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将AI工业视觉应用于质检、分拣,「阿丘科技」完成千万美元A+轮融资

核心摘要:36氪首发 | 将AI工业视觉应用于质检、分拣,「阿丘科技」完成千万美元A+轮融资

AI工业视觉公司已完成千万美元A+轮融资,由君联资本领投,老股东DCM、BV百度风投跟投,奇迹资本担任独家财务顾问。此前,阿丘科技曾获得DCM和BV百度风投领投的800万美元A轮融资,以及英诺天使和臻云创投的千万元天使轮投资。

阿丘科技创办于2017年,基于CV&Robotics底层技术的研发,将工业AI视觉技术应用于智能制造的质检,以及智慧物流的分拣场景。目前阿丘科技主要聚焦于3C等行业,为OEM厂商提供AI算法模块及工业AI检测视觉系统,同时面向部分终端客户提供完整的产品解决方案。

工业视觉主要有四个应用类别:测量、定位、检测、识别,其中外观检测和3D定位是技术难度最大的两块。基于自身的技术优势,来自清华人工智能实验室的阿丘科技团队将此作为主攻方向,也是其工业AI视觉版图的切入点。


在质量检测方向,阿丘科技研发了两款产品:AI工业视觉检测软件AIDI,工业AI视觉云系统平台AIDI-Cloud。其中检测软件AIDI是集成了核心AI算法的开发平台,可供OEM厂商进行二次开发使用。工业视觉云系统则可部署在智能工厂的数据中心,通过前端收集图像进行统一识别与分析。

质检产品主要落地于3C行业,尤其是手机制造,主要包括精密结构件、连接件、手机壳等的质检。之所以选择3C行业优先落地,除了3C产品生产规模大以外,技术难度大也是其中考虑的重要因素。比如划伤的检测,划伤种类多,大小不一,分布位置不确定,这给检测算法带来很大挑战;除此之外,光学成像方面需要同时兼顾金属、塑料等不同材质的问题。

项目落地方面,从数据收集、初步训练,到产线部署、最终使用,通常需要3个月左右的时间周期。

在3D定位方向,阿丘科技研发了机器人3D分拣系统,通过对物料数据的收集和学习,可对物流场景中多种物料进行识别定位,能够应用于拆垛、码垛及单品拣选等场景。

谈及公司发展规划,阿丘科技创始人兼CEO黄耀表示:

阿丘从2018年开始探索产品落地,收获了宝贵的AI工业视觉落地的know-how,以及第一批客户。2019年将进一步扩大核心研发团队,加快AI在工业领域批量落地速度,同时会加强核心AI算法、光学成像、机器人算法软件及系统工程等多方面技术,形成全面技术壁垒。

工业视觉领域,基恩士和康耐视是两大老牌头部公司,市值分别在700亿美元、90亿美元左右。目前国内大多数的工业机器视觉公司,都是集成基恩士、康耐视及Mvtech等国外公司的产品,或者基于他们的软件平台进行二次开发为客户提供视觉解决方案。

而工业领域依然存在大量复杂的场景并没有被解决,比如检测。基于新一代AI视觉技术,攻克高难度的工业视觉场景,很可能会成长出新一代行业头部公司。

(责任编辑:李主编)
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