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打造 AI 工業視覺大模型,賦能智能制造,「個元科技」獲 4600 萬美元 B 輪融資

創投圈
2024
11/18
18:04
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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。

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。

公司業務方面,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向精細化發展的瓶頸,越來越多的企業轉向基于機器視覺的缺陷檢測系統。

" 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,目前國內最優秀的生產工廠們正在想方設法把 AI 應用到生產的各個環節和角落,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缺陷檢測的效率,節約制造企業成本,另一方面也避免了人為失誤導致的漏檢,實現更高效、精準的質量控制。

當前,制造業產品的表面缺陷檢測系統存在著三大難點,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:企業授權

為此,個元科技開發了兩大核心產品模塊:CorteX 深度學習模塊和 OptiX 動態光學模塊,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 打光成像系統可以實現 2 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,團隊自主研發的智能成像系統 OptiX 以及深度學習系統 CorteX 已形成了市場領先優勢,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的供應鏈。

據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 制造企業前 100 家的其中 9 家,全球頭部汽車零部件制造企業前 50 家的其中 10 家和全球新能源電動車制造企業前 4 家中的其中兩家。" 世界頭部的企業客戶,會收集我們提供的所有視覺系統產生的圖片和判定數據,作為提升工藝的寶貴數據資產 ",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展階段,迫切需要新一代人工智能等重大創新技術添薪續力。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,下一步個元將繼續深耕研發創新,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。

來源:雷鋒網

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