深慧视:专注三维成像技术,3D相机识别精度20微米,覆盖范围超行业水平1.5倍

科技资讯 2020-02-06

创立深慧视之前,创始人吕聪奕还在香港中文大学从事博士后研究工作,重点研究嵌入式高速图像处理技术,即用2D视觉技术来做工业机器人视觉引导。研究过程中,他发现,由于使用环境复杂,导致2D视觉机器人误操作行为频繁,亟需智能化升级措施。

2017年,微软3D相机的问世,让吕聪奕坚定了此前的判断,便于同年创办了国内较早从事该行业的初创公司——深慧视科技,将研发重心瞄准3D视觉技术赋能方向,专注于为企业提供机器人3D视觉引导产品和机器人自动化改造升级解决方案。

“机器人智能化升级并非伪需求,”吕聪奕告诉创业邦。从宏观角度来看,2020年,中国机器人市场规模将突破100亿美元,2016~2020年的平均增长率达到了20.5%,未来,我国机器人市场规模还将继续扩张。同时,传统2D视觉机器人只能完成结构化环境下固定模式物体的抓取,而对于复杂堆叠物体的识别和分拣,仍要依靠人力完成,基于人口红利消失的大背景,人力成本逐渐提升,势必会推动“机器换人”大潮,这是深慧视科技的机会所在。

吕聪奕介绍,2D相机和3D相机的核心差异在于三维深度信息层面,决定了机器人会否受到限制。首先是操作限制,2D相机只能获得平面信息,即X、Y方向,导致机器人识别精度和视觉覆盖率不足,机器人可以平行抓取移动,不能在上、下料时垂直起落,而3D相机则可以获取整个空间坐标信息,自由灵活移动;其次是来料限制,在2D视觉分拣过程中,物品必须处于同一平面,无堆叠、无混乱,才能按设置进行抓取,而3D视觉技术可以结合物体材质、尺寸、位置变化、距离等数据,进行准确定位抓取。

“由3D相机传感器产品,布局到软件平台,再到解决方案”是深慧视抢占市场的主要策略。从行业的角度来看,相比于大部分友商跨行业跨领域的通用型服务,深慧视在业务上更垂直,只针对工业和物流领域做软件通用化和标准化。目前,深慧视已推出高精度3D相机和大视野3D相机两类主打产品,以三维成像系统解决方案的形式,广泛应用在无序分拣、工业拆码垛、质量检测场景中。

深慧视:专注三维成像技术,3D相机识别精度20微米,覆盖范围超行业水平1.5倍

本文文章插图来源于深慧视,经授权使用。

值得注意的是,以上三类不同领域客户关注的方向也存在差异。物流领域客户对精度的需求较低,更关注环境兼容性、覆盖范围和成像效率几方面;而工业质检场景物体会更加的复杂,对于识别精度、材质兼容性的要求更高;拆码垛场景客户则对于识别精度和视野覆盖范围方面要求更高。

基于客户需求逻辑,深慧视重点在成像精度、视野覆盖范围、成像速度和兼容性方面重点发力。目前,该团队已早于行业水平推出基于FPGA加速度技术的高精度、高速3D视觉传感器系统,点云精度最高可达到20微米,成像的视野范围是行业水平的1.5倍(4米×3米),拍摄帧率为每秒5~10帧。同时,借助光学技术和高鲁棒性3D成像算法,深慧视产品适用物体范围更广,可以针对在金属表面、日化品反光类、黑色暗物体表面成像。现阶段,深慧视已获得菜鸟、OPPO、华为、联想、中兴、格力在内的20多家头部客户的认可。

深慧视:专注三维成像技术,3D相机识别精度20微米,覆盖范围超行业水平1.5倍

本文文章插图来源于深慧视,经授权使用。

根据深慧视科技数据显示,在硬件成本上,3D视觉系统比2D视觉系统贵2~3万元左右,前期部署周期大概一个半月到两个月(两者周期相等),但基本在部署后的3~4个月内,便能赚回投入成本,降本提效价值突出。除了为客户带来了0~1的技术突破,节省雇佣工人每日搬运上几千次的成本,还通过技术赋能提高了产能。以工业某制鞋行业客户为例,经过深慧视的技术服务,用四台3D相机设备便代替了20多个工人。

营收模式方面,深慧视主要通过3D相机销售直接获利,除此之外,还为大企业提供解决方案,收取项目费和后期维护费。两类服务营收比例为2:3。

成立两年有余,团队已有40多人规模,其中30人为技术人员。核心团队大多为自香港中文大学博士、硕士顶尖研发团队,平均具备10年机器人视觉技术研究经历。董事长刘云辉教授是孔雀团队带头人(深圳引进高技术人才项目),也是香港中文大学教授、IEEE院士、香港HKIE院士、国家千人计划特聘专家,主要研究机器人、医疗机器人、 机器视觉领域。

融资方面,团队已于2017年获得数千万元人民币天使轮融资,并于2018年获得来自联想创投的数千万元Pre-A轮融资。目前,该项目已启动新一轮3000~5000万元A轮融资,用于研发和市场拓展。2020年,团队会重点优化服务,将产品及解决方案复制到更多项目中,实现规模化营收。

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