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【中鋼AI現場2：如何靠微米級控制力年省成本千萬？】熱浸鍍鋅AI應用大解密

微米級鍍鋅厚薄如何控制的恰到好處？既要賦予足夠耐蝕性，又要不超量用鋅降成本，秘訣是用AI達成精準生產控制，再用影像辨識找瑕疵，維持鋅層表面品質

文/翁芊儒 | 2021-03-04發表

攝影／洪政偉

生活中隨處可見鍍鋅類產品，凡是有耐腐蝕需求的鋼鐵加工製品，包括作為建材使用的浪板、擔當汽車門面的汽車鈑金、每天都要打開的電冰箱，還有高階電腦伺服器外殼、傢俱、彩色底板、滑軌、風管等等，都可能是運用中鋼的熱浸鍍鋅鋼捲，加工製作而成。

熱浸鍍鋅鋼捲，是中鋼的塗鍍產品中的其中一項，年產量約有87.5萬噸。中鋼軋鋼三廠第二熱浸鍍鋅課課長羅萬福就指出，每一批出產的鋼捲，都需根據中下游客戶需求，客製化調整鍍鋅膜厚，或是進行化成處理，在鋼捲表面進行鉻酸鹽、耐指紋處理等動作，來因應不同加工製品所需的特性。

比如說，部分高階電腦、伺服器的外殼，不會再進行烤漆，而是直接裸用鍍鋅後的鋼片，對這些廠商來說，就會要求鍍較薄的鋅層，才能維持產品表面品質美觀。相對來說，生產建材浪板的廠商，對鋼捲表面品質的要求就較低，而且考量到浪板恐架設在環境不佳的地方，反而要用越厚的鋅層，來製造高耐蝕性的產品。

由於不同客戶要求的鍍鋅模厚都不同（內行說法會用鍍鋅模重，以「公克／每平方公尺」來計），如何精準控制鋅層厚薄，就成為中鋼熱浸鍍鋅廠的一大挑戰。

中鋼技術部門代理副總經理鄭際昭指出，不同產品有不同規格的鍍鋅膜厚，若鍍的太多、高於客戶需求的厚度，由於鋅是高成本的原料之一，就會造成成本的浪費；若鍍鋅層不符合產品規格，又將導致客戶無法使用或加工後續問題，造成品質客訴。「如何控制的剛剛好，讓客戶審核過關，又能省成本，這是我們的目標。」

開發控制鍍鋅膜厚的自動調參AI，年省成本1,600萬元

為了更精準控制鍍鋅膜厚，來減少生產浪費，中鋼用AI開發了控制鍍鋅膜厚的製程調參AI，試圖解決製程中的大量複雜參數，如何影響鍍鋅膜厚的問題。這類製程調參AI，也正是製造業最典型的AI應用之一。

鄭際昭解釋，要將鍍鋅厚度控制的恰如其分，並不容易，因為鍍鋅層厚薄的生產參數，包括氣刀開口大小、與鋼帶的距離、氣刀的氣壓、鋼帶厚度、鋼帶溫度、產線速度等多重變因，都會影響鍍鋅膜厚。

過去，這些複雜參數的調整，都靠老師傅的經驗來人工調參，羅萬福表示，由於不同老師傅之間又有不同的經驗法則，雖然留存了一本本抄滿生產參數的筆記，但後人看不懂也難以吸收，造成經驗傳承的斷層，「這對於面臨員工退休潮的中鋼來說，是很大的問題。」

而且，過去調整完參數後，需要等鋼帶經過100～200公尺的冷卻，才有辦法進行線上鋅層厚度量測，若量測當下發現鋅層過厚或過薄，回頭調整生產參數時，中間就已經多生產了上百公尺的鋼捲，換句話說，從參數調整到成品量測之間，存在冷卻的時間差，「中間多鍍的鋼帶，就會造成浪費。」鄭際昭說。

為了克服這兩大問題，中鋼約從2年前開始投入製程調參AI的研發，先自動化蒐集生產參數，累積上萬筆大數據資料後，建立了一個AI模型，來歸納在不同參數組合下，所造成的鍍鋅膜厚變化。

