近日，磐霖资本Pre-A轮独家投资人工智能缺陷检测方案提供商樵弋智造（全称“上海樵弋机器人科技有限公司”），融资完成后，樵弋智造将扩充核心研发团队并推进更多项目落地。

樵弋智造是一家专注于工业品外观缺陷检测的科技公司。公司以自研成像系统融合深度学习，打造了一套可通用的智能化缺陷检测方案。缺陷检测是工业品生产过程中必不可少的环节，通常是通过视觉对工件表面的斑点、凹坑、划痕、色差、缺损等缺陷进行检测并分类。目前大量的缺陷检测依赖人工，在客户对产品品质要求越来越高，及企业自身降本增效的驱动下，人工检测已经难以满足现代工业高速、高品质、低成本的检测要求，以机器代替人是必然。

在机器代替人的过程中，检测设备主要是基于传统算法，其在适用面、部署灵活度上存在较大瓶颈，对于随机缺陷、异形缺陷检出效果差，对于新工况、新缺陷需要人工重新编程调试、部署时间较长等问题。这些都影响了自动化检测设备渗透率的快速提升。

近年来，随着深度学习的兴起，业内陆续将其应用于缺陷检测领域。相较于传统算法，深度学习对于随机缺陷、异形缺陷的检出效果好，在算法复用性、灵活性及部署周期上具备优势。

樵弋智造通过自主研发独有的基于材质的多通道成像系统，并高度融合深度学习模型打造了产品化的智能缺陷检测方案。公司方案具备极强的环境适应度与通用性，在检出效果、复用性及成本上远优传统方案，是对行业的一次革新。

在数据采集端，多通道成像系统基于材质的光学特性，实现对缺陷的2D、3D特征的呈现，能低成本、快速进行高质量成像，保障数据质量；在数据处理端，形成基于材质的预训练模型，具备迁移学习能力，通用性强。

目前公司方案已在钢铁、3D玻璃等材质上得到验证。其中钢带缺陷检测效果超出行业顶级水平；3D玻璃上，能准确检出P面、弧边、R角等各类缺陷；针对同一材质产品复用度超过80%。产品获得所在领域头部客户认可，目前正在拓展钢铁制品、电池、新能源汽车等客户。

磐霖投资团队认为，深度学习应用于缺陷检测除技术价值外，在商业上，可进一步提升检测设备渗透率以及帮助企业实现跨行业应用，加速产业发展的效用。如何借助技术与商业组织，实现高品质、通用性的缺陷检测是关键。

实现上述目标，优质且具备通用性的成像是第一步要攻克的难关；成像与算法匹配是机器视觉能够最大化发挥检测性能的第二步。公司创始团队毕业于清华精密仪器系及浙大计算机系，兼备“光学成像+算法”能力，创始人姚超对产品的认知及驾驭能力强，能够实现高品质、通用性的缺陷检测 ，带领企业为更多客户提供更优的品质保障。

樵弋智造创始人姚超表示：“为实现优质检测，成像系统（机器人的眼睛）和基于行业数据的算法模型（机器人的大脑）则是检测系统的核心，也是提升系统通用性和泛化能力的关键所在。我们专门研发的多维成像系统以及与之高度融合的算法模型，在满足极其严苛的检测要求的同时，也从整个系统的维度保证了高泛化性。这样的可复制性和泛化能力使得工业检测的成本、效率和客户体验大大优化，解决客户的产品检测瓶颈，帮助客户实现降本提质增效。”

磐霖资本创始主管合伙人李宇辉表示：“在下游客户对品质要求增高和人工成本提升的背景下，以智能化手段替代传统人工在缺陷检测领域是大势所趋。樵弋智造将各种前沿技术融会贯通，应用到缺陷检测领域，以成像优势和高通用性方案，在钢材、玻璃等领域快速拓展并验证。期待公司的高品质、高通用性的产品在更多领域落地，不断帮助工业企业实现产业升级。“