转载首发 |「心鉴智控」获6000万人民币A轮融资，专攻药品、玻璃同高速运动物品视觉检测

转载获悉，工业领域AI视觉检测服务商“心鉴智控”已完成6000万元人民币A轮融资，由经纬中国领投、华映资本跟投，老股东松禾资本、奇绩创坛继续加码，亿梯资本担任融资财务顾问。本轮融资将用于产品研发、团队扩充、市场推广等方面。

心鉴智控成立于2018年，自主研发同部署，基于C++嘅底层数据增强、算法优化嘅技术架构及配套云服务等体系，形成，AI模型嘅开发平台，并基于此开发平台，实现工业视觉检测核心技术嘅跨行业、跨场景嘅商业化落地。

谈及行业痛点，心鉴智控创始人兼CEO罗晓忠讲畀转载，人嘅眼睛作为生产工具，被智能化嘅机器视觉取代一定系大势所趋，但目前国内80%嘅工业视觉检测场景仍然依靠人工。喺医药外包装、镜片生产等工厂，质检工人占据全体工人数量嘅相当大比例。同时，肉眼目测质检对工人视力嘅损伤好大。企业既面临人力成本上升同“招工难”嘅困境，又唔可以保证重要瑕疵嘅零漏检，需要承担客户投诉或监管部门处罚嘅潜在风险。

目前，心鉴智控聚焦传统机器视觉无办法处理嘅场景，主要针对白玻、医疗医药等具有复杂光学特性以及高速、柔性、非标等高识别难度嘅应用场景，进行基于深度学习技术嘅产品外观瑕疵检测。目前，该公司已开发三大核心业务线：药品及其外包装检测、玻璃检测、生产线上高速运动物品外观检测等。

罗晓忠表示，视觉质检嘅落地有三大核心难点：

第一，工业品瑕疵数据不足。工业品瑕疵类型好多，但特定单种瑕疵喺生产阶段嘅发生率可能只有千分之一。原始数据样本唔充足，会导致需要海量数据训练嘅神经网络模型并唔精准。如果根据呢个模型判定同分类瑕疵品同非瑕疵品，但系信度唔高。

第二，生产线嘅匹配难度大。喺工业生产线上部署一套视觉检测系统，使其同已有产线嘅运行节拍、基础设备相互匹配且稳定运行，唔仅考验技术水平，更考验工程化实践能力积累。

第三，解决方案嘅可复制性较差。每条产线嘅生产环境都存在差别。点样等视觉检测系统能够适应千变万化、千差万别嘅生产环节，克服鲁棒性嘅局限，系好大嘅挑战。

罗晓忠表示，针对以上难点，心鉴智控依托自主研发嘅AI模型训练优化平台，基于auto ML技术，建立，从数据到模型、模型到生产嘅闭环，有效解决，“瑕疵样本数不足”、“待检测产品频繁换型”等问题， 实现，唔同行业、唔同应用场景中，视觉检测产品嘅快速落地同功能模块嘅移植复用。同时，该平台能够喺客户嘅实际使用场景当中，进行检测模型嘅持续迭代，确保运行嘅稳定性同可靠性。

此外，为认识决“工业品瑕疵数据不足”嘅难题，心鉴智控独创，“小样本训练高精度、高准确度神经网络模型”专利，将深度学习作为现代机器视觉解决方案嘅重要组成部分。其优势喺于能够用小样本快速训练出高精度、高准确度嘅神经网络模型。

喺实际落地成果方面，罗晓忠表示，首先，喺医药行业，客户对机器视觉检测嘅准确度同可靠性要求严苛，而心鉴智控开发嘅智能检测模组实现，人工替代，得到，行业头部客户嘅认可同持续增购。

其次，喺玻璃检测领域，心鉴智控以手表表盖同镜片检测为切入点，喺国内率先研发，手表同眼镜行业嘅视觉检测设备。其中，手表表盖检测设备已实现批量推广，镜片检测设备已喺国内最大嘅镜片生产基地实现应用。

此外，心鉴智控针对生产线上高速运动物品嘅360°全检方案，弥补，该领域内进口AOI检测模组功能上嘅不足之处。

目前，心鉴智控喺广州、苏州、上海、丹阳等地设有办公室，布局珠三角同长三角地区，研发团队核心成员均嚟自海内外顶级高校，喺微软、ASML、华为等世界知名企业有15年以上研发经历。

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