AIGC落地工业缺陷检测，中科迪宏发布TimesAI大模型版和光伏硅片分选设备 | 彬复伙伴
当前质检工序正经历着人工检测到传统自动光学检测，再到AI视觉检测的跃迁。AI视觉检测成功解决了人工检测成本高、效率低以及自动光学检测检出率不达标准等诸多难题。
现今最前沿的AI技术——生成式大模型具有极高特征容量、生成优质的图像细节、良好的涌现能力等特点。在应用方面，生成式大模型适合生成式大模型的场景是允许出错、允许人工介入、算力投资回报比较高。
而在工业AI视觉领域，需要极高的准确率、高实时性以及垂直领域的数据积累，生成式大模型无法一步到位解决问题，发挥作用还需“驯龙高手”。
中科迪宏围绕3C、锂电、光伏等先进制造业的产品质检进行业务布局，在掌握应用型AI算法能力，扎实工程交付能力的同时，还具备模型抽象能力。在垂直场景打磨算法平台并逐步进行场景迁移，真正有能力跨越行业和场景限制，为不同领域制造业客户解决质检难题，并通过AI数字工厂，为客户实现生产全过程在线自动化质量管理。
TimesAI深度学习开发平台是中科迪宏自主研发的平台级产品，包含工业AI大模型与检测小模型融合、2D/3D视觉算法库、深度学习自训练平台、工业产品缺陷库、工业机械手通讯库五类组件库，共计近200个应用工具，可以快速搭建工业产品缺陷检测流程，无开发经验即可快速上手使用。
目前TimesAI大模型版已在中科迪宏所有缺陷检测项目投入使用，彻底颠覆以往的开发模式，极大提升效率，而这也是未来工业产品缺陷检测的技术发展方向。
本次中科迪宏同时发布了光伏硅片缺陷检测及分选智能设备。
光伏系统的性能和可靠性对于其广泛应用和长期运营至关重要。而近年来，大硅片、薄硅片已经成为行业一种不可逆的趋势，随之而来的就是硅片较以往变得更容易破损，如何高效剔除有瑕疵的硅片也就成了生产过程中无法回避的一个环节。
通常情况下，瑕疵的尺寸、类别、分布位置都是不可预知的，以往通过人工检测的话过程会比较复杂，瑕疵检测难度也偏大。而通过机器视觉辅以人工智能大模型技术来进行瑕疵检测，则会大大优化这一过程。
本次中科迪宏发布的光伏硅片缺陷检测及分选智能设备，搭载了TimesAI大模型版，能够快速、准确地检测出光伏板硅片的表面缺陷，包括四周崩边、包角崩边、隐裂以及多个位置的尺寸，并按检测结果高速分选拆分，目前最高检测速度可达到14000pcs/h。
此外，该设备还具有高度的自动化程度，能够实现无人值守操作。配套中科迪宏自主研发的AI数字工厂，将检测和分选结果集成，采用生产预测引擎计算出硅片良率走势，支撑生产管理决策。
本次两款产品的发布无疑证明了中科迪宏在人工智能和机器视觉领域拥有强大的研发能力，未来中科迪宏将持续在智能硬件，在高速度、高精度的智能设备方面不断创新，设计研发出更具有竞争力的产品。
中科院安徽光学精密机械研究所首席科学家王英俭研究员，苏州市阳澄湖镇党委书记沈建先生，以及多家客户、合作伙伴亲临发布会现场，并为中科迪宏苏州公司揭牌
中科迪宏成立以来获得多家投资机构的青睐，已经得到涌铧投资、彬复资本、兴富资本、璞泰来和领益制造的产业基金等多家机构的投资。在来自中科院合肥物质科学研究院的令狐彬、许鹏和周璠等近十名博士高管领衔下，中科迪宏打造了一支优秀的AI算法人才队伍和工程团队。成立至今，公司不断获得3C、锂电、新能源等领域头部客户认可，在当前3C周期性下行的行业背景下客户端复购频频。
中科迪宏兼具AI模型化迁移和高水平的自动化交付能力，正从解决客户产品质检的“疑难杂症”，成长为视觉引导智能化生产的“全科专家”，在工业AI视觉领域持续保持领先。
﹀
﹀
﹀
编辑：Kristen CAI，PEI
彬复资本等完成对全球领先内窥镜平台型创新企业「欧谱曼迪」的超2亿元Pre-IPO轮投资 | 彬复资讯
彬复资本张周：“踏浪远行，抓浪有方”，生成式AI的生态与机遇 | 彬复资讯
彬复资本
