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资金告急他一月连办10张信用卡 造智能验布机专找布料瑕疵 准确率98.9%

瑞斯特朗 2014年 可联系
智能验布机
工具软件/硬件
融资进度
未融资
创始人
张翼,曾就读于美国新罕布什尔大学修计算机科学,回国后任职国内服饰上市公司副总经理职位并担任董事会成员。
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瑞斯特朗 2014年 可联系
智能验布机
工具软件/硬件
融资进度
未融资
创始人
张翼,曾就读于美国新罕布什尔大学修计算机科学,回国后任职国内服饰上市公司副总经理职位并担任董事会成员。
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瑞斯特朗联合创始人张翼,他说自己小时候的梦想便是成为一家科技公司的CEO。

文| 铅笔道 记者 刘金策

►导语

去年10月的一天,瑞斯特朗实验室门口,年轻人手里拿着螺丝刀、移动电焊机等工具,对着实验室的门禁敲敲打打。

他们不是小偷,他们只是在修门禁。事实上,他们就是这里的主人。此前近一年的研发里,大家为了节省资金,电焊、钻孔、抛光……每一项都是自己动手。这些工作, 让这里的每个成员都练就了一身“维修师”的技术。

很快,门禁修好,大家拿着手头的工具继续投入到研发中。他们研发的不是门禁,而是是一台智能验布机。这台机器可以替代人工验布,自动检测布料缺陷并生成检测报告。产品采用机器视觉检测技术,利用CCD工业相机模拟人眼对布料瑕疵进行检测,并通过机械手对瑕疵点进行标记。验布机可取代三名操作工人,布料瑕疵的识别准群率人工检验效果的98.9%。

目前,验布机的样机已经完成,本月底即将进入车间实地测试。

注: 张翼承诺文中数据无误,为其真实性负责,铅笔道已备份录音速记,为内容客观性背书。

取代三名验布工人

“老板,能不能把价格再给我压一压?”

“小兄弟,不是不想压,实在是办不到。”

对话发生在2015年12月的东莞。张翼走出供应商办公室,突然觉得这个南方城市的风里透出了几分寒意。此时,他的上一个创业项目——“私人定制”正被成本问题困扰。

这是一个针对艺术系学生的创业项目,帮助他们把想设计的衣服、包具类产品完成定制生产。

供应商给他每件产品的开版报价是1000元,为保证获客,张翼卖给顾客的价格只有500元。供应商不同意给他降价,他只好自己掏钱补贴用户。

几个月后,资金短缺的张翼再次来到东莞供应商那里,希望对方把报价降下来。“小兄弟,办不到的。开一个版8个人少一个都不行,不信你来我们车间看一下。”

从车间出来的张翼突然觉得理解了对方。从布料进入车间开始,“每个环节都离不了人,成本确实降不下来”。

计算机专业出身的张翼觉得有些难以置信。去年3月,他又跑到浙江的2家供应商车间去考察。“家家如此。”从那时起,他就动起了用机器优化布料生产流程的念头。

他瞄准的是布料生产中的验布环节。原因很简单,这个环节重复的次数多,且容易自动化。

一匹布从原料到制成衣物,要经历三次检验:布料从织布厂出厂前要验布,染色加工后从染厂出来前要再验一次,品牌商收到布匹后还要重新检验一次。传统验布机需要3名员工时刻盯着布匹,照片只拍进了其中一人。

每次检验都由人工操作完成:三个员工时刻紧盯验布机,两人负责观察瑕疵,一人负责记录。每天工作8小时,每分钟只能检验12~15米的布料,而漏检率在30%左右。

张翼替老板们算了一笔账:一台机器需要3名员工1名主管负责,市场上质检员工一个月大约4000元,主管一个月大约8000元,如果有一台可以自动验布的机器,就可以节约掉4个人。如果工厂采购10台机器,就能节约40个人,大约20万元成本。

算完这笔账后,去年3月,他停掉手头的私人订制项目,成立瑞斯特朗,专注自动验布机的研发。

10张信用卡维持的资金链

项目动工前,机器在他脑海中已经成型:机器模样上和传统验布机类似,但是完全不用人工检测,而是通过人工智能算法,由采用机器视觉检测技术的工业相机模拟人眼检测布料。

张翼觉得自己可以闭着眼说出机器的每一个细节,但要把脑海里的模型搬到现实中却不容易。

同事告诉他,机器的软件部分不难做,6~9个月基本可以完成,不过想用人工智能准确识别各布料品类中的瑕疵,必须有足够的瑕疵数据供机器学习,而市面上根本没有这样的布料瑕疵数据库。

几个合伙人让负责研发的同事安心工作,自己则分头跑到布匹市场上寻找数据。去年一整年间,他们每见到一个布料厂的负责人,都会询问对方能不能把布匹的瑕疵数据共享给自己。“布料瑕疵照片开价三毛钱一张”。

布料厂之前也没有收到过类似需求。一些厂商即使同意合作,也只能回到车间现场拍摄布料瑕疵照片后,一张一张发给团队。

靠着要来的4000余张数据瑕疵照片,团队完成了布料瑕疵的特征提取、图像识别等一系列基础工作。

研发软件的同时,团队在硬件设计上也没偷懒。他们将代工厂订制零部件运到深圳实验室,自己动手组装。

◆ 当时一起打过铁,一起刷过信用卡的伙伴们。

为节省资金,大家能自己解决的工作绝不找人代工。电焊、钻孔、抛光……每一项都自己动手。“自从干完这些活,普通的加装、电器维修根本难不倒我们。”张翼这么说道。

即便这样,去年10月时,团队的储备资金还是即将见底。张翼和几个合伙人凑在一起商量办法,既不愿向家人要钱,短时间内又难以找到投资,怎么办?

商量来商量去,几人最后决定:去办张信用卡,用透支信用卡的资金先把机器原型做出来。

当月,张翼和去银行办了10张信用卡,其他两个合伙人更多。“三个合伙人,平均每人办了12张信用卡。” 靠着这一堆信用卡,团队继续产品研发。

与水星家纺达成合作

今年2月,智能验布机的第一台原型机组装完成。望着实验室里的“大家伙”,几个人觉得一年多的努力终于有了回报。“憋了一年多,终于看到产品了。”

几个人拿来一匹布做识别测试。通电,机器声响起,布匹开始上机滚动。四台CCD工业相机的摄像头捕捉着布料上的瑕疵,一旦发现瑕疵,系统快速反馈给机械手,机械手在布料上标签标记,同时记录在质量报告中。

布匹往前滚动,机械手不时在布面上滑动标记……一卷布滚完,机器慢慢停止,几个人盯着机器生成的检测报告练练摇头,“数据源不够,准确率太低,漏检率比人工检验还高。”

◆ 瑞斯特朗智能验布机生成的检验报告。

为获取更多瑕疵数据,张翼继续到布匹市场上奔走。今年3月,团队与水星家纺达成合作,水星家纺为验布机提供自己拥有的布匹瑕疵数据。有了这家年产量8千万匹的布料厂家的协助,验布机的数据模型准确率提升迅速。

现在,机器的识别准确率已经提高到人工检验效果的98.9%。张翼预计,本月底机器就能进入水星家纺的车间实地测试。

目前,团队正在寻求天使轮融资,金额为300万~500万,资金主要用于产品的市场推广和布匹数据的获取。

/The End/

编辑   孙   娇     校对   郝陶锐

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本文作者

刘金策

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