张少华，华中科技大学机械电子工程博士，高级工程师，现任武汉库柏特科技有限公司（简称“库柏特”）研发总监，第十二批武汉3551人才，武汉东湖高新区劳动模范，担任IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing审稿人，申请知识产权合计46项，授权25项，发表SCI/EI论文5篇，承担或参与国家、省、市级科研项目十余项。

本人以计算机视觉为研究方向，库柏特成立于2016年5月，我是公司的第一位计算机视觉算法工程师，一路坚持创新实践攻坚克难，伴随公司的成长而成长。库柏特使命是让具有视觉、力觉的智能机器人服务精准医疗，并在将来能惠及更多行业，在库柏特七年我经历了技术探索、场景探索、产品研发三大阶段和方面的工作。

一、技术探索

2016年11月1日加入库柏特后，第一个任务是研制披萨制作机器人参加11月5日的展会，该机器人通过3D视觉对面团拍照定位，驱动机械臂将面团摊平摊圆。我们知道展会亮相对一个初创公司的意义，我与三位伙伴日夜奋战，其中我采用一种快速易实现的方法解决了面团的定位和识别及手眼协调关键问题，现在还记得11月5号凌晨我们做出第一个披萨饼时的喜悦。

料框取件，即通过3D视觉定位料框里杂乱摆放的物品，驱动机器人无碰撞的抓取，因为其中需要解决3D视觉感知、手眼标定、机器人运动规划等众多难点问题，被称为机器人研究皇冠上的明珠。2016年我和伙伴成功推出料框取件样机，助力库柏特以仅仅20人左右规模，获得了经纬中国4000万元的A轮融资。

2017年9月-11月，我主动承担手眼标定算法研发任务，创新性的提出了一种基于球的手眼标定算法，该方法最大优势是使用方便、成本低，a对标定球精度要求低，乒乓球即可满足；b标定球安装可安装至机械臂末端任意位置，对安装法兰无精度要求。公司首席科技学家李淼博士曾评价说，“这项工作解决了机器人抓取里80%的问题”。

2018年初，我向公司领导建议深度学习和3D视觉是需要重点发展的技术领域，并组建小组开展基础技术研发。基础技术的积累和突破，上层应用就可快速优质实现。2018年10年，我花了7天时间完成了补药机3D定位算法开发，记得当时是周日晚上10点，我在公司完成了原理测试，看着程序跑出预期结果，凭着对底层技术来龙去脉的掌握，我知道这套重新架构的算法系统是公司技术体系的又一次飞跃，第二天上机联调一天，即可稳定运行，而以往算法往往需要经过几个月的联机调试才能稳定。至今，库柏特每台智慧药房补药机（图1)中仍运行这这套定位算法。这套算法也奠定了库柏特鲁棒AI体系的基础。

二、场景探索

有了技术要找应用场景，智能机器人落地的关键是将技术与行业痛点能紧密关联，需要研发人员懂应用行业需求。为了熟悉香菇分类标准，我与同事住在随州市香菇分拣厂的工人宿舍内，与工人一起上下班，熟悉分拣工艺，一待就是一个月。为了熟悉烟草物流行业知识，解决产品在现场偶发问题，我在最热的7-9月份在湖南的烟草分栋车间内蹲守，一边听着机器运转的轰隆声，一边敲代码。最终，完成了项目的落地和应用，获得了工人们的好评。

三、产品探索

企业最终需要好的产品来实现规模化。疫情后公司转型聚焦医疗行业。我成为了超声机器人产品线的第一位员工，一个月时间调研分析，完成了400页的行业调研分析报告，而后先后定义了远程超声机器人（图2)、自主超声机器人和激光肿瘤消融机器人的产品形态，并组建和带领团队持续研发。这些产品获得了湖北省智能机器人创新大赛一等奖等荣誉，并获得了试用用户的一致好评。库柏特CEO闰琳博士说，“超声机器人代表了库柏特的未来”，对超声机器人产品寄予厚望。

医疗机器人领域有星辰大海，是非常有价值、有挑战的领域，后续会本着扎扎实实的作风，继续耕耘，推出更多有临床价值的产品。