中国柔性制造之父吴怀宇：3D智能数字化是解决柔性的

　　（本文根据由政府、贸易、法律与知识产权、企业管理、科创、学术、媒体等各界代表组成的“探访制造业硬核力量”主题活动以及CCTV、光明日报、宁波日报等的采访整理）

　　随着智能制造的发展以及进入深水区，柔性制造（Flexible Manufacturing）作为工业4.0智能制造（Intelligent Manufacturing）皇冠上的明珠，其重要性和困难性引起了学术界和工业界的重视。实际上，柔性制造是智能制造的重要内容和发展方向，是制造业未来发展的驱动力。《国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》明确提出培育发展柔性制造、个性定制等新模式。

　　“柔性”（Flexible）是 相对于“刚性”（Rigid）而言的，传统的“刚性”自动化生产线主要实现单一品种的大批量生产，而“柔性”生产线则更能够满足“小单快反”以及当今消费者个性化、多样化的需求。柔性制造是指一种应对大规模定制需求而产生的新型生产模式，具体包括：一是生产能力的柔性反应能力，即机器设备的小批量生产能力；二是供应链的敏捷和精准的反应能力，从传统“以产定销”的“产供销人财物”转变成“以销定产”的“人财产物销”。柔性制造的未来商业模式包括C2M（Customer to Manufacturer）模式，是指用户直连制造商、不再有中间商赚差价，即消费者直达工厂，强调的是制造业与消费者的直接衔接：在C2M模式下，消费者直接通过平台下单，工厂按需生产、零库存，接收消费者的个性化需求订单，然后根据需求设计、采购、生产、发货，因此具备小批量多批次的快速供应链反应能力。

　　被业界誉为“中国柔性制造之父”的吴怀宇博士多年来带领三体科技团队经过长期的研发攻关在柔性制造技术领域已取得了突破性进展，特别是在柔性制造技术难度最大的鞋服无人制造领域取得了领先国际同行的颠覆性成果。目前已实现了从3D精准柔性数据采集、楦/版CAD数字化、大数据云服务、智能柔性分析、到柔性智能制造的完整技术闭环，在国际上唯一提供鞋服工业4.0的C2M全套技术解决方案。

　　“柔性”的第一层含义：柔软易变形的物品。比如鞋服，因为会柔软变形，使得原本的标准化产品变成了非标产品，导致在工厂生产过程中要实现智能化、特别是无人化的操作难度很大。

　　此外，很多物品在使用时必须考虑到的个性化和柔软变形（以及不同站姿所导致的形状变化）情况。比如在鞋服领域，是典型的非标对象（高矮胖瘦各不相同，如下图所示），加上的柔性动态变形（包括由呼吸导致的体腔涨缩），对全自动、无人智能化的3D精准尺寸动态测量提出了极高的要求（比如要求在重复测量20次以上的情况下，皮鞋对3D脚型的动态测量一致精度要求达到1-2mm以内、西服/衬衫对3D体型的动态测量一致精度要求达到0.5-1cm以内）。以西服衬衫的领围为例，需要提取脖颈处的围度，偏瘦型可通过明显特征如喉结突出点来定位几何关键点，但偏胖型在外形上可能无法找到喉结突出点，这就让参数全自动测量算法针对任意的多次测量一致性和稳定性提出了很高的要求。

　　“柔性”的第二层含义：即要灵活，按需定制、小批量定制C2M生产，满足所谓的小单快反，具体体现在机器柔性、工艺柔性、产品柔性、生产柔性、运行柔性、维护柔性、扩展柔性等等，对数字化和系统化的要求高。

　　多年来，鞋服行业由于一直无法解决柔性难题（特别是第一层含义的柔软变形所引起的非标化），导致智能化、无人化非常困难，长期处于需要大量工人手动操作的低端行业，无法实现向高端制造升级的战略转型。实际上，柔软制造的智能无人化无论是在学术界的理论上还是在工业界的工程上一直都没有真正得到解决，这导致了不同于已大规模实现智能无人化的3C行业（如手机、半导体）的刚性（不会柔软变形）以及易标准化，鞋服行业成为了对柔性制造的智能无人化在技术上最有挑战性、且最难以实现的大规模制造领域。其体现在不仅物品（鞋服）是柔软变形的，这样让原本从模具压出来的标准件实际变成了非标件；同时本身是非标的（高矮胖瘦、各种形态的高低肩驼背等非常普遍）并且时刻动态柔软变形导致要精准提取稳定的尺码参数非常困难。因此有了“鞋子合不合脚，只有穿的人才知道”、“衣服合不合身，只有穿的人才知道”等多年来无可奈何的兴叹，这里面涉及到了“鞋子/衣服”以及“”的双重柔性因素的叠加难题。

　　为了解决柔性制造中最困难的这些技术难点，基于在3D智能数字化方面的长期技术积累，吴怀宇博士带领三体科技团队，在柔性制造最典型的鞋服制造领域取得了领先国际的颠覆性突破进展，并进行了智能无人化的大规模产业应用。吴怀宇博士所提出的3D视觉计算+3D深度形变网络二步法，给出了针对柔性制造中从3D柔性形状获取、到3D形变智能仿真拟合、以及基于深度神经网络的3D智能纠偏算法的完整解决方案，无论从理论上还是工程实践上都完成了技术闭环，是国际上对柔性制造规模应用的首次突破。