去年初上線這項應用後，將參數帶入AI模型中，就能即時預測出鍍鋅膜厚，雖然比不上直接量測的數據精準，但是，以此來即時修正生產參數，能避免冷卻期間造成的鋅層浪費，對於鍍鋅膜厚的控制，也比人為設定更準確。

羅萬福指出，傳統人工調參仍然有約20%會失準，但投入AI後，約只有3%結果失準，準確率達到97%左右，更能減少約4.5%的鋅層的浪費。換算下來，一年就能省下1,600萬元的成本，帶來上千萬元的效益。

建立檢驗區瑕疵辨識AI，降低人工目檢負擔

除了鍍鋅膜厚的生產控制面臨挑戰，熱浸鍍鋅廠的另一大難題，則位於檢驗室中，以人工檢測鍍鋅鋼捲的表面缺陷時，具有一定程度的漏檢率。

實際走訪檢驗室，可以了解到員工過去要查驗鋼捲，需要在快速傳輸的鋼帶上，識別出鋼捲表面的缺陷，而且，不只要識別鋼捲單面的缺面，更要透過鏡面反射，同步識別雙面的缺陷，格外考驗員工眼力，「所以我們都找年輕人來看，眼力比較好。」羅萬福笑著說。

但是，人力識別缺陷的方法，仍有其侷限，除了不是所有缺陷都能肉眼識別，人也一定會眨眼，無法不間斷盯著鋼捲檢驗，加上鋼帶一直在動態傳輸，都提升了識別缺陷的難度。羅萬福舉例：「以前比較誇張的狀況，檢驗員還會因為沒有檢查完全，把鋼捲送到處理線慢慢看，但這樣會增加出貨的時間，造成產線的負擔。」

為此，中鋼導入了另一個同為製造業的典型AI應用，訓練出瑕疵檢測模型，透過影像辨識技術，在即時的鋼帶影像畫面中自動標記缺陷的位置、形狀、大小、嚴重程度，抓出缺陷後，再經由人工複查是否確實。換句話說，過去要由人工全檢所有鋼捲的查驗流程，現在能以AI自動辨識來取代，人工只需複查經AI標示出缺陷的鋼帶區域即可，不僅大幅省下查驗人力，更提升了缺陷識別的的準確率。

羅萬福指出：「過去用人工檢驗，會有一定的漏檢率，可能5%～10%，真的很難每一個缺陷都看到。」但在加入AI後，幾乎不再發生漏檢，瑕疵辨識準確率提升到95%以上，進一步提升了鋼捲品質。

人工查驗除了有漏檢的風險，更大的問題，則是在於沒有一套記錄的機制，將鋼帶表面的查驗記錄保存下來。

「以前遇到客戶說，在100公尺的地方有一個缺陷，你們怎麼沒看到？我們就只能認了，因為沒有記錄。」羅萬福指出，沒有記錄機制，就無法得知缺陷到底是發生在自家工廠，還是客戶的工廠中。

但現在，透過AI檢查鋼捲表面，自動標示出缺陷位置與種類後，將這些紀錄留存下來，未來遇到客戶反應類似情形，就能提供當初查驗留存的缺陷地圖（Defect Map），來證明工廠出貨時的品質無虞。

「所以我們不只是導入AI，還把整套記錄建立起來。」羅萬福說。

目前，檢驗區的瑕疵辨識AI已經在去年正式上線，但這項技術，還不足以完全取代人工查驗，除了缺陷處需人工複查，部分非表面瑕疵的缺陷，比如鋼片側面成波狀等形狀缺陷，還是需要靠人眼來識別。

進料區也設瑕疵辨識AI，找出上游廠缺陷鋼捲

除了在後段的檢驗區導入瑕疵辨識AI，中鋼也正在將該技術導入前段進料區。這是因為，部分在後段檢驗到的鋼捲表面瑕疵，可能不是在熱浸鍍鋅廠造成，而是在前一廠區製成鋼捲時，就已經生成。

羅萬福指出，一般來說，鋼品表面的缺陷可能是在傳送鋼帶的過程中，因下方滾輪沾附不明物體，而在鋼帶表面殘留印跡，「不外乎是壓痕、刮痕、或是一些污染，」當發現這些缺陷，就得去找出造成缺陷的來源，並確實清除乾淨，確保下一捲鋼捲的生產過程不會留下缺陷。

