工业视觉公司「平方和」宣布完成千万元级天使轮融资，由明势资本领投，洪泰基金跟投。资金将主要用于团队扩充、技术研发和市场拓展。 平方和从2018年初正式运营，为工业制造企业提供视觉整体解决方案，包括光学成像系统设计、视觉算法定制、视觉设备定制与开发、视觉及生产数据整合等。 传统工业机器视觉公司的解决方案主要应用于识别和机器人定位场景，而平方和提供的解决方案除涵盖传统场景外，在传统工业视觉难以解决的复杂检测、分类和定位等场景拥有非常适用的解决方案。 明势资本创始合伙人黄明明认为，检测让制造业品控形成闭环，中国制造业的转型升级需要一批自动化检测企业。中国工业机器视觉市场规模有望比肩欧洲，达到百亿级市场规模，增长空间大。工业机器视觉的从业企业在技术深度和行业广度上都有巨大的发展空间。平方和基于自有的算法库、云平台和丰富的行业经验，解决医药、纺织等行业的复杂检测、分类和定位问题，具有较高的技术门槛和市场价值，正在落地高难度且具有可观复制性的项目，同时公司将会机器视觉延伸至工业大数据领域，从检出瑕疵，到减少瑕疵。 工业视觉检测对于提高生产效率、提升产品质量、降低人工成本和浪费具有直接的作用，但传统工业机器视觉的解决方案主要集中应用在汽车和电子领域。虽然其他制造行业体量巨大且品控严格，但仍依赖人工质检。重要的制约因素就是在这些制造行业，只有工业机器视觉解决有偏差的缺陷检测、缺陷及材料分类、变形物体定位、畸变字符OCR等复杂问题，机器才能胜过有经验的质检员。 目前平方和的工业机器视觉方案已经在医药、医疗器械、纺织、印刷品、消费电子等行业形成相应的落地案例。在与世界知名隐形眼镜生产商英国库博光学的合作中，平方和提供的智能视觉算法，可检测铸模、成形、分离和包装等工序的瑕疵，分类并反馈调整。官方资料显示，平方和帮助客户每年每条产线平均减少8-12人检测人员成本（约120万英镑），减少原材料浪费3-5%（约50万英镑），增加成品产率1-2%（约100万英镑）。在与某世界知名成衣制造商的合作中，平方和初步落地了对柔性面料的瑕疵检测与分类，及与工业机器人、柔性触手配合的布料缝制定位，而该制造商的布料质检人员有数千人之多。 市面上有不少公司在提供工业视觉解决方案，平方和的差异和优势除了在技术性能和应用场景之外，还有如下两方面：

• 自研算法和视觉平台，能更精准和定制化满足客户需求，而其他很多公司是基于康耐视、基恩士等的通用型视觉平台，难以适应复杂场景。
• 基于云平台架构，让视觉数据能够共享，与其他生产环节、工艺等进行综合分析和互相反馈，例如除了检测产品是否合格，还能分析出不合格的原因，及时反馈给相应生产工艺环节进行优化改进，形成闭环，从而从整体提高生产效率。

在发展策略上，平方和先聚焦医药、医疗器械、纺织行业，这些行业生产要求严格，市场空间大，解决方案通用性强，容易复制，有利于创业公司起步。待形成深度解决方案和口碑效应，再向其他行业拓展。平方和从难度较大的问题切入，赢取客户信任，进而获取客户更多的视觉应用场景，这些场景可能对技术要求并不高，但是规模也很大，客户倾向于整体交给一家解决方案商去做。 平方和的客户包括英国隐形眼镜生产商库博光学CooperVision、英国电缆生产商A2Sea，国内市场有华为、联想、博众精工、博柯莱智能装备、百特侨光药业、科伦药业、扬子江药业和大龙兴创等。 团队方面，平方和创始人兼CEO蔡仲伦博士，10年工业视觉系统设计开发经验，尤其在隐形眼镜质检的视觉系统开发有多年工业级系统设计经验。15年智能控制系统设计、自动化、航空航天流体控制、人工智能以及机器学习领域研究经验，各大期刊会议发表论文50多篇。联合创始人兼CTO姚佳迪博士，10年网络系统平台和服务构架经验、8年互联网技术、数据交换技术研究经验，曾任英国南安普敦大学ePrints核心网络工程师、惠普实验室软件工程师、南岸普敦大学博士后研究员。