首页 科技快讯 深入纺织品纤维检测细分领域,「冠图科技」用人工智能将检测效率提升10倍

深入纺织品纤维检测细分领域,「冠图科技」用人工智能将检测效率提升10倍

来源:晰数塔互联网快讯 时间:2020年05月13日 16:17

头图来源 | 「冠图科技」

文 | 小妍@边界计划

编辑 | 石亚琼

伴随我国从高速发展转向高质量发展,作为国家质量基础设施的重要一环,检验检测行业发展迅速。认监委与中信建投证券研究发展部的资料显示,2018年国内检验检测行业市场规模达到2810.5亿,2013到2018年复合增长率高达14.98%,且呈加速增长趋势。就行业本身而言,存在着技术门槛高、人力成本重、实验室覆盖受限于一定的服务半径等特点。其中以纺织品检测为例,纺织品化学检测过程中带来的环保及安全隐患、高昂的人力成本、长达2-3年的熟练工人培养周期、对员工呼吸道及眼部可能带来的损伤等也是亟待解决的行业痛点。

36氪近日采访到的广州冠图科技,是一家从事人工智能领域技术研发的科技企业,通过计算机视觉技术、以及自主研发的配套硬件设备和软件系统,能够将纺织品成分检测效率提升10倍以上,为检测机构提供行业赋能。冠图科技成立于2018年,2019年11月完成了由行业龙头企业提供的pre-A 轮融资。一方面,冠图科技在纺织品成分检测纵向领域,现已研发出6款商用产品,另一方面,公司也在横向拓展检测行业其他领域,如食品检测、建筑行业和医疗检测等。

在纺织品检测领域有不同的玩家在进行创新尝试,例如国内的科技企业码隆科技将计算机视觉应用在布料识别方面,提供布料、服装搜索相关的解决方案,近些年,一些传统的纺织品检测设备供应商也在尝试AI检测设备的开发。冠图科技主要选择了纺织品成分检测作为行业落脚点,并通过多次迭代,完成了硬件设备和解决方案的商业化落地,具备行业领先性。

冠图科技董事长王文告诉36氪,纺织品成分检测是一个相对细分的市场,在我国主要分布在广东、江浙沪、福建、山东和环渤海一带。团队从2017年开始接触这个行业,发现纤维成分检测过度依赖员工的从业经验,检测过程不仅耗时,也存在一定的环境污染和对人员的身体损伤,痛点显著。因此,冠图科技的路径是通过发挥团队在显微光学、人工智能和大数据、计算机图形处理三方面的技术优势,用AI智能检测设备辅助人工检测,目标是最终取代传统方式,填补人工智能在纺织品纤维检测这方面的市场空白。

「冠图科技」纺织品检测案例

在落地过程中,冠图科技与纺织品检测行业专家成立专家组,专门针对第三方检测机构的检测需求研发产品,并在行业头部企业中进行了落地验证,确保产品与行业的锲合度。通过结合100万+纤维数据库的对比学习,以及对于纤维图像拍摄微米级移动等技术难题的攻克,现已完成了棉麻型和毛绒型AI纤维成分定量分析仪、AI全自动纤维细度分析仪、纤维成分定性分析仪、AI纤维横截面分析仪以及纺织品菌落点数仪等六款商用产品。商业模式上,冠图科技定位于软件系统服务商,一方面,销售硬件设备,另一方面结合行业需求,用计算机视觉解决方案为客户提供软件系统和AI算法的服务,按次或按年度收费。

图片来源:「冠图科技」

谈及使用效果,冠图科技举例说,以往的纺织品纤维检测使用传统显微镜检测效率很低,通常对一张载玻片的观察需要1-2个小时才能给出结果,而针对一个检测项目一般要配备至少2名熟练的检测人员。相比采用冠图科技的AI纤维成分定量分析仪,能够使纤维玻片拍摄在3-9分钟内完成,纤维识别和含量计算只需要3分钟,整体纺织品纤维成分的检测速度提升了10倍,并且平均允差率低于3%,符合行业标准,同时也规避了人为误差。该方案将以往每天人工只能完成的4件样本识别,提升到了40件以上的产能,单个项目只需要二分之一的工作人员,大幅节省了项目成本。

市场拓展方面,冠图科技的客户主要分布为四类:国企民企检测机构、大型服装企业内部检测实验室、纺织高校实验室、外资的检测机构,目前公司主要从这四个领域的龙头企业开始进行拓展,并已在多个头部企业中进行了落地。

冠图预计,在纺织品纤维检测领域2020年将完成500-1000万的收入,并在未来每年实现80-100%的增长。下一步冠图科技也将结合在显微成像、人工智能和大数据、计算机图形处理等方面的技术优势,向食品检测、建筑行业和医疗检测等领域横向拓展。

团队方面,冠图科技创始人王文曾担某大型电力公司总经理,有丰富的项目管理经验。副总经理王军拥有13年互联网行业经验、3年智能硬件行业上市公司经验,曾任智联招聘集团副总裁。产品研发负责人毕兴忠,曾任某上市公司研发总监,有多年的研发和项目策划经验。AI版块负责人余娟博士,为深度学习及大数据应用专家、IEEE Senior Member,重庆市青年拔尖人才。

网址: 深入纺织品纤维检测细分领域,「冠图科技」用人工智能将检测效率提升10倍 http://www.xishuta.com/newsview22875.html

所属分类:人工智能

推荐科技快讯