感图科技完成数亿元C轮融资 AI视觉检测如何赋能高端制造

感图科技通过AI视觉检测技术，以高精度缺陷检测、全流程质量管控和柔性化适配能力，为高端制造业提供智能化解决方案，有效解决质检效率低、人工成本高、缺陷识别难等痛点，推动产业向自动化、数字化、智能化升级。

一、感图科技的核心技术布局与产品体系

感图科技聚焦AI机器视觉检测领域，通过底层算法研发与行业场景深度融合，构建了覆盖检测、监测、决策的全流程质量管控解决方案。

• 技术储备与专利布局

  累计申请专利50件，其中发明专利占比44%，实用新型占比20%，在审专利近45%，创新活力显著。

  专利集中于缺陷检测、人工智能、图像采集设备等领域，技术应用于锂电池、柔性电路板等高端制造场景。

  拥有18项软件著作权，以缺陷检测软件系统为核心，支撑算法快速迭代与场景适配。

• 核心产品矩阵

  GT·明鉴者（AI检测）：替代人工目检，实现表面缺陷的高精度识别（如划痕、凹痕），支持小样本数据训练，适应非标准缺陷检测需求。

  GT·明览者（AI监测）：实时监控生产流程，通过图像采集设备捕捉异常数据，预防质量风险。

  GT·明策者（AI决策）：基于检测与监测数据，提供优化生产参数、调整工艺流程的辅助决策，推动质量管控闭环。

图表3：感图科技专利创新词云（数据来源：智慧芽）二、AI视觉检测如何解决高端制造业痛点

高端制造业对产品质量要求极高，但传统质检方式存在效率低、成本高、漏检率高等问题。感图科技的AI视觉检测技术通过以下方式实现突破：

• 替代人工目检，提升效率与准确性

  人工目检依赖经验，易受疲劳、情绪影响，漏检率可达10%-15%；传统机器视觉设备对复杂表面缺陷识别能力有限。

  感图科技基于深度学习的算法，可识别微米级缺陷（如锂电池极片毛刺、电路板线路断点），准确率超99.5%，检测速度较人工提升10倍以上。

• 适应非标准场景，降低数据依赖

  高端制造产品种类多、缺陷类型复杂，传统AI模型需大量标注数据训练，成本高昂。

  感图科技研发小样本数据算法，仅需少量缺陷样本即可完成模型训练，且通过迁移学习适应不同产品线，缩短部署周期。

• 全流程质量管控，减少生产损失

  传统质检仅关注成品，无法追溯问题源头；感图科技方案覆盖原材料、生产、成品全环节，通过AI监测与决策系统，实时定位设备故障或工艺偏差，将质量损失降低30%-50%。

三、技术落地案例与行业价值

感图科技已与多家行业龙头合作，验证了AI视觉检测在高端制造中的商业化价值：

• 锂电池检测

  针对极片涂布、卷绕等工序的缺陷（如褶皱、露箔），AI检测系统实现100%在线全检，替代人工抽检，避免电池短路风险，提升产品良率。

• 柔性电路板（FPC）检测

  FPC线路细密（线宽/线距可达20μm），传统设备易误判。感图科技方案通过高分辨率图像采集与算法优化，将检测速度提升至200mm/s，误检率低于0.1%。

• 半导体封装检测

  在芯片引脚焊接、塑封等环节，AI视觉检测可识别0.01mm级的虚焊、气泡缺陷，满足半导体行业“零缺陷”要求，助力客户通过车规级认证。

图表2：感图科技专利申请及授权趋势（数据来源：智慧芽）四、行业趋势与感图科技的竞争优势

全球工业机器视觉市场持续增长（2023年达110亿美元），中国因制造业升级需求成为增长最快市场。感图科技通过以下策略构建壁垒：

• 技术差异化

  聚焦高端制造细分场景，开发专用算法（如锂电池极片检测、FPC线路识别），形成技术护城河。

  与英伟达等科技巨头合作，优化算力支持，提升模型推理速度。

• 生态合作

  与浙大等高校联合研发，加速底层算法突破；与设备制造商集成AI模块，推动检测设备智能化升级。

• 资本助力

  完成7轮融资（含C轮数亿元），资金用于技术研发与市场拓展，加速规模化落地。

五、挑战与未来展望

尽管感图科技在技术与应用上取得进展，但仍面临竞争压力：

• 海外龙头（如基恩士、康耐视）占据高端市场，国内企业（如奥普特、天准科技）在价格与服务上更具优势。
• 高端制造场景复杂，算法需持续优化以适应新材料、新工艺。

未来，感图科技需进一步强化底层算法能力（如3D视觉、多模态融合）与上游零部件自产（如光源、镜头），同时拓展半导体、汽车电子等新领域，巩固细分赛道领先地位。

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