　　图 自主研发的3D视觉扫描传感器以及完整的3D人像定制化制造流程（3D扫描+3D建模+3D打印）

　　图 3D智能数字化算法，包括3D形变智能仿真拟合、以及基于深度神经网络的3D智能柔性纠偏等算法

　　通俗来说，解决柔性制造难题的核心在于3D智能数字化，即先通过3D视觉把个性化的“柔性”形状细节用3D数字化捕捉到，然后再通过3D智能化对捕捉到的这些柔性变化的细节进行个性化地单独快速处理，以适应工业化批量定制的生产能力。

　　首先在对非标准化柔性/脚型的参数测量上，三体科技团队自主研发了各种类型的3D/脚型扫描仪软硬件进行全自动的/脚型参数快速测量，以快速采集C端的用户3D大数据。

　　需要强调的是，通过3D扫描仪获取高精度的3D/脚型形状并不是柔性制造的核心难点，最困难之处在于要对非标准且表面光滑的柔性/脚型进行全自动、且稳定一致的体型参数线提取以及参数测量（更重要的是：测量结果要与量体师/量脚师手工测量的相同），如下图所示，而这又恰恰是鞋服厂家评判3D扫描仪是否“精准”的唯一标准。前面已经提到过，是典型的非标对象（高矮胖瘦、各种形态的高低肩驼背等非常普遍），加上的柔性动态变形（包括由呼吸导致的体腔涨缩、以及不同站姿的形状影响），导致全自动无人智能化的3D精准稳定尺寸测量非常困难。

　　图 C2M中的2端算法（用于将C端消费者的3D脚型/数据，转换成工厂M端的生产制造鞋楦/服装版型数据，其技术核心在于对非标柔软变形下的精准一致3D参数提取）

　　基于3D视觉计算理论以及3D大数据下的3D深度柔性形变网络动态匹配算法，吴怀宇博士团队实现了复杂个性化情况下的柔性参数精准测量，成功首次通过了“3D量体领域的图灵测试”。并在国内西服行业的龙头企业进行了规模测试，测试数据显示，该方法所获得的3D提取参数数据整体很稳定，达到了非常高的精确度（高于98%以上），已经可以实际满足高级定制的制衣需求。同时，测量结果不仅与国宝级红帮量体师/量脚师手工测量的结果精准相近，且比人工测量更加稳定、重复一致。该项目成果被甄选为中央电视台CCTV财经频道拍摄的建国70周年节目，重点介绍了三体科技团队所开展的3D量体和服装工业4.0智能制造。同时，吴怀宇博士主持制定了中国3D扫描领域的第一个、也是目前唯一的国家行业标准。

　　图 CCTV财经频道拍摄的建国70周年节目，重点介绍了三体科技团队所开展的3D量体和服装工业4.0智能制造

　　鞋服是柔软易变形的物品，正因为会柔软变形，导致了原本的标准化产品变成了非标产品，所以要在鞋服工厂生产过程中实现智能化、特别是无人化的操作难度很大。吴怀宇博士团队所提出的3D视觉计算+3D深度形变网络二步法，给出了针对柔性制造中从3D柔性形状获取、到3D形变智能仿真拟合、以及基于深度神经网络的3D智能纠偏算法的完整解决方案，无论从理论上还是工程实践上完成了技术闭环，是国际上对柔性制造的首次成熟应用。

　　先以下图中的鞋底自动喷胶为例，首先对柔性鞋底进行3D视觉扫描，获取其当前的3D形状，然后仿真模拟该鞋底在将来的“压底”工序中会遭受的受力变形情况，并提前预估获得将来受力形变后的喷胶路径，然后机器人根据这预估好的、将要形变后的路径进行精准喷胶。

　　鞋帮自动喷胶（要求喷胶路径精度达到1mm以内）也是类似（如下图所示），首先对柔性鞋帮（虽然从同一模具生产，但由于空间柔软形变，导致有2-3mm的个性化任意形变）进行3D视觉扫描，获取其当前的准确3D形状（精度达到0.01mm），然后仿真模拟该鞋帮在将来的“压底”工序中会遭受的受力变形情况，来提前预估获得将来受力形变后的喷胶路径，然后机器人根据预估好的、将来要形变后的路径进行精准喷胶。可以看出，针对鞋帮自动喷胶，只能通过逐个单独3D视觉扫描进行个性化定制处理：因为喷胶的精度要达到1mm以内，而柔性鞋帮的个性化自由形变误差就有2-3mm，因此如果将鞋帮错误地看成千篇一律、一模一样的刚体而去采用一模一样的喷胶路径，则必然会由于柔性变形导致喷胶精度无法达到1mm以内。而我们采用3D智能数字化的逐个个性化定制处理方式，则可自动柔性适配好精准的喷胶路径（由于3D智能数字化处理的速度足够快，所以看起来虽然跟生产千篇一律的大货差不多，但实际上每双鞋都是被个性化定制生产的，即每双鞋都已被智能算法精细化地“拿捏和安排”）。

　　这里需要额外提一下3D视觉识别定位的附加好处是还避免了高成本的定制楦。下图左边是标准的鞋楦（成本38元/双左右），如果没有3D视觉，机器人/机械臂是无法对其自动识别定位的，只能通过在鞋楦上方额外安装一个高精度（微米级）加工的金属模组（见下图右。