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成员自2020年以来
Mech-Mind于2016年10月成立，旨在将智能应用于工业机器人。我们总部位于北京(研发)和上海(销售和部署)，在深圳设有办事处，在德国慕尼黑设有分公司。凭借计算机视觉、机器学习、软件工程和机器人技术方面的专业知识，Mech-Mind为物流和制造业提供高质量和有竞争力的价格的3D视觉引导机器人解决方案。解决方案包括拆码垛、码垛、拣箱、分拣、组装、定位、打胶拣包等。在三年内，来自红杉资本中国、英特尔资本和知名风投的六轮融资已经结束。Mech-Mind也被选为微软ScaleUp的成员(录取率)
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基于3D视觉的先进机器人人工智能(Vincent Guo)
发布07/16/2021
西门子和机械思想为先进机器人应用提供增强的运动规划解决方案
MECH-MIND机器人技术有限公司（机械思想)成立于2016年，其愿景是将智能应用于工业机器人。通过深度学习、3D视觉、机器人运动规划等先进技术，Mech-Mind成功部署了高效、稳定、可靠的智能工业机器人解决方案，解决了物流和制造中的码垛和拆垛、拣箱、订单分拣、机器整理、组装/粘接/定位等问题。其解决方案应用于中国、日本、韩国、德国和美国的汽车整车厂、家电工厂、钢铁厂、食品厂、物流仓库、银行和医院
“Mech-Mind是一家年轻而有前途的公司。它拥有非常有趣的技术，在一个蓬勃发展的领域工作，并获得顶级风险投资公司的投资。另一方面，西门子自20世纪80年代以来一直为生产提供先进的模拟工具，我们将Mech-Mind视为我们希望与之共同成长的战略合作伙伴。”
MECH-MIND用于根据客户要求与CAD绘图开始的传统设计过程。由于机器人解决方案的设计每次由于不同的客户需求而不同，因此工作依赖于工程师的经验来识别设计阶段的潜在问题。此外，基于3D视觉的机器人应用对行业相对较新，因此经验丰富的工程师甚至更难找到。在设计阶段，应该考虑许多事情。工程师必须考虑相机的视野，各种部件的定位公差，设备和部件之间的间隙，机器人臂的奇点等，因此，由于缺乏良好的优化和验证方法，很多东西即使为经验丰富的工程师也可以出错。例如，夹具的机械设计可能是不正确的，这导致许多潜在的碰撞或者机器人基座过高或太低，这限制了机器人的可达性。在商店地板的调试阶段，工程师实现这些问题并不难以修改原始设计并不少见。所有这些合并都会导致成本增加，延迟交付，更长的现场服务持续时间，较低的客户满意度，甚至是客户参与的失败。
MECH-MIND开始与过程模拟Tecnomatix.Siemens的数字制造软件®产品组合升级其工作流程。一旦CAD模型完成，他们的工程师将为机器人细胞和制造过程构建数字双胞胎流程模拟，包括3D摄像机，机器人和夹具，零件和其他相关的制造资源。设计工程师可以测试相机位置以确保所有部件都可以通过相机视野正确覆盖。一旦定义了目标位置，机器人基础的最佳位置可以通过过程模拟自动计算。这些将允许工程师快速验证单元格的布局并使用它来绘制提案或生成竞标文档。
不同的3D相机配置可以使用Tecnomatix过程模拟进行虚拟测试。
一个关键的创新机制为市场提供，它允许机器人自动弄清楚在随机放置的堆中抓住哪个部分，然后执行抓取。这是由Mech-Mind的核心技术在3D视觉相机和处理3D图像的人工智能软件中实现的。其特色的深度学习引擎用于对象分类，分段和缺陷检测。
在西门子的支持下，Mech-Mind将其基于3D视觉的人工智能机器人控制提升到了一个新的水平。Process simulation可以根据要处理的零件的CAD文件，基于物理引擎生成随机放置的零件，然后生成虚拟3D相机的合成图像，就像相机在观看真实世界一样。摄像机像素分辨率、噪声、环境光照效果等，也可以添加到合成图像生成中来模拟实际的摄像机行为。这些合成图像可以被传送到Mech-Mind的图像处理和人工智能训练软件。此外，由于人工合成图像是自动标注的，深度学习算法也可以受益于完美的训练数据集。
现在，Mech-Mind的相机和软件的用户可以享受到综合数字双胞胎的好处。在过程模拟中，工程师可以预先模拟整个过程，以检查过程逻辑和机器人站的布局。如果发现在拣选过程中经常发生碰撞，工程师有机会尽早改进机器人单元布局和抓取器设计。利用合成图像，无需采集物理机器人单元的数据，实现了人工智能引导下的机器人自动路径规划。工程师可以测试ai引导机器人控制方案能否达到客户要求的目标周期时间和取货率。AI算法和机器人控制流程的优化完全可以在软件环境中完成，并立即使用过程模拟进行验证。
Mech-Mind的深度学习算法执行对象分类和分割。
零件匹配后，生成的点云结果可供处理。
Mech-Vision 3D视觉AI软件使用Process simulation发送的合成图像生成目标机器人拾取姿势。
“流程模拟是一个非常强大的工具，通过与西门子合作，我们设法将我们的3D Vision Ai软件，MECH-Vision以及过程模拟，使我们可以设计具有AI和3D视觉功能的整个机器人单元格。最酷的是我们可以模拟和验证该过程，好像我们已经在车间上建造了整个细胞。现在，我们可以在过程中模拟3D视觉和随机定位的对象模拟然后运行AI图像识别软件和掌握和运动计划算法来模拟整个过程。在流程模拟中运行项目时，可以找到很多潜在的错误并解决了Mech-Mind Robotics Technologics Ltd.的创始人兼首席执行官Shao Tianlan先生
当使用Process simulation时，这个值是明显的。我们实现了更短的项目周期，以更少的成本在车间里犯更少的错误。我们可以使用模拟数据来改进我们的人工智能算法，因此设计和部署阶段都变得更容易”，邵先生继续说道。利用数字孪生技术提供的全模拟能力，估计可以节省项目总时间的40%和项目总成本的20%。
用过程模拟的方法对虚拟和真实的机器人操作环境进行关联。
“我非常喜欢与Mech-Mind的合作。我相信，制造业的未来只能通过合作实现。一方面，我们拥有西门子的成熟技术，如工业仿真工具和自动化系统。另一方面，我们也有掌握像Mech-Mind这样新兴技术的公司。西门子数字工业软件公司机器人4.0数字化制造总监Alex Greenberg表示:“我们建立了合作伙伴关系，以最大化我们为制造业客户带来的价值。”
西门子继续与制造行业的领导者合作，打造可持续性、安全性、质量和符合性更好的产品和系统，使他们能够更好地为客户服务，为更繁荣的世界做出贡献。