一个用了10年时间专攻汽车领域质检服务的企业，在行业内能翻起多大的水花？10年前，国内的汽车质量检测行业，基本处于空白状态，行业起步较晚，检测服务并不成熟，远远达不到该行业应有的标准。那时，部分车企为实现对质量的把控，仍需依靠德、法第三方质量服务供应商，需支出高昂的检测成本。但质量检测服务不光是整车出厂前的把关，还将贯穿整个生产制造流程，从一卷卷钢板开始，到一辆辆整车出厂结束。

不过，汽车生产的复杂程度远比我们想象的更为复杂。每辆汽车的壳体之下，都有着数以万计的零部件，每个零部件的成型到可使用，都需经过数道工序，每道工序都有着严格的检测标准，任何一个环节出了纰漏，都会对下一道工序造成严重的影响。如此一来，倘若一直坚持依靠国外第三方质量检测服务供应商，来进行质量把控，这高昂的检测成本支出，属实够国内车企们“喝一壶”。

从0开始，中国本土质量服务供应商

面对高昂检测成本的第三方质量服务供应商，与严格的质量关口，该如何破局？当时，自德国留学归国的曹彬，在汽车行业工作的过程中发现了国内汽车质检行业的不足，看到质量检测服务行业的现状，心中有了一个想法：如何在保证质量的基础上，真正给国内的制造业降本增效呢？于是，在2013年，曹彬决定回国发展，组建团队，在工业发祥地之一的天津成立了一家质量检测服务公司——菲特（天津）检测技术有限公司（简称，菲特）。

从0开始，打造一个属于中国本土的质量服务供应商，为国内制造业实现真正的降本增效。成立之初，菲特主要为客户提供产品、过程、体系三类质量审核服务，缓解国内需要质量检测服务的企业在质检方面的高成本压力。不过，彼时的国内汽车质量服务和供应链管理服务市场，落后还有些混乱，价格战成为企业之间竞争的主要手段，不仅限制行业发展的脚步，还压缩了行业的利润空间，行业环境不是很乐观。在这样的背景下，菲特只得寻找新的出路，通过内生和外延不断扩大业务覆盖区域和质量服务类型，以在竞争激烈的市场中求存求发展。

转型谋发展，核心技术赢得竞争力

初入质量检测行业，菲特所采用的质量检测服务的方式，是最原始的“人工目检”。但没过多久，创始人曹彬就意识到，人工目检的方式已不再适用于高标准、高效率、高质量的质量检测服务，要想发展的更久远，就要开始求变。尽管当时的人工成本还比较低，但依靠人眼进行检查，面对庞大的工作量以及较高的工作强度，检测人员哪怕倒班，也会因为疲惫、烦躁等主观因素的影响，对检测结果造成影响，再加上每个人对检测标准的理解不同，根本无法建立统一检测标准，不仅检测效率低，也无法对漏误检精准溯源，隐形的返工成本和召回成本令诸多车企苦不堪言。于是，创始人曹彬开始蓄力布局，以人工目检为基础，收集了过亿条缺陷样本等质量相关数据，着手组建研发团队。他坚信只有掌握了核心的数据以及先进的技术，才能赢得市场竞争力。

2017年，菲特走上了转型之路，组建了一支由来自于德国汉堡大学、英国UCL大学、日本东京大学、天津大学等国内外知名大学的优秀学子和来自中航集团、汽车行业TOP10等国内外知名企业的行业专家构成的研发团队。彼时的菲特为在研发上打下坚实的基础，每年所投入的研发经费能占到总收入的50%~60%，用于光学、人机交互、人工智能等前沿技术的创新研发，将多种技术融合，再作用于汽车质检软件与智能硬件的开发及应用。

自此，菲特开辟了传统汽车质量检测新方向，将人工智能视觉技术应用到汽车质量检测领域，接连落地多项全球首台套，并赢得奔驰、奥迪、一汽大众、广汽本田、长城、比亚迪、红旗等众多头部品牌的认可与信赖！

