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瞄准千亿级汽车零部件外观质检市场「波塞冬」推出AI视觉检测方案

类别:试驾评测 日期:2018-9-16 12:13:20 人气: 来源:

  梦见杀人不见血,由于表面强反光、干扰源多(光线、灰尘颗粒等)等因素,无论是人工还是传统计算机视觉,都很难解决电镀件和玻璃的外观检测问题。

  波塞冬的解决方案是制造一个,用栅格光照射零部件,将零部件水平旋转360度,摄像头会采集零部件在各个角度打光下的图像,通过AI算法进行分析质检,发现并自动标记出有瑕疵的不良品。

  通过该套方案,波塞冬可以实现精度0.1mm的外观不良检测,在对某品牌的车标质检测试中,可以实现95%以上的准确率。

  新技术在工业领域落地的普遍过程是,先针对某一问题产生技术突破,然后模拟生产研发出原型机,获得客户认可后,与少数几家客户进行生产试点,不断优化到可稳定运行时,就会迎来规模化落地的快速增长阶段。

  目前,波塞冬已经完成原型机的开发,将核心技术申报了国家专利。并已与3家行业头部客户开展生产线试点,包括全球第二大汽车玻璃企业、国内前三的电镀集团等。

  变现模式上,波塞冬计划按照检测品类,每类收取硬件设备费以及每年的软件服务费。今年预计营收可达600万元,并完成试点验证,明年可较大规模落地。

  2017年数据显示,国内有超过3万家汽车零部件企业,每家企业都会涉及到产品100%甚至200%(2次全检)外观检测。波塞冬按平均每家每年只开发两个品种产品的视觉检测(实际可能几十种),报价20万元/产品/年计算(国统设备报价的20%),总的市场规模超过120亿元/年(不含其他衍生服务)。如果以全球来计,市场规模可超过2800亿/年。

  基于AI视觉检测技术,未来,波塞冬还将在汽车行业纵向拓展更多质检场景,如铸铁、铸铝、氧化处理表面、油漆表面等;并横向拓展到更多领域,如通讯设备、光伏、电子、军工、家电等。

  对于“不同产品是否存在定制开发成本高的问题”,向36氪表示,波塞冬前期会聚焦在电镀件和玻璃这两个品类,其特点是通用性足够高,量足够大,痛点足够强。未来也会以类似角度去选择切入的品类和领域。

  值得一提的是,创始人兼CEO在汽车行业有十余年的工艺、生产制造、质量检测等经验,哈工大汽车工程学院本科,-MIT GMBA 硕士。曾是汽车工业联合会高级质量经理,从事其中国片区下属企业的质量检测培训、资深顾问工作,因而具有大量行业经验和客户资源,这也是波塞冬的核心竞争力之一。

  团队其他,CTO焦文华,是前贝尔实验室杰出研究员,前阿尔卡特朗讯顾问工程师,北大通信专业博士,大学MBA;首席科学家屈桢深,是哈工大副教授,机器视觉专家,哈工大人工智能研究院的首批研究员;CDO高广伟, 曾是甲骨文中国Java事业部首席顾问,曾在华为、西门子、飞利浦等知名企业担任技术专家,16年工作经历。

  目前,波塞冬已600~800万元的种子轮融资计划,资金将主要用于产品研发、产线落地、团队建设等。

  36氪还报道过一些业务相似的公司。阿丘科技将AI和3D视觉技术用于工业质检和分拣,于今年1月完成800万美元A轮融资;高视科技将AI视觉用于屏幕质检,已完成超过5000万元的A轮融资;瑞斯特朗则聚焦在纺织布料质检。返回搜狐,查看更多

  文章由325棋牌提供发布

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