10月27日，由中国亚洲经济发展协会、亚洲品牌集团、《环球时报》社、一带一路总商会、澳门商报、东盟-中国工商总会、亚太第一卫视等单位共同主办的第17届亚洲品牌盛典在海南海口盛大举行。此次盛典最具关注度的就是“2022亚洲品牌500强”的发布。第六镜科技凭借强大的综合实力和影响力，荣登“2022亚洲品牌500强“榜单，一同上榜的还有华为、三星、阿里巴巴、腾讯、中国移动等亚洲名企。

据悉，亚洲品牌盛典已成功举办16届，并连续十余年发布《亚洲品牌500强》榜单，业界公认其具备科学性、客观性和权威性，已成为政府管理、机构投资、企业战略制定、资源优化配置的重要参考。

创新科技，打造独特品牌价值

第六镜科技集团是一家提供城市治理和智能制造人机协作解决方案的人工智能公司。致力于通过自主研发的人工智能技术、丰富的人工智能技术应用经验、创新的产品和专业化服务为行业赋能。集团针对算法生成、软硬件研发、品牌管理、市场运营等业务需求在北京、西安、成都、昆明、新疆、天津、莫桑比克、伯明翰、墨西哥等地成立分支机构及办事处。

自2014年成立以来，凭借在人工智能领域的卓越研发能力，多次在FDDB、LFW、Megaface等全球知名计算机视觉算法测评竞赛中登顶冠军。西安和成都两家全资子公司先后荣获国家高新技术企业、“专精特新”和“瞪羚”企业认定，现拥有自主知识产权的国家专利及软件著作权160余项，与西北工业大学、电子科技大学、西安电子科技大学等多所国内双一流高校及中电科、河钢集团、新兴铸管等大型企业成立人工智能联合实验室，并达成战略合作。

集团以 “成为人工智能与人类智慧的桥梁”为使命，以“赋能行业，打造独具匠心的AI工具”为愿景。在城市治理领域，为智慧校园、社区、园区、景区以及疫情防控等场景提供智慧高效的管理和服务工具；在智能制造领域，助力钢铁、煤炭、焦化等工业场景实现智能化管理和精细化生产。

技术赋能，助力工业行业转型发展

近两年，第六镜科技在工业领域深入探索机器视觉的研发和应用落地，深入钢铁制造、焦炭化工等流程工业场景，打造了定位、分拣、监测和检测四大解决方案。并相继推出了物料编码识别检测、炉辊结瘤检测、热态长材表面质检、数字化仓储、运料皮带撕裂监测等智能方案，助力企业实现降本增效提质。

其中，作为最重要的一项成果方案，热态长材表面质检系统为钢铁行业智能化转型发展带来了重要意义。

热态长材表面质检通用解决方案

钢铁行业作为我国国民经济发展的支柱产业，涉及面广，产业关联度高。近年来，随着钢铁产量的逐年增加，对钢材的质量检测速度和精度也提出了更高的要求。而传统的钢材质检主要以人工目检为主，检测过程需要耗费大量人力和时间，并且所有的检查测量都只能在低温环境下进行，检查滞后性大。而且长时间做单一的质检工作无可避免会出现漏检、错检情况，极易造成批量性的质量事故，产生直接经济损失。

针对钢铁行业质检的痛点和困境，第六镜科技深入工厂一线调研，从课题开设、试验、技术改进到产线示范，历时两年推出了自主研发的“热态钢轨轮廓测量及缺陷检测装置”。这是一款国产自主可控、支持数据对接、支持热态测量检测的高精度钢轨质检设备。该装置采用固定2D+3D光学测量方式，用于生产线上连续检测热态钢轨表面和尺寸精度。系统测量标准最高可达到1200℃，在钢轨热成型阶段就能反馈其表面质量和轮廓尺寸数据，支持检测速度大于6m/s，3D精度达到0.1mm。突破解决了钢轨人工检测滞后、漏检错检等问题，减少成品废弃损失。同时，将检测环境提前在钢铁的热态环节，红热条件下发现瑕疵，使检测出的次品有“回炉重造“的可能，有效降低次品率，切实为钢铁行业产线生产降本增效。

与传统人工检测相比，该表检装置2D+3D的光学测量方式，不仅能采集钢材表面图像信息，而且能实现对全尺寸轮廓的三维重建，使缺陷的位置定位更加精准，再通过深度学习算法对缺陷进行识别分类，让每一个凹陷、凸起都无从遁形。

此外，该装置不仅用于同类型重工业冷态或热态环境下的钢轨、铸管、轧钢、钢坯等各类工业产品的缺陷检测，还可用于测量多种界面形状的产品轮廓，如圆形、方形、螺纹钢、六角形、梁轨、T型、 H型，以及其他长材产品、塑料管材与棒材、玻璃铝条、木塑等长型材料的表检与质检。无论生产质检状态处于热态或冷态，这种全轮廓测量方式使设备都可以对产品表面的折叠、翘曲、凹坑、凹槽、凸耳等缺陷进行精确定性及定量的检测。

躬身入局，赋能工业，第六镜科技通过丰富扎实的实际场景应用经验、自主可控的核心技术优势，深耕细作，研发创新，持续探索工业场景的AI应用落地，推动智能制造的高质量发展。目前，第六镜科技已与河钢集团、新兴铸管、旭阳集团等行业龙头企业达成战略合作。

从创新到品质，从产品到品牌，第六镜科技始终围绕着“赋能行业，打造独具匠心的AI工具”的初心愿景。未来，第六镜科技将持续构筑品牌影响力，创造更多智慧场景，让智慧生态遍及每个角落。

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