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作者|韦世玮
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36氪获悉 , 近日边缘端视频理解技术研发商「辛米尔视觉」宣布完成千万级天使轮融资 , 由原子创投独家投资 。 这笔资金将用于公司硬件产品的小批量生产 , 加速拓展应用矩阵 。
【陈安妮|36氪首发|「辛米尔视觉」获千万级天使轮融资,聚焦边缘端视频理解技术,为工业事件检测领域提供软硬一体解决方案】辛米尔视觉成立于2019年 , 定位边缘端视频理解的软硬件平台 , 主要基于视频理解底层技术 , 通过自研的超精简网络算子和高能效压缩技术 , 以及芯片级视频时空处理技术 , 为客户提供“高效+轻量”的行业解决方案 , 覆盖人员存在性检测、过程一致性检测、异常检测等工业场景 。
随着新一代工业场景对安全生产、正常生产需求的逐年提升 , 如何通过机器视觉技术更好地提高工业生产的规范化和安全性 , 成为当下迫切需要解决的问题 。 据相关市场数据 , 2021年中国缺陷检测和初级安防监控的传统工业视觉市场规模已达200亿元人民币 , 预计2026年将超500亿元 。
不过在工业事件检测场景 , 传统的工业机器视觉和智能安防系统却存在两个问题 , 一是检测慢、有延迟 , 二是成本高昂 。
一方面 , 在高速运行的产线中 , 实时检测并及时介入干预避免人员受伤、保证生产安全是重要目标 。 但视频理解计算通量数倍于单帧图像 , 且为并行流水线式架构 , 传统方案的数据交互流程和次数繁多 , 系统延迟大 。
另一方面 , 工业场景的部署规模大 , 传统的解决方案需集成多个独立子模块 , 一套落地成本约4-5万元 , 相当于一家装备100个机器人工作站的中等规模企业 , 仅在安全事件检测功能上就要投入数百万元 , 这一高昂成本严重阻碍解决方案的规模化落地 。
辛米尔视觉创始人、CEO杨明伦告诉36氪 , 目前大部分协作机械臂产品如要符合安全标准 , 其运动速度需要降低至每秒几十毫米的量级 , 不能满足实际应用中的节拍要求 , 必须要一种主动式的防御系统实时检测人员距离 , 并保障快速响应和干预 。
针对这些痛点 , 辛米尔以边缘端视频理解这一平台型技术为底座 , 开发了“工业AI事件相机” , 采用轻量化设计 , 通过插上不同应用模块 , 逐步覆盖人员存在性检测、过程一致性检测、异常检测等多个工业事件检测场景 , 拥有低延迟、准确率高、成本低三大特点 。
同时与传统方案相比 , 其软硬件落地成本可降低80% , 即插即用 , 可实现单站部署1小时、100个站点系统性批量部署1周、数百个站点规模性部署1个月完成 。
1、安全检测
这一模块是将传统安防下沉到工业设备层 , 根据工业要求和场景开发对应产品 , 满足工业安全防护的要求 。 “我们从终局思维来思考 , 希望最终能领导这个市场 。 ”杨明伦说 , 因此公司并没有做集成式解决方案 , 而按照性价比最高的原则 , 开发了用于安全检测的视频理解相机 , 能够与工业机械臂、协作机械臂、专机设备等进行配套 。
具体来看 , 通过利用边缘端专用架构和算子 , 辛米尔视觉的“工业AI事件相机”可实现危险发生到设备停机50ms内快速响应 , 比传统方案提升5-10倍 , 识别准确率高达99.9%以上 , 同时可替代物理围栏 , 成本及周期部署性价比更高 。
安全检测应用实景
2、过程一致性检测
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