机器视觉|36氪首发丨「奥乘智能」获1500万元Pre-A轮融资，硅谷老兵切入制药机器视觉检测 36氪|算法|自动化|创投圈

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文 | 周有辉
编辑 | 彭孝秋
36氪获悉，工业视觉检测公司「奥乘智能」获得1500万人民币Pre-A轮投资，由一家A股上市公司实控人以个人身份投资，本轮募集资金将主要用于推动公司在制药检测新技术的研发和实施部署。
奥乘智能成立于2019年，其工业视觉识别产品主要应用于制药生产行业，目前已推出360度胶囊粒粒检系列设备、全自动智能泡罩检测机和固体制剂小袋视觉检测模组，并已取得国内多家知名药企订单。
高工产研数据显示， 2019年我国机器视觉市场规模65.5亿元，同比增长21.8% ，该机构还预测到2023年中国机器视觉市场规模将达到155.6亿元。从下游应用领域来看， 2019年，消费电子、汽车制造和食品包装行业共计占据了70%的份额，而奥乘智能所瞄准的医药领域占比约为9.7% 。
“中国药厂大约有5000家，仅仅检测工位上的员工就超过了十万人， ”奥乘智能创始人张涛告诉36氪，国内制药企业自动检测设备应用比例很低，目前渗透率还不到1% 。据业内人士估计，全国有各种大小的制药生产线约有10万条，新增产线和旧线改造需求形成的市场规模约为104亿元。
制药生产流程主要可分为三道工序，分别是制粒、药品成型和包装，每道工序都有质量检测要求。因为药品关系到人的生命健康，即使是有微小的缺陷，流通到市场后也会对患者造成无法弥补的损失，甚至可能导致医疗事故。
另一方面，在目前公立医院都实行集中带量采购的长期政策下，对药品质量溯源监管的要求也愈加严格，药厂迫切需要可以提升检测质量及效率的方法或产品， “无人化自动检测可以很好地避免药品污染和漏检误检，检测员工在经过多个小时的专注劳动后，检测准确性很容易下滑。同时，我们调研过的二三线药厂也经常面临招工难的问题。 ”奥乘智能总裁王春水表示。
图：制药流程中存在的检测需求
具体而言，奥乘智能根据国内三种常见的药品包装——泡罩药版、胶囊和颗粒小袋设计了三款工业视觉检测设备。今年下半年还将推出片剂和软胶囊机器视觉检测设备。
【机器视觉|36氪首发丨「奥乘智能」获1500万元Pre-A轮融资，硅谷老兵切入制药机器视觉检测】在国内市场，这些检测设备多由德国、日本、意大利品牌所占领，价格高达400万~800万，而奥乘智能设备的价格仅为进口品牌的五分之一到八分之一，检测性能指标可达到或超过业内平均水平。其性价比优势，主要是来源于硬件结构上的独特性设计和基于制药产业需求所研发的软件算法。
以360度胶囊粒粒检系列设备为例，奥乘智能通过自主设计的机械结构，利用胶囊在检测设备的轨道上所进行的360度滚动，内部侧面加装棱镜收集胶囊两头的照片，实现了仅用一台2D工业相机就能检测六个通道的胶囊，单台设备最高检测速度可达到7500粒/分钟。而进口品牌多使用五到六台工业相机，或是3D相机多角度地对胶囊进行检测，制造成本较为昂贵。
图：奥乘智能360度胶囊粒粒检系列设备
在软件层面，设备基于开源的ROS机器人操作系统，具备良好的拓展性。而基于团队制药背景高管对行业的理解，奥乘智能采用了模式识别和深度学习相结合的自研算法。
绝大部分的药品缺陷可以通过模式识别的算法进行识别，针对部分少见缺陷则可以通过深度学习算法进行分类识别，机器出厂时，会配有一个经过预训练的神经元网络来作为补充：神经元网络会根据数千个样本图像学习识别各类药品质量缺陷。这套视觉检测算法从底层写起，不依赖于任何第三方系统和算法平台，适用于制药行业多品种、个性化、监管严的特性。