Компания Hikvision Rayin, основанная в 2020 году и входящая в инновационный контур Hikvision, представила на промышленной выставке оборудование для 3D-рентгеновского контроля полупроводниковой упаковки с субмикронным разрешением. По заявлению президента компании Ван Вэя, устройство обеспечивает измерение с точностью менее одного микрометра, трёхмерную реконструкцию изображения и анализ дефектов. Это заявление производителя, и независимых тестов оборудования в открытых источниках пока нет.
Новинка расширяет продуктовую линейку в двух направлениях: контроль передовой полупроводниковой упаковки и лабораторный анализ отказов. Ван Вэй отметил, что глобально в этом сегменте работает не более десяти игроков, а в Китае — лишь единицы. По его оценке, по производительности устройство достигло первого мирового эшелона, а в сложных задачах обнаружения дефектов может опережать конкурентов за счёт более сильных ИИ-моделей и алгоритмов улучшения изображения при низком отношении сигнал/шум. Эти утверждения требуют независимой верификации.
Ключевой тезис интервью: искусственный интеллект превращает рентгеновский контроль из выборочного в сплошной. Традиционно рентген использовался для лабораторного анализа или выборочных проверок, поскольку автоматическое понимание изображений было ограничено. С внедрением глубокого обучения, а затем и больших моделей, оборудование получает возможность автоматически интерпретировать снимки, что делает экономически оправданной установку на каждой производственной линии. Ван Вэй проводит аналогию с промышленными камерами, которые за 2015–2020 годы стали массовым средством контроля поверхности.
Приведён конкретный пример: контроль шарниров складных смартфонов. Шарнир содержит сотни деталей, и ручной осмотр с лупой не обеспечивает стабильного выявления внутренних дефектов. По словам Ван Вэя, внедрение рентгеновского контроля с ИИ позволило снизить уровень брака на порядок. Это заявление компании, методика измерения не раскрыта.
Отдельное направление — пищевая промышленность. Помимо обнаружения костей и посторонних включений, Hikvision Rayin реализовала определение жирности мяса с использованием спектральных характеристик рентгеновского излучения и ИИ. Ван Вэй утверждает, что система способна обнаруживать кости толщиной около одного миллиметра. Ранее такие возможности были доступны лишь у нескольких зарубежных компаний, а оборудование стоило дорого.
Большие модели, по словам руководителя, решают проблему быстрого развёртывания. В промышленности новый тип изделия часто нужно запустить в производство за один-два месяца, тогда как традиционное обучение модели требует тысяч размеченных изображений. На базе большой модели Hikvision Guanlan для нового класса изделий достаточно одной-двух сотен снимков, а для модификации уже известного типа — около десяти. Это заявление производителя, независимых сравнительных тестов скорости обучения нет.
Помимо распознавания дефектов, ИИ используется для автоматической настройки параметров изображения и шумоподавления. Ван Вэй прогнозирует переход к «самоэволюции» оборудования, когда устройства будут улучшать свои алгоритмы с минимальным вмешательством человека. Это прогноз, а не подтверждённая возможность.
Стратегически Hikvision Rayin опирается на ресурсы материнской компании: собственные производственные площадки служат полигоном для отработки решений, а общая технологическая база, включая большую модель Guanlan, недоступна большинству конкурентов. Ван Вэй также отмечает, что китайские компании выигрывают за счёт близости к реальным производственным сценариям и готовности выполнять мелкосерийные заказы, от которых отказываются зарубежные игроки.
Ограничения материала: все технические характеристики и результаты приведены со слов представителя компании. Нет независимых тестов, данных о стоимости оборудования, энергопотреблении, требованиях к обслуживанию и совместимости с производственными линиями разных поколений. Заявление о «первом мировом эшелоне» не подкреплено сравнением с конкретными моделями конкурентов.
Практическое значение: если заявленные возможности подтвердятся, субмикронный рентгеновский контроль с ИИ может расширить применение технологии в передовой упаковке полупроводников, лабораторной метрологии и высокоточном производстве. Для массовых отраслей ключевым фактором станет снижение стоимости владения и времени развёртывания. Сейчас это скорее направление развития, чем готовая рыночная реальность.