“柔性”的第一層含義：柔軟易變形的物品。比如鞋服，因為會柔軟變形，使得原本的标準化産品變成了非标産品，導緻在工廠生産過程中要實現智能化、特别是無人化的操作難度很大。

　　圖 柔軟易變形的鞋子和衣服

　　此外，很多物品在使用時必須考慮到人體的個性化和人體柔軟變形(以及不同站姿所導緻的人體形狀變化)情況。比如在鞋服領域，人體是典型的非标對象(高矮胖瘦各不相同，如下圖所示)，加上人體的柔性動态變形(包括由呼吸導緻的體腔漲縮)，對全自動、無人智能化的3D精準尺寸動态測量提出了極高的要求(比如要求在重複測量20次以上的情況下，皮鞋對3D腳型的動态測量一緻精度要求達到1-2mm以内、西服/襯衫對3D體型的動态測量一緻精度要求達到0.5-1cm以内)。以西服襯衫的領圍為例，需要提取人體脖頸處的圍度，偏瘦型人體可通過明顯特征如喉結突出點來定位幾何關鍵點，但偏胖型人體在外形上可能無法找到喉結突出點，這就讓人體參數全自動測量算法針對任意人體的多次測量一緻性和穩定性提出了很高的要求。

　　圖 高矮胖瘦各不相同（且各種形态的高低肩駝背等非常普遍）的非标個性化人體

　　“柔性”的第二層含義：即要靈活，按需定制、小批量定制C2M生産，滿足所謂的小單快反，具體體現在機器柔性、工藝柔性、産品柔性、生産柔性、運行柔性、維護柔性、擴展柔性等等，對數字化和系統化的要求高。

　　多年來，鞋服行業由于一直無法解決柔性難題(特别是第一層含義的柔軟變形所引起的非标化)，導緻智能化、無人化非常困難，長期處于需要大量工人手動操作的低端行業，無法實現向高端制造升級的戰略轉型。實際上，柔軟制造的智能無人化無論是在學術界的理論上還是在工業界的工程上一直都沒有真正得到解決，這導緻了不同于已大規模實現智能無人化的3C行業(如手機、半導體)的剛性(不會柔軟變形)以及易标準化，鞋服行業成為了對柔性制造的智能無人化在技術上最有挑戰性、且最難以實現的大規模制造領域。其體現在不僅物品(鞋服)是柔軟變形的，這樣讓原本從模具壓出來的标準件實際變成了非标件;同時人體本身是非标的(高矮胖瘦、各種形态的高低肩駝背等非常普遍)并且人體時刻動态變形導緻要精準提取穩定的尺碼參數非常困難。因此有了“鞋子合不合腳，隻有穿的人才知道”、“衣服合不合身，隻有穿的人才知道”等多年來無可奈何的興歎，這裡面涉及到了“鞋子/衣服”以及“人體”的雙重柔性因素的疊加難題。

　　為了解決柔性制造中最困難的這些技術難點，基于在3D智能數字化方面的長期技術積累，吳懷宇博士帶領三體科技團隊，在柔性制造最典型的鞋服制造領域取得了領先國際的颠覆性突破進展，并進行了智能無人化的大規模産業應用。吳懷宇博士所提出的3D視覺計算+3D深度形變網絡二步法，給出了針對柔性制造中從3D柔性形狀獲取、到3D形變智能仿真拟合、以及基于深度神經網絡的3D智能糾偏算法的完整解決方案，無論從理論上還是工程實踐上都完成了技術閉環，是國際上對柔性制造規模應用的首次突破。

　　圖 自主研發的3D視覺掃描傳感器以及完整的3D人像定制化制造流程（3D掃描+3D建模+3D打印）

　　圖 3D智能數字化算法，包括3D形變智能仿真拟合、以及基于深度神經網絡的3D智能糾偏等算法

　　通俗來說，解決柔性制造難題的核心在于3D智能數字化，即先通過3D視覺把個性化的“柔性”形狀細節用3D數字化捕捉到，然後再通過3D智能化對捕捉到的這些柔性變化的細節進行個性化地單獨快速處理，以适應工業化批量定制的生産能力。

　　1、針對非标準化柔性人體/腳型的精準一緻參數測量

　　首先在對非标準化柔性人體/腳型的參數測量上，三體科技團隊自主研發了各種類型的3D人體/腳型掃描儀軟硬件進行全自動的人體/腳型參數快速測量，以快速采集C端的用戶3D人體大數據。

　　圖 C2M中的C端設備（用于采集C端消費者的個性化3D人體數據）

　　需要強調的是，通過3D掃描儀獲取高精度的3D人體/腳型形狀并不是柔性制造的核心難點，最困難之處在于要對非标準且表面光滑的柔性人體/腳型進行全自動、且穩定一緻的體型參數線提取以及參數測量(更重要的是：測量結果要與量體師/量腳師手工測量的相同)，如下圖所示，而這又恰恰是鞋服廠家評判3D掃描儀是否“精準”的唯一标準。前面已經提到過，人體是典型的非标對象(高矮胖瘦、各種形态的高低肩駝背等非常普遍)，加上人體的柔性動态變形(包括由呼吸導緻的體腔漲縮、以及不同站姿的形狀影響)，導緻全自動無人智能化的3D精準穩定尺寸測量非常困難。

