检测效率提高8倍,节省80%人力,感图科技用“人工智能机器视觉”赋能工业精密检测

关注
感图科技
上海人工智能
计算机视觉技术应用服务商
最近融资:C2轮|数亿人民币|2018-04-17
我要联系
在今年九月份的2019DEMO CHINA创新中国·未来科技节,感图科技一举夺下Qualcomm和红杉基金智能互联大赛的冠军以及DEMO GOD 终极PK的总冠军。

2019年,随着国内人工智能技术和5G应用的推进,芯片、物联网IOT乃至“AI+”产业迅速进入了关键的冲刺阶段。

在大市场泡沫与垂直领域机遇并存的大环境下,“感图科技”瞄准了AI机器视觉领域,专注于用AI视觉技术赋能传统制造业,代替人工目检,为高端工业精密检测场景降本提效。

感图科技CMO蒋帅告诉创业邦,专注于这一领域,是考虑到了两方面因素:其一,全球工业视觉的整体规模在不断扩张,年均增长率已达14%,存增量市场可观;其二,目前在AI视觉领域中存在大量痛点问题,每年有15%~30%的工厂工人在目检岗位,速度和稳定性差,而依靠传统机器视觉模式匹配技术,会遇到强干扰问题,导致识别不精准。 因此80%的SMT产线都没有配备传统机器视觉的AOI设备。

现阶段,感图科技已推出了基于人工智能深度学习的工业图像采集、标注、训练和分析系统的感图“明鉴者产品线。蒋帅表示,明鉴者产品有两种形态,一种是AI缺陷检测机器人,包括数据采集模块、决策实施模块和AI检测系统,另一种形态是搭载AI检测系统的AI视觉中枢主机,主要提供给集成商及设备供应商。

企业客户在使用感图明鉴者后效果明显。以精密制造柔性电路板缺陷检测为例,在此之前,人工目检效率很低,需要借助放大镜等工具,平均每10~15秒检测一片。但使用了感图明鉴者系统后,可以将单片检测时间压缩至2秒内,检测准确率稳定在99.99%,数据自主完成90%标注处理工作。由此,能提高整体五倍的工作效率,节省人力80%以上,可帮助企业在短期内收回成本

蒋帅告诉创业邦:“该技术难点在于深度学习框架的驾驭能力”。通过优化底层深度学习框架和算法,感图科技已自行搭建了海量工业知识库,让明鉴者能够实现基于小样本的数据快速训练和学习(物体外表特征和种类等),针对非标准缺陷保持高准确度识别,具备应对复杂场景、复杂非标准缺陷的检测能力。

据悉,感图科技的明鉴者不仅可以在SMT半导体和精密机械制造领域应用,还能够以很快的速度被复制应用于芯片封装、焊点探伤等其他领域的检测工作中。

在商业模式层面,感图科技主要是以AI装备销售和服务为主,服务费则按年收取,长期收益。

2018年,感图科技已获得包括头部手机零配件供应商和全球最大的汽车关键安全类铸件制造商等行业头部客户的订单,并与包括英特尔、英伟达、ARM等科技巨头以及中国矿业大学等高校开展深度技术合作。

今年8月,感图科技获得了拓金资本、寒武创投的数千万元Pre-A轮融资,用于完善产品布局、扩充团队,以及推进产品在工业精密检测领域的应用落地。在今年九月份的2019DEMO CHINA创新中国·未来科技节,感图科技一举夺下Qualcomm和红杉基金智能互联大赛的冠军以及DEMO GOD 终极PK的总冠军。

成立一年,感图科技团队已有三十余人规模,分布在上海和江苏无锡两地。创始人朱磊为同济大学MBA,曾任SONY、Pioneer视觉及影像类产品大部门负责人,创建了SONY中国专业类影像部门;CTO张弛曾任SONY智能化软件研发负责人,拥有8年AI技术的基础研发和应用经验,曾主导SONY完成半导体测试和工厂产线自动化;CMO蒋帅毕业于加州大学伯克利分校,在硅谷EMC、HP工作多年,曾在自主创业期间和日本软银合作并担任软银本部高级产品战略顾问。

GGII数据显示,2018年中国机器视觉的市场规模为53.79亿元,同比2017年增长27.95%,预计未来5年,中国机器视觉市场将保持20%以上的增速,在2023年达到160亿元以上,年复合增长率为23.87%。

基于广阔的市场前景,感图科技将不仅仅止步于通过AI检测技术为上游和下游产业链降本增效。“感图科技还在试图打造一条完整的产业链,从元件、部件、零件、模组再到产品全环节覆盖,以此撬动百亿美金的蓝海市场。”蒋帅说道。

本文相关的文章列表页头图图片来源于创业邦。本文为创业邦原创,未经授权不得转载,否则创业邦将保留向其追究法律责任的权利。如需转载或有任何疑问,请联系editor@cyzone.cn。


来源:原创
反馈
联系我们
推荐订阅