然而，在後段檢驗區查驗出缺陷，回頭在製程中查找缺陷來源時，若缺陷並不是在熱浸鍍鋅廠區生成，可能需要花費更多時間來判定缺陷來源。不只如此，熱浸鍍鋅產線從頭到尾大約要經歷2,000公尺的加工運送，若是在前一廠就已經產生嚴重缺陷，原本就不合格的鋼捲，又多進行了近2,000公尺的製程，對鍍鋅原料來說也是種浪費。

「如果可以在進料區就先檢測出來，就能馬上可以判斷，這一捲鋼捲還要不要繼續生產。」羅萬福說。

而且，越早發現缺陷，也能越快通知上游工廠找出生產流程的問題，不只能避免產出更多有瑕疵的鋼捲，快速撤查出同一批生產的瑕疵品，也能減少其他下游廠誤用瑕疵品的可能性。

因此，中鋼正在開發前段進料的瑕疵辨識AI系統，但不是只用於找出缺陷而已，而是要與後段檢驗區瑕疵辨識系統所拍到的畫面，進行整合比對，來檢視前端所發現的缺陷，是否就是造成後段缺陷的原因，藉此建立缺陷演化分析的AI模型。

這個AI模型，能用來判斷進料時不同類型的瑕疵，經鍍鋅製程後是否還會留存下來，當模型越準確，就能判斷前段缺陷的危害程度，來節省更多的浪費。

「這就是我們的產業專業知識，去定義出這個缺陷類型是不是刮痕、這道刮痕鍍鋅後還能不能看得見、這捲鋼捲能不能繼續生產？」羅萬福說。

羅萬福表示，若在後段檢驗區發現鋼捲瑕疵，一噸鋼捲就要損失200美元以上，一捲鋼捲約20噸重，換算成臺幣，就會損失12萬元以上，「能即時找出缺陷，預先判斷要不要繼續生產，就是成本控管的關鍵。」

若用一句話來解釋熱浸鍍鋅方法，就是將鋼捲放入鋅槽，使其雙面都沾附鋅液，讓鋼片表面附著一層薄薄的鋅，能耐腐蝕。不過，實際上要生產出一捲捲數噸的熱浸鍍鋅鋼捲，需要經過一連串複雜的處理流程，先後進入進料區、退火區、鍍鋅區、調質整平區、塗覆區、檢驗區、出料區，才能完成熱浸鍍鋅的作業。

中鋼開發的AI應用，位於生產流程中的進料區、鍍鋅區與檢驗區。在進料區與檢驗區，運用了AI瑕疵檢測技術，來取代部分人工查驗作業，在鍍鋅區，則運用了AI製程調參的技術，找出不同生產條件下的最佳化製程調參作法。

１ 進料區：進行的解捲、剪裁、焊接的步驟，先運用解捲機，將入料的鋼捲攤開，剪裁後，再利用焊接機，把兩個鋼捲接在一起，形成一個連續鋼捲，類似於將兩個捲筒式衛生紙的紙面連起來的樣子。

2 退火區：透過溫度變化，達成特定產品所需的機械性質，比如高強度鋼，需要在特定製程條件下才能生產而成。

3 鍍鋅區：鍍鋅區主要配備一個鋅槽，並透過氣刀來將多餘的鋅液刮除，藉此來控制鋅的膜厚（公克／每平方公尺），中鋼可生產單面每平方公尺40～200公克的熱浸鍍鋅鋼捲，越薄的鍍鋅層，用於越高階的產品，也越考驗鍍鋅的技術。

