文 | 吴诗迪

修改 | 潘潇雨

本站得悉，3D机器视觉公司「地标科技」已于近来完结数千万元天使轮融资，本轮融资由达泰本钱出资。融资资金将用于产品研制和扩大团队等。

近年来，跟着制造业转型晋级，“机器帮人”的需求不断拉升。作为其间必不可少的一环，机器视觉也迎来了快速开展的要害。机器视觉体系包含成像技能和图画处理技能，可完成工业流程中检测、辨认、丈量、定位等功能。依据赛迪《2021年我国工业机器视觉工业开展白皮书》测算，2021年我国工业机器视觉市场规模约为250亿元。

机器视觉的必要性在于可以拓展机器人的使用场景，假如将机器人比作人的手臂，机器视觉就相当于人的眼睛和大脑。现阶段，机器视觉处于2D向3D过渡的年代。比照2D视觉，3D视觉在丈量精度、速度、抗干扰程度、操作简易度等方面更具优势。但在制造业落地方面，3D视觉仍需进步算法的辨认率和安稳性，下降工业场景的出错率。

「地标科技」自成立以来，就专心为工业场景供给全体3D机器视觉处理方案。据创始人兼CEO李争向本站介绍，地标科技选用自研软件体系，依据深度学习、虚拟仿真等AI技能，已研制3D无序抓取体系、3D点云轨道引导定位体系以及3D点云高精度检测体系。别离处理产线上下料自动化、工艺操作自动化和产品品控自动化的问题。

以产线上下料为例，一般，上下料工件无序摆放在料框里，且重量大、外形杂乱。而抓取节拍却要操控在7~20秒之内，抓取精度操控在±0.5~2mm内。关于传统工厂上下料职工来说，无疑是一件繁琐且高强度的机械性劳作。

对此，地标科技规划了针对无序抓取工件的全数字仿真体系，包含3D视觉体系、定制抓手、6轴机器人、与工件相关的一切辅控等。在机器视觉方面，集成了无序抓取体系、依据半监督学习的深度学习算法、3D激光结构光相机等构成处理方案。

详细来说，3D视觉体系先对料框中工件摄影，随后体系生成工件和料框的3D点云图。再依据工件方位、料框环境等，生成抓取痕迹，引导机械臂将工件从料框抓取后放入指定方位。

据李争介绍，地标科技深度学习算法的优势，在于能安稳辨认工件通用模型，提高准确度、下降体系调参难度，而且下降工件损耗率。

这一技能的要害，是地标科技自主研制的AI模型出产机制。经过AI技能完成机器人途径规划，简化使用者的操作方法，并完成视觉方针辨认、定位及机器人的途径规划等功能。

详细使用方面，李争向本站介绍，3D无序抓取体系用于轿车零部件职业，包含轮毂轴承、金属钣金件、轴叉、曲轴等。3D点云轨道引导定位体系首要针对焊接和涂胶环节，如轿车前机盖涂胶引导、鞋底涂胶引导等。3D高精度检测体系在3C、新能源、轿车零部件、烟草职业等均有使用，如轿车涂装线漆面瑕疵检测、锂电池外表瑕疵检测、烟支空头检测等。

团队方面，地标科技研制团队多结业于清华大学、华中科技大学、香港理工大学、加拿大多伦多大学、滑铁卢大学等高校的硕士和博士，在人工智能深度学习、3D点云辨认、机器人深度强化学习等范畴已堆集15年以上经历。商务团队大多来自日本欧姆龙、美国康耐视、德国ISRA Vision、新松机器人等企业，已堆集20年以上自动化职业经历，在智造业工业链上、中、下流有较丰厚资源。创始人兼CEO李争深耕机器视觉范畴近20年，CTO李东为清华本硕博，具有12年以上机器视觉项目落地经历，COO周建品在自动化产品交易、集成及设备事务上，有20多年职业经历。

作为本轮出资方，达泰本钱副总裁周勤博表明：“机器视觉在工业自动化职业的使用，在国内制造业巨大体量下孕育着商机。达泰硬科技团队已重视多年，并调查过从各维度切入的团队，包含AI科研布景、机器臂布景、自带客户资源的集成商向上游延伸等。但要把机器视觉这件事做好做大，会有木桶效应，以上要素缺一不可。此外在AI、算法、渠道、工业互联网等富丽热词背面，要以最快速度敲开客户的门、打磨出客户认可的视觉产品、并将产品快速交付给客户，需提及一个在本钱圈并不太起眼，但已在工业界存续多年的词--工控（工业操控）。深耕工控范畴，具有对客户场景的深刻理解，地标团队一起具有了科学家思维和世界视界，才可以将高度碎片化的工业场景，笼统出标准化产品，并将产品卖出去，且在未来具有与世界大厂PK的潜力。”