　　圖 C2M中的2端算法（用于将C端消費者的3D腳型/人體數據，轉換成工廠M端的生産制造鞋楦/服裝版型數據，其技術核心在于對非标人體柔軟變形下的精準一緻3D人體參數提取）

　　基于3D視覺計算理論以及3D人體大數據下的3D深度柔性形變網絡動态匹配算法，吳懷宇博士團隊實現了複雜個性化情況下的柔性人體參數精準測量，成功首次通過了“3D量體領域的圖靈測試”。并在國内西服行業的龍頭企業進行了規模測試，測試數據顯示，該方法所獲得的3D人體提取參數數據整體很穩定，達到了非常高的精确度(高于98%以上)，已經可以滿足實際高級定制的制衣需求。同時，測量結果不僅與國寶級紅幫量體師/量腳師手工測量的結果精準相近，且比人工測量更加穩定、重複一緻。該項目成果被甄選為中央電視台CCTV财經頻道拍攝的建國70周年節目，重點介紹了三體科技團隊所開展的3D量體和服裝工業4.0智能制造。

　　圖 CCTV财經頻道拍攝的建國70周年節目

　　重點介紹了三體科技團隊所開展的3D量體和服裝工業4.0智能制造

　　2、針對鞋服柔性變形所導緻的由标準件變成非标件

　　鞋服是柔軟易變形的物品，正因為會柔軟變形，導緻了原本的标準化産品變成了非标産品，所以要在鞋服工廠生産過程中實現智能化、特别是無人化的操作難度很大。吳懷宇博士團隊所提出的3D視覺計算+3D深度形變網絡二步法，給出了針對柔性制造中從3D柔性形狀獲取、到3D形變智能仿真拟合、以及基于深度神經網絡的3D智能糾偏算法的完整解決方案，無論從理論上還是工程實踐上完成了技術閉環，是國際上對柔性制造的首次成熟應用。

　　先以下圖中的鞋底自動噴膠為例，首先對柔性鞋底進行3D視覺掃描，獲取其當前的3D形狀，然後仿真模拟該鞋底在将來的“壓底”工序中會遭受的受力變形情況，并提前預估獲得将來受力形變後的噴膠路徑，然後機器人根據這預估好的、将要形變後的路徑進行精準噴膠。

　　圖 鞋底自動噴膠

　　鞋幫自動噴膠(要求噴膠路徑精度達到1mm以内)也是類似(如下圖所示)，首先對柔性鞋幫(雖然從同一模具生産，但由于空間柔軟形變，導緻有2-3mm的個性化任意形變)進行3D視覺掃描，獲取其當前的準确3D形狀(精度達到0.01mm)，然後仿真模拟該鞋幫在将來的“壓底”工序中會遭受的受力變形情況，來提前預估獲得将來受力形變後的噴膠路徑，然後機器人根據預估好的、将來要形變後的路徑進行精準噴膠。可以看出，針對鞋幫自動噴膠，隻能通過逐個單獨3D視覺掃描進行個性化定制處理：因為噴膠的精度要達到1mm以内，而柔性鞋幫的個性化自由形變誤差就有2-3mm，因此如果将鞋幫錯誤地看成千篇一律、一模一樣的剛體而去采用一模一樣的噴膠路徑，則必然會由于柔性變形導緻噴膠精度無法達到1mm以内。而我們采用3D智能數字化的逐個個性化定制處理方式，則可自動柔性适配好精準的噴膠路徑(由于3D智能數字化處理的速度足夠快，所以看起來雖然跟生産千篇一律的大貨差不多，但實際上每雙鞋都是被個性化定制生産的，即每雙鞋都已被智能算法精細化地“拿捏和安排”)。

　　圖 鞋幫自動噴膠

　　這裡需要額外提一下3D視覺識别定位的附加好處是還避免了高成本的定制楦。下圖左邊是标準的鞋楦(成本38元/雙左右)，如果沒有3D視覺，機器人/機械臂是無法對其自動識别定位的，隻能通過在鞋楦上方額外安裝一個高精度(微米級)加工的金屬模組(見下圖右邊，一雙定制楦的改造成本高達270-320元/雙)來輔助機器人進行定位。因為工廠每年要生産許多種不同款型的鞋款，據國内男鞋龍頭企業的預估計算，每年工廠僅定制改造楦的成本就要花費500多萬元。而采用3D視覺則完全避免了這筆額外的花費，可以100%兼容識别普通的鞋楦，同時仍可精準地引導機器人自動定位鞋楦的空間位置，以便進行接下來的各種工序精準操作。