4 調質整平區：運用調質軋延機將剛鍍完鋅的光滑鋼板，依據客戶的需求，加上特定的表面紋路，比如部分要求高粗糙度的鋼板，就會以調質軋延機賦予特殊的表面。

5 塗覆區：在鋼品表面進行特殊處理，比如在用於家電外殼的鋼板上，進行耐指紋處理；又或是在用於抽屜滑軌的鋼板上，塗上高潤滑塗劑，確保鋼板能承受超過一萬次的拖拉。

6 檢驗區：查驗每一捲鋼捲表面是否有瑕疵。檢驗室內設置了鋼捲的垂直檢驗區及水平檢驗區，前者需透過鏡面反射，同步識別鋼捲雙面缺陷，後者則能從不同角度發掘瑕疵。

7 出料區：依據客戶對鋼捲寬度與重量的需求，將鋼捲裁邊修改成特定尺寸，再分捲成不同噸數的鋼捲，或是將鋼捲焊接成超過原尺寸的鋼捲來出貨。

AI瑕疵辨識如何取代人工目檢

作業流程？

實際走訪檢驗室，可以了解到員工過去要查驗鋼捲，需要在快速傳輸的鋼帶上，識別出鋼捲雙面的缺陷。但是，過去的作業流程，存在一定漏檢率，更可能因為沒有檢查完全，把鋼捲送到處理線重複檢驗，而延遲出貨時間，造成產線負擔。（如圖示：人工目檢1、2）

導入AI後，透過影像辨識技術，員工現在已經可以坐在控制室，看系統自動抓出鋼捲表面缺陷，再進行人工複查。如此一來，不僅大幅省下查驗人力，更降低了缺陷識別的漏檢率。（如圖示：AI作法1、2）

除了在檢驗區導入，中鋼也正在開發進料區的瑕疵檢測AI，要提前檢驗出上游鋼廠造成的瑕疵，攔截瑕疵品進入產線加工，來減少鍍鋅原料浪費。（如圖示：AI作法3）

人工目檢１

人工垂直檢驗鋼捲

人工目檢２

人工水平檢驗鋼捲

AI作法１

以攝影機蒐集鋼帶表面影像

AI作法２

系統自動標示缺陷位置與種類

AI作法３

訓練進料區瑕疵辨識AI

附圖：過去得靠老師傅依據經驗法則來人工調參的作法，現在已經看不到了。以前，老師傅需將每一次的參數設定抄寫到筆記中（如圖所示），但現在透過AI，能更精準掌控特定生產參數下的鍍鋅膜厚。（攝影／洪政偉）
圖解熱浸鍍鋅生產流程
攝影-洪政偉
過去要查驗鋼捲，員工需要在快速傳輸的鋼帶上，識別出鋼捲表面的缺陷，且不只要檢查單面，透過鏡面反射，還得同步識別鋼捲另一面的缺陷。圖為垂直檢驗區的實際檢查流程。（攝影／洪政偉）
除了垂直檢驗，查驗人員也需水平檢驗鋼捲，從不同角度發掘鋼捲表面缺陷，比如沖模過程中，可能產生類似於污點的缺陷，即可在此檢驗出來。（攝影／洪政偉）
為了取代人工目檢，中鋼將攝影機裝設在垂直檢驗區的鋼帶底部，也就是圖中綠色雷射光點的位置；拍攝到的鋼帶表面影像，則會顯示到控制室的螢幕畫面中，同步進行影像辨識來查找瑕疵。（攝影／洪政偉）
在控制室內，員工可以直接從螢幕看見鋼捲表面檢查情形，若AI偵測到任何瑕疵，系統會同步標註出缺陷位置、形狀、大小、嚴重程度，提供明確的缺陷資訊，節省人力目檢的負擔。（攝影／洪政偉）
左邊螢幕是檢驗區瑕疵檢測系統，右邊螢幕則是進料區瑕疵檢測系統。目前，中鋼正在開發進料區瑕疵辨識AI，更要藉由與後段瑕疵辨識所拍攝畫面的比對，來建立缺陷演化AI分析模型。（攝影／洪政偉）

