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0glass工业级AR算法平台——NginABC

AR工业应用 来源:未知 作者:胡薇 2018-10-04 09:16 次阅读

目前,越来越多的AR技术被用在工业场景中,其中最多的便是AR识别和追踪。但在国内,真正掌握识别追踪核心技术应用和专门提供AR识别SDK的创业公司并不多,0glass是其中一家。工业级AR算法必须针对具体的工业场景进行垂直细分、深耕细作,通过聚焦解决长期困扰工业生产的痛点问题,成为支撑工业生产绩效提升的小而美的工具。因此,作为一个技术型公司如果没有技术优势的地方,你和别人的竞争就会处于劣势。

0glass是国内第一家专注工业级AR智能眼镜和算法研发的企业,也是国内工业AR领域的领导者。目前已推出AR智能眼镜0glass Pro 2、0glass danny两大硬件产品。软件方面,0glass用的AR眼镜有核心的算法。据了解,国内很多做AR算法的公司,其算法没有数据分析能力,而0glass做到了。0glass自主研发了全球第一款专门针对工业领域的AR算法——NginABC引擎,以及基于此引擎开发的AR全终端工作辅助系统PSS,为一线员工提供实时指导、透明管理、个人教练以及知识沉淀等功能。

工业领域三大困境和六大痛点

工业领域,主要有三大困境和六大痛点。

首先,是生产困境,怎么把人变成机器人?假如不把人的工作标准化,人的效率比较低,而且可能出现一些错误。比如有一次在香港的机场,有六个技术人员一起维修飞机发动机,结果因操作失误让发动机掉下来了,直接经济损失达到2000万港币。

工业领域一般都具有这四个特点:操作繁琐、流程长,对操作要求标准化、规范化,效率要求高,工作结果安全性要求高。一旦出错,可能造成极大的损失,而且是不可逆的。假如事情发生在飞机上,后果就可能是机毁人亡。但人都有粗心、懒惰和记忆力有限的弱点。

第二个是管理困境,主要是生产困境造成的。第一个痛点是,管理者无法实时管理到工人的每一个工作细节,第二个痛点是无法采集到工人生产过程中的大数据。

例如生产车间主管需要进行管理的工人少则几十、多则几百人。在没有AR眼镜的情况下,假如进行1对1观察记录数据,形成的数据并不客观,而且成本太高;此外,这样的方式不可持续,自然形成不了大数据。

第三个困境是培训方面的困境。培训是人才培养重要的手段,企业的发展中人才是核心,而培训是人才培养最关键的手段。但当前存在工作场景跟学习场景的脱离的困境,即学时不能用,用时不能学。此外,传统培训存在两大痛点,第一是人自身存在遗忘曲线,第二个是传统培训模式不符合人类获取经验的721模型。遗忘曲线是指因学习场景跟工作场景脱离,学了会忘。721模型是微软对培训做的总结,他们在跟实操类工作的培训中发现,培训对员工获取经验的作用只有10%,学习占了20%,而员工技能的获取70%来自在工作中的摸索。

对前面的痛点做个总结,生产的两个痛点,管理的两个痛点和培训的两个痛点,主要因为产业工人的工作方式几十年没有发生改变。现在一线工作人员没有享受互联网信息技术带来的便利,比如汽车维修跟流水线,跟30年前也没有什么区别。

问题的造成,都源自他们没有用到信息技术带来的便利,现在最先进的信息技术终端,即便是最轻便的智能手机也不能解放他们的双手。既然一线工人都享受不到互联网信息化带来的的便利,对管理就会造成问题。

前端没有好的信息化手段,即使后端用再好的信息化管理手段,也无法对等起来。这样也就造成了不能实时了解员工工作细节,不能采集到员工工作的大数据。

AR眼镜的发明,最重要的是解放了员工的双手,把互联网和信息技术的触角延伸到产业工人的身上,让他们初步享受到智能化和信息化带来的便捷,还能将工作和学习两个工作场景融合起来,实现即需、即学、即用、即评。先不说智能化,先把员工的素质提高起来,才有智能化的可能。

AR在工业中的应用,如果仅仅是AR是远远不能解决工业中的真正的痛点性问题。那么针对三大困境和六大痛点,我们怎么应对呢?

0glass工业级AR算法平台——NginABC便应运而生,顾名思义,“A”就是AR(增强现实),“B”就是BD(大数据),“C”就是CV(计算机视觉)。通俗讲就是在AR里实现图像和3D物体识别,实现数据采集和输出并形成分析报表。目前全球做工业级AR算法的公司,据我们了解仅有三家:

第一家,Daqri收购ARToolKit改造为工业级AR算法。

第二家,PCT收购高通Vuforia,也在逐渐改造成工业级算法,其自己表示相当于花3000万美金从高通买住宅楼重新改造为厂房,算法也是如此,由消费级算法改造为工业级算法,难度可想而知,底层均需重构。

第三家,也就是国内的0glass。有两大类产品,一类是硬件:有两款工业级AR眼镜,一款分体机和一款一体机。二类算法工具(SDK)。

0glass的工业级AR算法取名Ngin ABC,为什么要叫NginABC呢?其他的叫AR SDK呢?

