现在工业领域依然停留在半自动化阶段,智能性和灵活性的缺乏极大地限制了工业机器人的应用场景。而现阶段国内少有企业可以使用先进技术来提升生产效率、提高产品质量、降低运营成本,其主要原因在于企业缺乏足够的前沿技术研发能力,无法提供足够可靠的解决方案。

北京阿丘科技有限公司(简称阿丘科技)成立于2016年,总部位于北京。阿丘科技CEO黄耀告诉36氪,他们将3D视觉和人工智能引入工业领域,希望改变当前工业智能化缺失的现状,目前主要关注分拣和质检两个领域。

CEO黄耀介绍,之所以选择这两个领域切入是因为切实看到了行业痛点和需求。在分拣领域,目前工业机器人只能完成固定模式物体的抓取,对于复杂堆叠物体的识别和分拣,依然有90%以上通过人工方式完成,极大的限制了工业生产的效率。在质检领域,目前很多企业依靠有经验的质检员通过仔细鉴别来判断零件是否合格。人工作业由于依靠主观判断,存在效率低、成本高、漏检误检等缺点。虽然传统机器视觉可以应用到上述领域,但是存在两个较大的问题:一是非标自然物体的缺陷检测有着天然的不确定性,从而导致传统视觉方案无法处理;二是项目定制化严重,极大限制了其扩展性,难以形成较大的市场规模。

针对目前工业机器人分拣领域的无序抓取难题和质检领域的复杂缺陷检测问题,阿丘科技推出了SmartPicker和AQ-Insight两款产品。

SmartPicker是一款应用于工业流水线及物流领域的产品,包括自行研发的工业3D摄像头和算法软件。其依托3D视觉技术能够完成对任意摆放的同类工业物品进行检测识别及姿态估计。配合运动规划等机器人技术,机械臂可以自主完成规划和抓取操作,自动完成识别分拣相关任务。黄耀告诉36氪,他们的主要技术壁垒在于可以将物体3D扫描后得到的点云信息进行高效精确的分析处理,从而精确识别物体位置和姿态。

加入深度学习技术后,SmartPicker甚至可以完成对任意摆放的异类工业物品的检测识别和姿态估计,并配合机械臂完成抓取规划和操作。基于以上特点,SmartPicker具有广泛的应用场景,譬如杂乱零件上下料、仓储物流分拣、工件智能装配等。

堆叠零件及水果识别

在3D视觉市场,虽然国外已有包括Pickit3d和Aquifi在内的多家竞争对手,但国内尚未看到成熟的方案。黄耀表示相比国外厂商,阿丘科技的方案售价更有优势,而且他们还可以提供更加完善的本地服务。未来,SmartPicker方案将主要面向中间商推广,并会推出高精度(0.05mm-0.1mm)和低精度(1-3mm)两种解决方案以应对不同场景。现在SmartPicker方案已与知名机器人公司合作,用于工业铸造件的抓取。

AQ-Insight则是一款面向工业在线质量检验的产品,包括机器视觉软件平台、工业摄像头以及SaaS服务平台。它可以把人工的检测经验转化为算法,并通过融入的深度学习技术,使得整套系统具备一定的自学习性和自适应性,从而代替传统的人工肉眼进行复杂的工业缺陷检测。黄耀表示,AQ-Insight除了可以解决传统机器视觉难以应对的不确定性问题,同时能够在一定程度上实现跨行业的通用产品质检。AQ-Insight尤其在非标物体识别及复杂缺陷检测领域具有明显的优势。

烟草杆检测

目前阿丘科技已基于AQ-Insight方案与两家上市公司展开合作,并与包括翼菲自动化在内的多家工业机器人公司及系统集成商达成合作意向。合作的项目包括自行车辐条、链片检测,以及烟草原料的缺陷检测,据悉检测精度分别达到了92%和95%以上,并且还有提升的空间。此外,阿丘科技也与多家工业机器人公司及系统集成商达成合作意向。在售价方面,黄耀表示企业投入产品1~2年内即可回本。

阿丘科技于3月获得英诺天使和臻云创投的千万级天使轮融资,预期今年9月会启动Pre-A轮融资。在团队方面,阿丘科技源自清华大学人工智能实验室,主要由来自清华、中科院、北航、浙大的硕士博士组成。团队核心成员拥有英特尔、大疆、微软及其研究院的工作实习经历,同时还有计算机视觉、机器人等领域先进的研究成果。

目前阿丘科技正在招聘深度学习、3D视觉、机械设计、市场经理等相关人才。欢迎投递简历至hr@aqrose.com。

瞄准工业智能化市场,强调跨行业通用,阿丘科技推出3D视觉和AI产品

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