資料來源：https://www.ithome.com.tw/news/142941

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鐵達尼號的陰謀論
各位大家好，歡迎來到HenHenTV的奇異世界，我是Tommy.
今天我們就來說鐵達尼號的陰謀論，大家也曾經被這個電影的情節感動，那些在面臨死亡依然處之泰然的紳士們，讓弱小婦孺先上救生艇，還是在汽車裡面的手掌還有水蒸氣呢？哈哈哈。。。
雖然這個船的傳說已經很多了，不過還是有很多疑點，讓人不得不懷疑這些其實根本就是陰謀
1. 疑點一：很多人預知這個船會沉沒。
這個被名為：永不沉沒的船鐵達尼號，Titanic,源自以古希臘的巨人族，Titan泰坦巨神，象徵著巨大和力量，船的副手更大放厥詞的說：就算上帝來到也弄不沉這艘船。但是卻在首航的途中沉沒，的確實有點諷刺。但是有大概五十多富豪在上船之前就取消了上船，或者是沒有上船。
當時能上船的人非富則貴，頭等的套房船票大概是當時的870英鎊，相等於現在的五萬美金，其中取消上船的人就包括JP morgan，摩根家族是壟斷了華爾街和銀行界的巨頭，他在上船前取消行程，對他來說，可能這並不是什麼大錢，但是有謠傳這個沉船事件就是他一手策劃的。
大家知道鐵達尼號是由英國白星航運公司打造的，而這間公司一直以來都是負債累累，而他公司旗下的船都發生過意外，包括在鐵達尼號的姐妹船奧林匹克號和之前的一艘戰艦相撞，過後的不列顛號被U-76潛艇擊沉，真的但是由於保險公司覺得錯在奧林匹克號，所以拒絕賠償，而那個時候，他們正在打造鐵達尼號，令白星公司的財務雪上加霜，那麼鐵達尼號最大的股東是誰？就是JP morgan，他幫鐵達尼號買了巨額的保險，船造價7. 5mil但是卻買了五百萬的保險。對於一艘‘永不沉沒’船，的確是高了很多。
但是在出航前JP morgan就因為肚子痛取消行程，但是卻被記者拍到他和他的情婦幽會，而且還健康的很。
他們原先計劃是讓奧林匹克號代替鐵達尼號沉沒，因為無論是外形上和體積大小，都和鐵達尼號幾乎一模一樣，因為如果他們在預訂日期還沒讓鐵達尼號出航，公司就會破產，而最快的方式就是翻新奧林匹克號，那個應該比做整艘船來得快。而且如果大家看回奧林匹克的相撞的照片和現在沉了鐵達尼號做個對比，你會發現他們兩艘船是有點相似，是否他們草草的把之前的破洞補回去？
還有傳聞有一艘沒有人的船隻在尾隨著鐵達尼號，船上有3000多個救生衣，但是全員才有15人。那個就是加利福尼亞號，這艘船為何帶著那麼多的救生衣，但是卻離沉船的地方徘徊，而不去救援呢？我們會在過後講到。
而且在船上也有摩根家族的三個死對頭，John Jacob Astor，Benjamin Guggenheim和Macy百貨的創辦人Isidor Straus也在這個船難中死了。John Jacob是當時是船上最有錢的人，而Isidor則是選擇和他老婆留在船上，不要上救生艇。這三個就是反對美聯儲的成立，而在他們三人死去過後，美聯儲就在那個時候通過了。
還有幾個人也是在上船前被換了下來，包括原觀察員，而且還把望遠鏡鎖在保險箱裡面，換上一個臨時工代替，
在沒有望遠鏡的情況下，需要夜晚用肉眼觀察冰山的確實有點不合理，而且白星航運的主管不知道為什麼要求船長用最高時速23海里來前進，就相等於時速45公里。
而且早在航行的10小時前，他們已經接獲6次的通報關於在前方有冰山，還有一個通報來自被圍困加利福尼亞號。但是加利福尼亞號的無線通報員Evan和鐵達尼號的通訊員Jack Philip通訊時，收到對方的粗魯回覆，因為他正在幫頭等艙的貴賓發送電報和股票買賣的訊息，叫Evan閉嘴不要煩他，結果在15分鐘後就撞上冰山了。
疑點二，沉船沉得有點快
