芯算一体成为引领机器视觉的通用AI-aigc导航|ai导航

近日,芯算一体(西安)科技有限公司(以下简称“芯算一体”)完成千万级天使轮融资,由投资人Peter Li投资。

芯算一体是一站式视觉系统集成解决方案服务商,在低代码组态IDE平台上,汇聚了大量的机器视觉算法,客户可通过拖拉拽等方式,直接生成机器视觉解决方案。

01 解决集成商痛点,提供集成方案

芯算一体成为引领机器视觉的通用AI

芯算一体依靠IDE平台,提供一站式视觉系统集成解决方案,主要解决集成商在处理项目时遇到的难题。比如,通常要用到很多算法,但算法、组件及各类硬件的资源又比较分散,集成的门槛比较高,费用也较高,与此同时,也需要跨领域的专业人才,并且周期相对较长。

这是摆在集成商面前的痛点,芯算一体IDE平台主要解决以上痛点。据了解,IDE平台集组件开发、设备接入、算法组态与聚合、算法基础库、IDE组态开发、生态管理,应用输出等功能于一体,可快速部署视觉物联网应用。

芯算一体IDE平台可广泛应用于全行业各领域,覆盖工业、商业、服务业、交通、教育等上百种细分行业的复杂应用场景。从整体来看,芯算一体IDE平台集合了丰富的生态资源,覆盖多领域,通过一站式低代码组态开发模式,可降低项目的实施成本,提升项目集成效率。

从特点上来看,IDE平台通过视觉样本自采样、样本自生成机制结合算法组态、算法再聚合及算法自生成机制,可完成实时对平台中算法的繁衍迭代,不断扩充平台算法的数量和种类。能满足对算法数量和种类日趋新增的需求,且无需进行复杂的技术对接,整体上更快速完成算法集成及一站式落地部署。

据了解,未来芯算一体要将IDE平台打造成生态平台,将算法和物联网结合,具备组件拖拉式快速应用生成功能,支持多语言集成,并且可以跨平台应用,最终成为引领机器视觉的通用AI

02 覆盖多领域,更智能高效

芯算一体成为引领机器视觉的通用AI

从应用场景上看,目前IDE平台主要在工业和民用两大领域,比如,在印刷细分领域,在印刷板材饰面材料上,项目通常会遇到一些难点,比如抽检率低,不能百分之百反映板材表面的质量,实时性差,不能满足在线高速的生产节奏,并且人工检测很容易造成漏检和误判。

在这种情况下,集成商通过芯算一体低代码模块化的集成开发环境,可以优化算法速度与算力器件,进而解决高速在线检测的问题。

而对于图文书刊这类的印刷场景,通常痛点是文字的大小和粗细需要检测是否准确,是否存在看不清楚等缺陷,是否有黑斑、飞墨、污迹,是否翻印等等。通过芯算一体低代码模块化的集成开发环境,可以集成印刷行业算法,生成解决方案。

在印刷产线上的字符、图案内容断点、掉色、偏色、渐变色异常、白页、错页等检测上,芯算一体IDE平台有广泛应用。

印刷是典型的细分应用领域之一,再比如在锂电池应用上,锂电池屏蔽盖表面反光细小,毛刺成像不明显,毛刺形状较多,并且细微毛刺容易漏检。如果是传统的算法,则容易遗漏较细且较深的针孔缺陷。

芯算一体IDE平台采用3D相机,扫描锂电池表面的3D信息与数学算法结合,可精准检测锂电池表面的毛刺突起。这实现了锂电池行业表面毛刺检测难题的突破,能提高锂电池产品良率和检测速度,减少人工漏检、错检带来的损失。

除印刷、锂电能源以外,在物流、食品医药、制造业、材料等多个细分领域,均可通过芯算一体IDE平台提供解决方案。

03 融合算法,将视觉技术落地

芯算一体成为引领机器视觉的通用AI

芯算一体成立于2022年,与AI芯片原厂合作,以机器视觉算法赋能于端侧设备、边缘计算、云端服务,芯算一体IDE平台汇聚了专业院校团队、第三算法个人开发者、第三方算法企业以及自研算法,构建了海量算法库。

从具体算法上来看,融合了数据结构、图像增强、几何变换、图像分割、特征授权、形态学等工业算法,以及图像识别、人脸、行为属性、文字识别、车辆识别等民用算法。

IDE算法库有算法自学习、样本自采集、样本自生成、算法再聚合和算法组态等五大机制,整体上是开放式算法自繁衍机制,系统集成商根据项目需求所涉及的算法、硬件设备及应用,可在平台上进行对应组件拖拉式组态,生成整套视觉系统集成解决方案。

可以看到,芯算一体IDE平台是利用算法将视觉技术进行落地应用。近两年随着AI技术快速发展,机器视觉的应用场景不断增加,机器视觉是用机器代替人眼,完成多种作业。在3C、新能源、医疗、家电、物流等众多领域,机器视觉技术都有广泛应用。

比如,在识别、定位、测量、检测、分拣等环节,机器视觉技术和AI技术结合,能执行各种复杂任务。应用场景持续拓展,市场规模在不断增长。专业机构统计显示,到2025年,我国机器视觉行业市场规模有望达到350亿元。

在机器视觉应用越来越广泛的背景下,芯算一体作为一站式视觉系统集成解决方案服务商,为系统集成方案商提供全行业一站式“云、边、端”视觉方案生成平台,实现视觉技术快速落地应用。

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