开发基于深度学习的工业瑕疵检测技术，「深视创新」获数千万元A轮融资

36氪获悉，工业视觉解决方案开发商深圳市深视创新科技有限公司（以下简称“深视创新”）近期获得数千万元A轮融资，由产业资本德邻资本投资，春涧资本担任财务顾问。创始人许琦表示，本次融资将主要用于加强公司的技术研发，依托产业资方资源开发工业检测智能装备和拓宽市场渠道。

机器视觉在工业场景下能够起到代替人眼或者完成人眼无法完成的任务，被广泛应用在测量、检测、导航三大场景中。随着工厂自动化水平提高，以及劳动力成本逐年上升，企业对机器替代人的需求越来越明显。

然而以传统机器视觉算法为底层的AOI方案，仅能解决外观质检过程中可量化、较单一的瑕疵识别问题，因其升级维护难、误检率高、依赖场景单一等瓶颈，无法从根本上解决完全替代质检工人的问题，由此也催生了能模拟人类思维认知方式的深度学习技术在瑕疵检测行业的快速发展落地。2017年康耐视收购全球第一家深度学习瑕疵检测技术落地平台VIDI，拉开了全球特别是中国在该项技术的落地序幕，深视创新便是2016年国内首批进入该行业的，以深度学习算法为核心技术的工业瑕疵AI检测技术开发商。

据创始人许琦介绍，公司前期在产品研发上经历了2年，2018年后开始向机械制造、3C、食品、医药行业落地，已经沉淀出不少于50种细分行业标准图像识别一体化解决方案，中大型生产企业贡献其主要营收。

关于产品的具体能力，创始人许琦表示，深视创新主要解决的是工业瑕疵检测过程中完全替代人检的问题。当前国内90%以上的这类工作还要靠人工完成，除了人力成本、流动性大之外，传统AOI算法设备的误检率也很难降低。就当前已落地的案例来看，工厂利用深度学习可以带来10倍以上检测效率提升、准确率增加30%以上、企业管理成本及员工工作强度大幅降低，投资回报周期基本控制在1-1.5年左右。

许琦表示，深视创新从最初的深度学习底层算法技术研发者逐步往工业瑕疵检测总体解决方案落地，也具备细分行业的解决方案量产条件，预计2021年单个细分行业解决方案落地量200套以上，尽管大客户存在定制化需求，但解决方案中70%是标准化产品和模块，方案交付周期大幅缩减至1个月内。

深视创新的下游客户包括检测设备集成商与终端企业，累计合作客户数量超200家。创始人许琦表示，此次融资之后，公司将重点部署磁性材料细分行业的标准瑕疵检测设备全国落地，帮助行业生产企业解决在传统AOI设备所不能解决与无法完全替代人的长期痛点。与海外头部的工业视觉解决方案供应商相比，国产厂商在本土化部署、价格、产品易用性方面有较强优势。深视创新年营收已过千万元，预计未来3年内能够实现翻倍增速。