NginABC不同于目前市面上常见的ARSDK,NginABC与工业领域的AR应用深度融合,不仅仅考虑AR本身的运动跟踪问题,还要考虑工业应用场景中人和设备数据的整理和汇聚,工业应用场景中特定精度的目标识别。

在工业当中仅仅是有AR这个功能是不够,NginABC引擎和其他通用算法的差异在于其是专注工业。工业级的AR眼镜和算法与消费级的AR眼镜和算法如同PC时代的工业计算机和个人计算机,同样都是计算机,但是产品的设计理念、逻辑和应用场景却完全不同。例如汽车有上万个个零部件,要把所有的数据导入开发包中。如果使用通用的SDK,两年都做不完。如果使用我们的算法,使用符合工业逻辑的SDK,两个星期就能做完。同时有更高的识别精度和更宽广的容错机制。

NginABC工业级算法的架构和逻辑也与消费级AR算法完全不同。要解决工业领域里的刚需,仅仅有AR是不够的,仅仅一个AR功能只是解决了“实时指导”的作用,比如将作业指导书AR化,辅助工人工作;同时还需要识别操作对象或状态是否会正确,工人操作是否合规,这个时候需要计算机视觉CV来识别图像、物体、甚至动作等。0glass AR智能眼镜为了保证通过AR产生的画面指引足够精确,必须进行图像识别,以图像识别为基础产生信息表达。这样在产业工作中,使用AR眼镜进行工作辅导才不会有偏差,比如面对着六个并排的螺丝,需要拧左数第二个螺丝,AR眼镜产生的“虚拟扳手”必须分毫不差指示在第二个螺丝上,为了不让它产生偏差而误导工作,AR眼镜就必须使用图像识别。

有了这些还不够,还需要采集到人的大数据,从而打通任何机器之间的物理隔离,对数据进行数据的采集、过滤、沉淀、分析,在用AR的形式输出给一线工人,同时形成数据报表,辅助管理者做出更明智的决策。

所以0glass的算法叫NginABC,只有具体了这三个功能的算法,才能真正在工业场景使用起来,解决刚需和痛点。

NginABC可应用于开发者版与各方合作实现更多IP产出,开发工业领域中更为细分和垂直的工业辅助和实操类培训的应用。同时我们这套算法即将做成芯片,将应用于工业当中的垂直领域巡检,可以搭载在AR眼镜上、可以搭载在巡检机器人、可以搭载在固定摄像头上、也可以搭载在巡检无人机上。因此,当下的工业AR算法产品必须成为工人的生产力工具,如同机械工程师的扳手,电子工程师万用表

在所有风口热潮中,没有捷径,只有将根基打好,才能在创新中立足脚跟。0glass自主研发工业级AR算法NginABC,不仅是为了核心底层深度算法有一个稳扎稳打的基底,更是为了行业软、硬件能有一个融合发展且低成本的突破。

基于NginABC SDK形成AR全终端解决方案

0glass基于NginABC SDK形成了一套AR全终端工作辅助系统(PSS)和解决方案:

PPS系统和解决方案有四个模块:实时指导,透明管理,个人教练,知识沉淀。

四大模块中,实时指导解决的是熟练工人如何标准化,提高效率,避免失误。即便是素质很高的医生,有严禁操作流程的外科手术,都可能出现把器械遗忘在病人体内的失误,AR眼镜就能避免这样的问题发生。

第二个模块是透明管理,解决了两个透明化,一线员工工作的透明化,可以实时管理;第二个是大数据的透明化,比如一个工人一个步骤花了多少时间,我们就可以提出新的方案,提高效率,或者有更好的绩效考核的方式。

个人教练是个性化的培训,可以针对不同的人用不同的培训方案,用更低的成本实现更好的效果。与实时指导相比,个人教练解决的是从生手到熟手这个过程的问题。

要实现一线员工的知识沉淀是很难的,首先他们是否愿意分享,分享的质量如何,找人培训的话,可能沉淀很慢。有了智能眼镜就像有一个师傅陪着你。用了它以后,因为有大数据,就可以跟其它人对比,并获得反馈,这就是即需、即学、即用、即评。

有了这四个模块在工业AR应用中才能形成一个闭环。0glass的目标是把PSS打造成一套类似于现在ERP的系统平台,80%标准化、模块化,20%根据工业客户的使用场景和需求定制化开发。

0glass AR从工业场景的应用来反推其AR眼镜和算法的产品理念和设计逻辑,从而使其产品与工业场景深度融合。不是手里拿着锤子找钉子,而是发现钉子去做合适的锤子。0glass CEO 苏波表示:“从2016年发布1.0版,到2017年在电力、汽车行业有试点应用,今年还会有大的升级。再次封装成不需要写一行代码的PSS AR全终端工作辅助系统。0glass不追热点、不做投机,专注工业AR,深耕工业AR,专注于发现痛点、理解痛点、解决痛点,才能真正做出符合工业理念、逻辑和场景的产品。”

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原文标题:0glass 工业级AR算法及应用|0glass低调原创

文章出处:【微信号:KingseeAR,微信公众号:AR工业应用】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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