江蘇昊目智能

　　TimesAI深度學習開發(fā)平臺

　　智能裝備層面，基于上述平臺，中科迪宏形成了支持尺寸檢測、目標檢測、分割檢測、分類檢測等一系列算法庫，并生產(chǎn)交付了透氣膜檢測、石墨片檢測、2D/3DMesh聽筒網(wǎng)檢測、鋰電池軟包電芯檢測等一系列高效穩(wěn)定的工業(yè)產(chǎn)品外觀質(zhì)檢裝備。

　　令狐彬博士表示，截至目前，中科迪宏的產(chǎn)品已在多個行業(yè)應用，檢測產(chǎn)品數(shù)量多達十幾億條，為其缺陷檢測大模型積累了海量的數(shù)據(jù)。在持續(xù)學習算法的加持下，該大模型能夠在短時間內(nèi)完成對算法模型的升級，滿足3C、新能源、半導體及汽車等行業(yè)產(chǎn)品種類多、迭代時間短等柔性生產(chǎn)場景中的檢測需求。中科迪宏已服務(wù)了立訊精密、領(lǐng)益智造、捷普、格力等諸多高端制造業(yè)企業(yè)。

　　從2021年下半年開始，中科迪宏就已經(jīng)開始布局新能源行業(yè)的AI應用。隨著鋰電行業(yè)大量擴產(chǎn)和對智能化生產(chǎn)需求的增加，大量需要借助機器視覺提升效率、提高產(chǎn)品品質(zhì)的生產(chǎn)場景（如隔膜、疊片機、卷繞機、軟包電芯等）應運而生。

　　以具體案例來看，隔膜是鋰電生產(chǎn)中的重要材料，需要在生產(chǎn)過程中加以嚴格的品質(zhì)管控，而行業(yè)內(nèi)現(xiàn)有設(shè)備的檢測效率和準確率難以滿足產(chǎn)品的質(zhì)控要求，仍需耗費了大量人力進行復檢。中科迪宏切入該場景后，憑借其在不同行業(yè)缺陷檢測積累的豐富成像經(jīng)驗，經(jīng)過反復驗證，提出優(yōu)化的視覺方案和算法方案，擬向行業(yè)推出基于TimesAI平臺的隔膜材料檢測的機器視覺方案，以降低現(xiàn)有檢測設(shè)備誤判率，減少隔膜材料浪費，幫助客戶降本增效。

　　另一方面，在電池生產(chǎn)過程中，疊片機、卷繞機等設(shè)備存在精準定位需求，中科迪宏發(fā)揮了其TimesAI深度學習開發(fā)平臺的優(yōu)勢，將機器視覺能力與設(shè)備結(jié)合，為鋰電設(shè)備廠商提供高精度視覺檢測和視覺定位，提高了生產(chǎn)效率。

　　此外，面對軟包電芯外觀缺陷檢測的行業(yè)難題，中科迪宏以較少的缺陷樣本訓練了對抗生成網(wǎng)絡(luò)，并利用其積累的大量工業(yè)產(chǎn)品數(shù)據(jù)構(gòu)建了超分辨深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，二者結(jié)合，極大程度地提供了清晰、多樣、逼真的缺陷訓練樣本，取得了穩(wěn)定準確的模型效果。值得一提的是，中科迪宏提出的基于度量學習的缺陷分級方案，還可以根據(jù)不同客戶的質(zhì)量管控標準，快速調(diào)整模型，滿足客戶差異化的質(zhì)量檢測需求。

　　令狐彬博士表示，中科迪宏具備解決新能源中后段工藝的視覺檢測能力，未來將在該領(lǐng)域進行深耕，逐步加深對工藝的理解，助力新能源產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展。目前，中科迪宏已服務(wù)了珠海冠宇、贛鋒鋰業(yè)、璞泰來等多家行業(yè)知名企業(yè)。

　　在智能檢測賽道，有著從軟件、設(shè)備、整線三個角度切入的玩家，從軟件、設(shè)備切入的有奧普特等公司，從量測角度切入的有天準科技等企業(yè)，還有先導智能等具備整體集成能力的企業(yè)。

　　當被問及競爭優(yōu)勢時，令狐彬博士認為，工業(yè)人工智能有著數(shù)據(jù)量大、算法要求復雜、流程多、集成度高等特點。這一方面要求企業(yè)要具備良好的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析的能力，能對數(shù)據(jù)快速分析、分類，形成缺陷庫和知識庫，并進一步利用數(shù)據(jù)優(yōu)勢形成行業(yè)優(yōu)勢；另一方面，工業(yè)視覺檢測流程復雜，需要企業(yè)同時解決多個環(huán)節(jié)的問題，中科迪宏正是在新場景、新需求的不斷打磨下，形成了很強的平臺算法、整機方案、行業(yè)認知等全面的、多維度的綜合實力。