编辑:[db:作者] 时间:2024-08-25 08:58:01
毕业于英国南安普敦大学电子电器工程与打算机科学的蔡仲伦博士,毕业后先后任职英国南安普敦大学电子与打算机学院(ECS)、英国空客噪音技能中央(ANTC)博士后研究员,后于英国库博光学担当机器视觉系统总工程师。外洋事情期间,蔡仲伦也随时洞察海内市场方向。
平方和创始人兼CEO蔡仲伦
蔡仲伦紧跟市场趋势返国创业,在2018年初创立「平方和」并开始初步运营。平方和是一家面向环球市场,集工业视觉检测系统的研发生产、企业级云视觉做事及智能制造数据平台做事为一体的高科技企业。目前公司已发展为拥有天下领先透明材质医疗东西产品检测行业内光学成像技能、自主云视觉平台及工业级视算法的的国家高新技能企业,拥有知识产权四十多项,产品做事落地欧洲、北美、亚洲十几个国家。
蔡仲伦见告创业邦,平方和以工业视觉、打算机视觉和工业自动化为核心,支持云端整体打算机视觉系统的自动化办理方案,为生产制造企业供应全栈式视觉做事,包括光学成像系统设计、视觉算法定制、视觉设备定制与开拓等。
此外,平方和自主研发了一套企业集中做事器平台为企业供应云视觉做事。这套系统的特点是:可将来自不同模块或生产线的多个视觉系统所供应的图像及数据资料集中发送到云做事器,并通过算法得到结果,凭借平方和的平台软件,客户可以体验到一个完全的智能制造检测环境,从而实现视觉数据共享,与其他生产环节、工艺等进行综合剖析和相互反馈,进而整体提高生产效率。蔡仲伦说,数据的终极目的是为了改进生产工艺、提高生产效率和帮忙商业决策。
目前,视觉做事方面,平方和紧张聚焦于医药及医疗东西、制衣、3C等行业。个中以不规则形态产品的瑕疵检测最为突出,例如透明材质的产品毛病检测(隐形眼镜、光学镜片、导光材质、玻璃制品等等),繁芜背景上的瑕疵提取与识别(针织布料、电池包装材料等等)。
蔡仲伦表示,平方和以难度最大的透明材质(如隐形眼镜、光学镜片等)检测切入市场,作为海内同行业中为数不多的几家具备隐形眼镜检测能力的企业之一,本身已代表着机器视觉领域的最高标准和哀求。
目前,平方和机器视觉检测技能已取得满意的市场反馈。以InsVis WFDI隐形眼镜湿性全检设备为例,目前已在中国大陆最大的隐形眼镜生产厂商中运用。该设备采取自动上料下料设计,四台工业相机并行处理,每小时处理产品3000片以上。检测工位采取平方和自主设计的光学成像模块。软件部分为平方和自主研发的Sirius Vision Suite系列及针对隐形眼镜质检的独立算法模块。
蔡仲伦先容,利用湿性全检设备后每条产线可替代8-12名检测职员,为生产企业大大减少人力、培训和管理本钱。其检测效率也会从原来的每小时900片提升至3000片以上,生产效率提升4倍以上。
利用全自动全检设备还可以实现自动检测避免人工触碰产品,对产品提高卫生标准、降落退货率、提高客户满意度均有保障。同时其检测返回结果包括瑕疵分类,及时反馈工艺能减少原材料摧残浪费蹂躏3-5%,每条产线节约150万元。比市场上现有视觉系统能达到的成品率赶过1-2%,每条产线增收约500万元。此外,生产企业还可以利用云端视觉做事,相对单机系统,算法升级的管理本钱大大降落。企业级客户端软件大大提高了各个部门数据统计剖析的效率。
目前平方和互助客户包括天下头部隐形眼镜生产企业、中国大陆及台湾地区多家世界有名隐形眼镜代工厂、多家有名光学镜片生产商、天下头部制衣企业以及太极集团、科伦药业、华为、遐想等。据透露,平方和目前紧张以发卖硬件设备为紧张盈利模式。2020年平方和完成近4000万元条约额,有望在今年实现盈亏平衡状态。
公司成立至今,团队规模已达近百人,个中工程交付与研发团队人数霸占最多。创始团队与顾问团队均由国内外行业资深科学家及工程师组成。创始人兼CEO蔡仲伦,英国高校、研究中央和天下领先工业生产企业拥有十五年的研究及开拓履历,深入智能掌握系统设计、自动化、航空航天流体掌握、人工智能及机器学习领域的工程履行。目前节制最新的打算机视觉、智能学习掌握以及机器学习算法技能,对工业视觉及智能自动化系统设计(包括光学设计、成像、自动化接口和集成、各种总线及网络通讯技能)拥有多年的研发履历。
蔡仲伦博士是IEEE,IET及AIAA协会会员,在各大期刊及国际会议揭橥论文50多篇。CTO姚佳迪博士,拥有10年网络系统平台和做事构架履历、8年互联网技能、数据交流技能研究履历,曾任英国南安普顿大学ePrints核心网络工程师、惠普实验室软件工程师、南安普顿大学博士后研究员。COO徐楠拥有10多年初创公司或跨国上市企业的团队管理与运营履历。COO苏庆丰计拥有10以上年自动化、智能非标设备设计履历及设备市场推广、发卖履历。
融资层面,平方和曾于2019年11月得到数千万元Pre-A轮融资,由博远成本领投,明势成本跟投。蔡仲伦表示,A轮融资还在进行中。
图片来源:平方和、图虫网
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