深度学习赋能机器视觉 感图科技抢占缺陷检测市场

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感图科技的AI检测机器人和视觉中枢已经在SMT半导体、手机零配件供应领域头部厂商的产线上投入使用,包括苹果手机零配件供应商、全球最大的汽车关键安全类铸件制造商等。

在智能制造高速发展的当下,机器和人工智能正在制造业的各个环节迅速替代人力,释放出人工智能领域的巨大市场。

“假如一个工厂能提供大量的缺陷样本,说明它的产品质量太差,那这个工厂是非常危险的,所以在工业领域根本无法提供这么多缺陷样本。”朱磊认为,“这也是人工智能视觉检测进入工业领域的门槛,如果无法基于小样本进行训练,同时达到一定的精准度,就无法解决工业领域的需求。”

缺陷检测是机器视觉应用最广泛的领域之一,通过检测产品表面的信息,剔除大批量生产中无可避免的次品,从而提高良率,控制返修造成的大量成本。

成立于2018年4月的感图科技,可以说是人工智能行业的新锐势力。面世一年多,感图科技就得到拓金资本和寒武创投等资方的青睐,在2019年8月获得了数千万元人民币的pre-A轮融资。

同时,深度优化的AI视觉中枢可以达到99.99%的识别准确率,与人工目视检测相比,效率可以提高5倍以上,而且状态稳定。“目前落地的柔性电路板检测场景,原来人工借助放大镜检测一个零件需要10到12秒,应用感图的AI检测设别之后平均速度在2秒左右。”朱磊称。

感图科技是一家工业领域的人工智能公司,以人工智能技术为传统的高端制造行业赋能,结合深度学习技术提供人工智能软硬件解决方案和服务,选择的落地方向正是复杂外观表面缺陷检测。感图科技CEO朱磊告诉记者,感图科技的技术优势在于能够基于小样本数据实现算法的快速训练,从而适应高端制造业缺陷检测的“刚需”。

在产品落地的层面,感图科技有“明鉴者AI检测机器人”和“明鉴者视觉中枢”两种形态。“明鉴者AI检测机器人”搭载了显微工业摄像头、处理器以及相应的机械结构,“明鉴者视觉中枢”则主要包含工业视觉检测的部分。

因此,感图科技选择在“小样本”上进行突破。感图科技的“明鉴者AI检测机器人”能够基于小样本数据实现算法的快速训练,只需要不到100张图片,就能在1小时内快速训练和学习,针对非标准缺陷保持高准确度识别,后续在复杂场景、复杂非标准缺陷的检测中完成作业。

感图科技CEO朱磊告诉记者,人工智能技术在工业制造领域的需求非常旺盛,从缺陷检测,到生产环节的品控,机器人视觉技术的应用场景非常多,而感图科技的团队也具有大客户的基因。“从行业需求、团队背景、产品技术特点来看,我们都比较适合在智能制造领域落地。”

[摘要] 感图科技CEO朱磊告诉记者,感图科技的技术优势在于能够基于小样本数据实现算法的快速训练,从而适应高端制造业缺陷检测的“刚需”。

朱磊介绍称,感图科技的商业模式分为两条路径,其一是对直客销售AI检测机器人,其二是为硬件设备商提供视觉中枢。“我们通过行业的头部客户建立起在业内的口碑和品牌,再通过集成商和合作伙伴扩大市场占有率,两种方式相结合。”

小样本的门槛

另一方面,虽然传统的机器视觉已经应用多年,但是一直难以普及,传统AOI家册设备在产线的普及率还不到20%。这也受制于传统机器视觉的多个弊端,比如基于规则的模式匹配算法很难解决复杂场景、复杂缺陷检测的需求,泛化能力差,漏检、误检率高。

“人工目视检测受工人状态影响很大,检测的质量不稳定,检测的质量、效率都较低,成本也偏高。但在很多行业,对产品质量的要求是非常高的。假如人为因素造成漏检,流到市场上,后续可能的客户罚款和其他损失都非常大。”朱磊称,“而且随着智能制造的发展,电子产品和电子元件越来越精密、数量越来越多,人工检测很难做好。”

据悉,感图科技正在进行A轮融资,借力资本完善产品布局、扩大市场。

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原标题: 深度学习赋能机器视觉 感图科技抢占缺陷检测市场

感图科技注重底层技术的研发,掌握着具有自主知识产权的底层AI算法,形成全生命周期的AI技术和应用能力闭环。目前,感图科技已经与英特尔、英伟达、ARM等科技巨头开展深度技术合作,还与中国矿业大学联合成立了人工智能实验室,进行人才储备,建立产学研生态。

由于目前产线上依然以人工检测为主,所以人工智能视觉检测的市场容量难以统计。但一条产业链上,元件、零部件、模组、产品,每个环节都需要检测,要在大部分场景实现机器替代,潜力不言而喻。

然而从自主创新的角度来看,国内与国外还存在较大差距,国内的人工智能视觉检测厂商,大部分是集成国外厂商的产品做二次开发。

在智能制造领域,机器替代人工已经是不可逆转的大趋势。朱磊认为,人工智能视觉检测的产品都是辅助角色,可以替代85%以上的人力,但不可能达到100%。“原本一条生产线上有8个工人,机器替代之后就只需要1个人来做重复的工作。经过机器检测,人工只需要做抽检和确认复检。”

实际上,感图科技的核心团队已经是人工智能计算机视觉领域的“老将”。感图科技CEO朱磊曾是索尼(SONY)和先锋(Pioneer)视觉及影像类产品大部门的负责人,CTO张弛则是索尼智能化软件研发的负责人,长期从事AI技术的基础研发和应用,两人还曾共同创建索尼中国的专业类视觉部门。

文/戚展宁

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%。

以点带面抢占市场

SMT半导体和精密机械制造领域是感图科技未来深耕的方向,朱磊希望能打通产业链的上下游环节,成为行业标杆。“我们希望把市场空间比较大的细分行业做好,把切入的行业做精做深,并不急于贪多,做精做深以后再延伸到其他行业。”

在目前的工业检测领域,人工目视检测和传统机器视觉依然是主要的检测手段。

其中,机器视觉可以发挥测量、检测、识别、定位等功能,从20世纪80年代开始就在制造业的产线上找到了用武之地。而随着人工智能发展,机器视觉也更新换代,在识别精准度和效率不断提升的同时,深度学习的赋能也使机器视觉焕然一新。

最大的硬伤在于,传统机器视觉检测需要人工定制化模型,而且必须积累大量缺陷图片库,这从根本上导致传统机器视觉难以适应智能制造行业的需求。与人脸识别等领域相比,在工业制造里缺陷样本的数量非常少。

posted @ 20-01-18 10:13  作者:admin  阅读量:

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