文 | 王方玉 編輯 | 蘇建勛 36氪獲悉,近日, 深圳個元科技有限公司(以下簡稱“個元科技”)完成4600萬美元B輪融資,本輪融資由 UP Partners 領投,融得資金將主要用于擴張市場、加大技術研發(fā)。 個元科技成立于2018年,是一家以AI大模型技術為核心的公司,團隊成員來自斯坦福大學、麻省理工學院,以及Google、Bosch、華為、騰訊等知名企業(yè)。 公司業(yè)務方面,個元科技專注于通過深度學習技術解決表面缺陷檢測問題,幫助制造企業(yè)降低質檢人力資源成本,大幅提升產品的質量和良品率。 外觀缺陷檢測是制造業(yè)必不可少的一道工序,也是識別瑕疵產品、確保產品質量的一道“重要關卡”。隨著工業(yè)制造的精密度提升和人力資源成本不斷上漲,單純依靠人力的產品質檢正在成為制造企業(yè)向精細化發(fā)展的瓶頸,越來越多的企業(yè)轉向基于機器視覺的缺陷檢測系統(tǒng)。 “檢測一個汽車零部件,AI的漏檢率比人工目檢員低10倍。”個元科技總經理隆德鋒告訴36氪,降本增效的大背景下,目前國內最優(yōu)秀的生產工廠們正在想方設法把AI應用到生產的各個環(huán)節(jié)和角落,以提升效率和盈利。對于AI質檢應用部署的需求正不斷增長。 AI質檢一方面可以提升企業(yè)缺陷檢測的效率,節(jié)約制造企業(yè)成本,另一方面也避免了人為失誤導致的漏檢,實現(xiàn)更高效、精準的質量控制。 當前,制造業(yè)產品的表面缺陷檢測系統(tǒng)存在著三大難點,一是隨機缺陷形式識別難,二是復雜材料表面打光難,三是復雜幾何形狀成像難。 個元科技的檢測設備 圖片來源:企業(yè)授權 為此,個元科技開發(fā)了兩大核心產品模塊:CorteX 深度學習模塊和 OptiX 動態(tài)光學模塊,有的放矢地解決以上三大痛點,并可以提供從僅用于缺陷檢測的AI產品,到自動化檢測的全套解決方案。 其中,CorteX深度學習模塊可以對缺陷分類級閥值管理,大幅降低誤判率。據(jù)介紹,CorteX模塊僅需5個缺陷樣本即可進行模型訓練,大幅降低樣品數(shù)量要求。且在識別復雜的缺陷形式,CorteX模塊的漏判率比人類目檢低 10 倍。 OptiX打光成像系統(tǒng)可以實現(xiàn)232種不同的打光方式,全面適應不同類型的缺陷打光要求,快速調整并適應環(huán)境變化和新的缺陷。同時還支持0.5m/s飛拍速度,大幅提升在線檢測速度。 據(jù)介紹,兩大核心產品模塊配合之下,一臺個元科技的檢測設備可以代替4名人工目檢員,且檢測漏判率相比人力還能降低10倍。 截至目前,個元科技已合作客戶超100家,團隊自主研發(fā)的智能成像系統(tǒng)OptiX以及深度學習系統(tǒng)CorteX已形成了市場領先優(yōu)勢,打入了多家全球頭部的鋰電、消費電子、新能源電動車和汽車零部件制造企業(yè)的供應鏈。 據(jù)個元科技總經理隆德鋒介紹,目前個元的下游客戶覆蓋了全球前30家鋰電廠商的其中10家,全球頭部消費電子3C制造企業(yè)前100家的其中9家,全球頭部汽車零部件制造企業(yè)前50家的其中10家和全球新能源電動車制造企業(yè)前4家中的其中兩家?!笆澜珙^部的企業(yè)客戶,會收集我們提供的所有視覺系統(tǒng)產生的圖片和判定數(shù)據(jù),作為提升工藝的寶貴數(shù)據(jù)資產”,隆德鋒告訴36氪。 當前我國經濟已由高速增長階段轉向高質量發(fā)展階段,迫切需要新一代人工智能等重大創(chuàng)新技術添薪續(xù)力。AI技術賦能智能制造已成為大勢所趨。 “個元科技的目標是成為工廠最好用的眼睛和大腦。”隆德鋒告訴36氪,下一步個元將繼續(xù)深耕研發(fā)創(chuàng)新,推動大模型在生產領域的落地和應用,讓AI技術更好地賦能制造行業(yè)。 |
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