我曾經是在郵輪公司工作過，也因為是在船公司工作的關係，我有幾次可以免費上船去玩，他們有專人帶我們去到船倉的內部去參觀，包括他們船員的住宿空間，中央廚房，酒吧，還有隔水倉門，而在船倉進水的時候，這些閘門回自動關閉，以防止船繼續沉沒。而鐵達尼號裡面一共有16個隔水倉。就算再巨大的冰山，如果迎面撞擊，應該也不會沉沒，但是是否真的有撞上冰山，卻沒有人可以證明，除非真的是前五個隔水倉同時進水，不然隔水倉應該可以暫時讓船停止沉沒。
他們有提供幾個有可能是令五個隔水倉同時進水的原因。
第一個，就是他們用的偷工減料的材質，像之前說的，白星航運已經面臨破產了，
平時船身的接縫是需要用機器來打入鋼鐵鉚釘（mao3ding），為什麼需要用到機器？因為鋼板的厚度大概50mm，要貫穿並且連接需要用到大型的機器，而整艘船需要用上300萬支鋼鐵鉚釘。而且據了解，他們的鋼板純度也不佳，擁有大量的礦渣，而如果在高溫或低溫之下，鋼板會變得特別的脆弱，更何況是純度不高的鋼板呢？
還有由於船頭太過巨大，所以船頭上用人手打入的，但是為了方便工人，他們用了沒有鋼鐵鉚釘強度的鍛鐵鉚釘。
Robert Duane Ballard ，羅伯。巴拉德，用聲納技術探測沉在海底的鐵達尼號，沒有發現大洞，也沒有發現貫穿五個隔水倉的裂痕，而是在船頭部分發現很多小小的洞，這就是可能鋼板結合不好，或是鍛鐵鉚釘脫落造成船倉進水。
那如果說是撞冰山，保險公司就會賠償，但是如果是因為鉚釘的關係而令船沉沒，那麼就不會賠償了。只是船都沉了，當時保險公司沒有任何的證據去調查啊
還有船上的乘客回想起聽到一聲巨響是否是真的撞到冰山，還是鋼板破裂的聲音，沒有人能證明。
第二個，就是隔水閘門焊接不佳還有引擎著火爆炸，大家可以看看鐵達尼號的船構造，他們以前的引擎是用煤礦的，船一共有六個焚化爐，每天一共有160個工人不停的往裡面扔煤，每天需要消耗600噸的煤，在出航的前兩天，在6號引擎爐灶發生了大火，你可以看看這張照片的黑色位置，如果是因為火災而造成的金屬軟化，加上在零下2度的海水裡面，加上用上不良的鋼鐵和鉚釘，那麼鋼鐵就會變脆而破裂。
還有就是閘門的焊接不好，所以當船倉進水時，閘門根本不能發揮功效等等。
疑點3，加利福尼亞號為什麼不及時救援？
這個戰艦就是剛才我們講的被冰山圍困的船，這個船距離沉船地點大概是20海里，就大概是93公里左右，要去的沉船現場只需要大概一個小時多，那麼為什麼他不來救援呢？原因就是剛才船上的通訊員Evan已經在之前通知過鐵達尼號的通訊員John Philip，被對方粗魯的回應過後就睡覺了。而58海里的另外一艘船Carpathia接獲的求救訊號，而用了4個小時才趕到現場，在船難開始時，鐵達尼號也多次發射求救信號彈，但是沒有準備到信號彈，只用禮炮來代替，別人看了會不會以為是放煙火呢？
如果是因為禮炮而忽略救援，這個我可以了解，但是船上也用燈光來發出摩斯密碼的求救信號，但是都沒有人看見，除了是加利福尼亞號的全體船員都睡覺了，總會有一個人看到吧？
這裡有一個蠻科學的解釋，由於在沉船地點是在逆溫氣候的位置，就是冷熱空氣層的交叉，這種現象就會讓光折射，所以在船上的人有可能看到的一堆光，或者是根本看不到。所以在船長和船員看到一堆光以為是UFO的傳聞，可能是因為這個吧！
而在鐵達尼號的觀察員其實是臨時工，也沒有望遠鏡，看到冰山時已經太晚了，而且船的大副命令轉陀，如果是直撞可能會沒事，但是就是因為左轉，冰山摩擦船身造成非常多的細縫，這才是造成沉船的原因。而且鐵達尼號船上的救生艇才有20艘，是因為他們覺得太多救生艇擋住了視野，所以把40艘救生艇卸下來。
這些種種的自負驕傲的行為，讓1500無辜的人白白葬送了性命。
當這些富豪們在面臨生命抉擇時，選擇了讓弱小婦孺們先上船，而且有些人更從救生艇上下來和她心愛的人一起度過最後的兩小時，也有人假扮成女人上船，也有人在船上拉著小提琴，如果是你，你會怎樣做？在生命最後關頭，你們是否可以坦然的面對，並且還保持人性呢？
好啦！今天影片就到這裡，如果喜歡這個影片就按贊和分享出去，也記得訂閱HenHenTV哦～我們下個奇異世界見，Bye Bye。

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