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

简介: 冠图科技的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

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯
在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来!

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。

v2_2c9c8f47761146299c1c8fa5a9821b95_img_png

「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。

v2_783284a58a3f4eea9d1d15423de06465_img_png

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。

【云栖号在线课堂】每天都有产品技术专家分享!
课程地址:https://yqh.aliyun.com/live

立即加入社群,与专家面对面,及时了解课程最新动态!
【云栖号在线课堂 社群】https://c.tb.cn/F3.Z8gvnK

原文发布时间:2020-05-14
本文作者:小妍@边界计划
本文来自:“36kr”,了解相关信息可以关注“36kr

相关文章
|
3月前
|
人工智能 自然语言处理 搜索推荐
讲解人工智能在现代科技中的应用和未来发展趋势。
讲解人工智能在现代科技中的应用和未来发展趋势。
76 0
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
AI与未来医疗:重塑健康产业的双刃剑随着科技的迅猛发展,人工智能(AI)正以前所未有的速度融入各行各业,其中医疗领域作为关系到人类生命健康的重要行业,自然也成为AI应用的焦点之一。本文将探讨AI在未来医疗中的潜力与挑战,分析其对健康产业可能带来的革命性变化。
在医疗领域,人工智能不仅仅是一种技术革新,更是一场关乎生死存亡的革命。从诊断到治疗,从后台数据分析到前端临床应用,AI正在全方位地改变传统医疗模式。然而,任何技术的发展都有其两面性,AI也不例外。本文通过深入分析,揭示AI在医疗领域的巨大潜力及其潜在风险,帮助读者更好地理解这一前沿技术对未来健康产业的影响。
|
25天前
|
人工智能 供应链 算法
揭秘未来科技:量子计算与人工智能的融合之路
在探索未知的道路上,科技总是以令人惊叹的速度前进。本文将带你穿越至技术的前沿,解锁量子计算和人工智能这两大科技巨人的秘密联盟。我们将一窥它们如何共同塑造未来,以及这一结合将如何影响我们的生活和工作。准备好了吗?让我们开始这场思想的旅程!
44 3
|
2月前
|
传感器 人工智能 边缘计算
惊世巨变!人工智能、物联网与边缘计算掀起未来科技的惊涛骇浪,你准备好了吗?
【8月更文挑战第12天】当今科技飞速发展正深刻改变生活与工作。人工智能(AI)、物联网(IoT)与边缘计算成为关键技术。AI已融入日常生活,从语音助手到自动驾驶皆可见其身影。IoT连接万物,实现设备间的数据共享与智能管理。边缘计算则减少延迟,提升实时处理能力。三者结合将催生更多创新应用,尽管面临数据安全等挑战,但未来前景可期。
43 3
|
2月前
|
人工智能 安全 区块链
区块链与人工智能的融合道路:揭秘未来科技新风口
在科技创新的浪潮中,区块链与人工智能正交汇融合,如双星辉映,激发无限潜能。区块链以去中心化、不可篡改的特性革新数据安全与信任;AI则以强大算法引领工业革命。两者融合,为AI提供安全数据基础,使数据可追溯、不可篡改,同时利用AI提升区块链效率与自动化水平,加速交易验证,最终在金融、医疗等领域催生创新应用,深刻影响社会进步与民众生活,成为未来技术发展的核心动力。
69 1
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
人工智能发展之路:探寻未来科技的疆界
自计算机科学诞生,人工智能始终是探索焦点。历经逻辑推理、专家系统至深度学习时代,AI在图像、语音识别等领域取得突破。未来,AI将在医疗、教育、交通等领域发挥更大作用,如辅助精准医疗、个性化教学及解决交通问题。同时,AI还将促进跨界融合创新,与物联网、云计算结合,推动智能家居、智慧城市的发展,并使机器人、无人机更智能化。面对伦理、隐私等挑战,需确保技术惠及人类,共同创造美好未来。
56 1
|
2月前
|
存储 机器学习/深度学习 人工智能
【科技知识】信息系统和人工智能发展的思考
本文整理自陆军院士关于信息系统和人工智能发展的网课讲座,探讨了信息系统的内涵、狭义与广义信息学的定义、技术发展,并提出了广义信息系统技术需结合思维科学和哲学,以促进强人工智能的发展。
50 7
|
2月前
|
人工智能 网络协议 Java
23.12月中旬 上海寻序人工智能科技-上海嘉定-Java开发实习生-薪资150-230/d 面经
关于上海寻序人工智能科技有限公司Java开发实习生岗位的面试经验分享,涵盖了技术问题如对象存储MinIO、ArrayList扩容、Object类方法、hashCode和equals方法、处理哈希冲突、JVM垃圾回收器、GC算法、网络协议、邮件协议、HTTP请求方法、Linux和Docker命令、Dockerfile制作等。
|
2月前
|
人工智能 搜索推荐 测试技术
基于人工智能的代码分析与 Bug 检测实战
在人工智能(AI)尚未普及之时,检测程序错误主要依赖单元测试、代码扫描工具如SonarQube和FindBugs,以及人工集成测试。如今,AI技术显著提升了这一过程的效率,不仅能辅助开发者编写更高质量的代码,还能在单元测试与集成测试阶段提供支持,如通过Copilot+Codex优化单元测试,或利用ChatGPT等工具自动化生成测试脚本。本章将介绍如何运用AI工具识别三种常见错误:代码执行异常、未满足需求及变量命名不当,并通过实例演示Copilot如何高效定位并修正这些问题。
44 0
|
4月前
|
人工智能 自然语言处理 搜索推荐
元宇宙与人工智能之间的关系紧密而复杂,它们相互影响、相互促进,共同推动了科技的进步和发展。以下是对这两者关系的详细分析:
元宇宙,融合扩展现实、数字孪生和区块链,是虚实相融的互联网新形态,具有同步、开源、永续和闭环经济特点。人工智能则通过模拟人类智能进行复杂任务处理。在元宇宙中,AI创建并管理虚拟环境,生成内容,提供智能交互,如虚拟助手。元宇宙对AI的需求包括大数据处理、智能决策和个性化服务。两者相互促进,AI推动元宇宙体验提升,元宇宙为AI提供应用舞台,共同驱动科技前进。

热门文章

最新文章

下一篇
无影云桌面