　　同時需要說明的是，即使是采用定制楦輔助機器人定位，也隻能實現對鞋楦的剛體定位，而無法對(易柔軟變形的)鞋幫各部位進行精準的空間定位，因此也仍無法完成高精度(精度要求1mm)的鞋幫自動噴膠。唯有采用3D視覺以及3D智能計算才能完成如此高度柔性、高精确的自動化無人操作。

　　圖 标準鞋楦與定制楦

　　3D智能數字化在柔性制造的成功應用，還使得之前從未實現過的混流生産(一條線上可同時生産不同款型、不同尺碼)成為了現實，甚至實現産線上批量化生産的每一隻鞋都是各不相同、為每個消費者個性化定制的，即所謂的千人千面、千鞋千面。同時切換款型非常智能、傻瓜化，不需要人工手動;也不需要定制高精度楦，節省了大量成本。

　　這裡特别需要強調的是，對于以往的自動化線來說，切換生産不同的鞋款類型，需要工程師事先手把手地引導機械臂記憶新的路徑(即示教)，中間需要長達幾個小時的反複修正和調整才能生成一個比較滿意的路徑，然後機械臂根據該路徑對所有鞋子進行千篇一律、照葫蘆畫瓢式的剛性操作。而采用3D視覺和3D智能數字化，隻需1分鐘之内就可以實現整條産線的新款型切換，更可全自動地實現對每一隻鞋子的柔性路徑優化以獲得比人工(高級技工)手眼配合更為精準的路徑定位。此外在産能方面，3D智能化線可以達到從未有過的日産6000雙，相比于之前的自動化線日産1800雙，産能提升230%。

　　表 3D智能化柔性線與之前自動化線的指标對比

　　三體科技團隊自主搭建了鞋服業界第一條基于3D視覺技術無人柔性生産線，如下圖所示，整條線用了25套視覺傳感器，10台工業機器人：“整條線由原來的36人減少到1人且産能翻倍”，實現了視覺上/下料、鞋幫打磨、鞋底噴膠、噴處理劑、自動壓底、自動脫楦、烘烤等全部工序，系統無需示教，傻瓜式切換鞋款，搭建了柔性智能制造的系統的框架，未來可以向不同的行業複制方案。核心的技術優勢包括：3D視覺軟硬件的自主研發、針對柔性制造的3D形變智能仿真拟合與3D智能糾偏算法、工業流水線的整套裝備設計、精通中段成型的各個工藝流程、價格成本僅為國外的五分之一等多個高技術門檻的組合。

　　圖 C2M中的M端裝備（用于工廠的柔性生産制造）

　　根據國内鞋業龍頭企業總部工廠負責人的評價，這條柔性線是“對鞋業制造真正革命颠覆性的突破”，因為柔性鞋幫無人刷膠國外也一直沒有搞定，比如國外Robert Systems公司仍需要工程師人工示教規劃機器人的運動路徑。而三體科技通過“3D視覺+3D柔性變形仿真糾偏”，在國際上第一次真正解決了柔性制造最困難的核心問題，屬于真正意義上的國際原始創新和變革性突破。此外因為整條線都是自主研發生産，成本低(幾百萬的售價相比于國外幾千萬的售價)，企業客戶2年即可收回全部投資成本。這條無人柔性制造線的研發成功，讓中國的鞋服企業将來遷往越南和東南亞失去了意義，因為該無人柔性生産線的綜合生産成本降到了比越南東南亞的人工成本還要更低、良品率更高且穩定可控。

　　三體科技在人工智能/三維數字化/複雜機器人系統控制領域深耕多年，将科技賦能傳統的柔性鞋服制造行業，解決鞋服的舒适度，減少線上購物的退貨率，提高工廠的柔性生産效率。三體科技是集人體3D大數據采集算法/SaaS服務/智能制造系統等技術開發于一體的高科技企業, 運用互聯網、AI大數據和人工智能等技術，鍊接鞋業上下遊産業鍊，向鞋服行業輸出一站式柔性數字化解決方案并建立分布式共享智慧制造工廠實現無人智能柔性制造，打破并超越了國外高技術壟斷、締造中國3D智能制造民族自主品牌。

　　當前，智能化改造升級已經成為大多數企業的發展方向。3D大數據結合人工智能、柔性智能制造技術，将給鞋服等傳統行業進行颠覆式創新。基于核心的3D智能數字化技術為個性化定制柔性生産提供基礎設施，通過對智能制造産業的信息化、3D智能化改造、工業4.0數字化工廠轉型升級，打造全國鞋服行業的“供給側改革、需求側升級”的标杆。在大數據和3D人工智能的賦能下，工廠能夠根據3D大數據調整設計和并利用智能化升級柔性制造工藝，讓大規模工業生産和個性化C2M訂制合二為一，實現智能制造在各行各業的成功轉型升級。