光学算法，结合实际解决行业痛点

自从转型至今，菲特一直持续坚持自主创新，不断强化技术研发能力，在光学领域，菲特已有多项自主研发技术和专利，已在多个实际工业场景中广泛应用，解决多个行业痛点。例如菲特的多角度光源图像合成技术，有效地解决了金属表面反光对成像的影响这一行业痛点。该技术使得金属表面成像更加均匀可控，突出立体特征。通过机械臂形成单独的检测工位，利用多角度、多位姿的平行光源进行依次频闪；结合图像标定技术、多相机位姿矫正技术、图像法向量计算技术以及图像合成技术，使得像划伤等需要借助深度信息进行判定的缺陷更加明显，为人工智能识别降低了门槛。目前，该技术已经在多个知名企业落地，应用于铝压铸机加工，针对表面缺陷，如沙眼、磕碰、划伤等有深度信息的缺陷进行检测。

此外，菲特的3D点云算法及高精度测量技术，有效地解决了整车厂焊装生产时，焊接产生的凹陷、咬边、气泡、烧穿等缺陷以及出现的大量烟雾、检测表面过热、相机架设空间等限制问题。该技术采用大景深的高速3D激光相机，利用超动态融合技术，降低烟雾以及温度的影响；对采集的图像进行抽帧处理重新构造多组图像，对图像进行定制化点云计算，获取缺陷的深度信息。此方案实用性强，可检焊接类、涂装类缺陷，大大降低了环境干扰。

人机交互，机械脱离“牢笼”与人类精准协作

随着科技不断地发展，人机交互早已度过漫长的蛰伏期，成为智能化解决方案中不可或缺的一部分。菲特通过大量汽车行业总装质检场景的实践，以行业Know-How为基础，将制造经验融入算法、编码固化到软件中，利用人机交互技术研发出标准化人机交互平台。

该平台是基于Windows界面WPF框架进行开发的C/S架构应用，采用MVVM编程设计模式，几乎完全解耦了视图和逻辑业务的关系，通过数据绑定和命令的方式处理UI属性及事件驱动，其中绑定功能涵盖了标准的相机模块、光源模块、通讯模块、AI模块、工程管理模块、数据查询模块等传统模块，不仅实现了对需求的“可视化”与“集成化”设计，还在更大的程度上满足各企业工业化、信息化的多样业务需求场景。自发布以来，截至2022年年中，该平台已进行了不少于70个工业项目的调试与交付，进行不下300次的功能升级迭代，有效地提升了项目的落地速度，为高质量的项目交付予以强有力的支撑。

打造全流程生态圈，加快AI检测在工业领域的落地

自2017年至今，菲特在不断加大研发力度的同时，也在不断推出行业领先的产品与技术，先后研发了标准化人机交互平台，还有3D 视觉引导技术、AI图像算法处理平台、AI大数据分析平台、QMS质量管理系统等软件系统平台，以及AI智能相机、智能相机硬件、AI边缘算力盒子、AIBOX等硬件设备，并在2021年正式上线了5+4技术平台，构建了一个从取图到自动分析到智能训练再到推理部署的全流程生态圈，包含了AI项目生命周期的所有阶段，打通了AI项目落地的端云一体模式，大幅加快了AI检测在工业领域落地的步伐。在人工智能算法领域，菲特提出的专注于工业图像的异常检测算法、高精度目标检测算法以及与之配套的全平台加速部署方案，能够满足企业的不同需求。

对于缺陷难以收集的项目，异常检测算法哪怕是在仅仅收集了少量的正常件的情况下，也可进行高准确率和召回率的缺陷检出；利用高精度目标检测算法，满足企业缺陷定位需求；而菲特自主研制了独立于平台的高速中间件，在进行平台部署时，不足10ms的时间就可以实现从相机到模型的传输。

行业技术创新领先者，做OEM和Tier X坚实的质量“后盾”

如今的菲特，有着足够的开拓能力和经营管理能力，已成长为中国质量服务行业的技术创新领先企业，凭借领先的技术优势和创新能力，填补了多项汽车检测技术的空白，解决行业内“卡脖子”技术难题。截至目前，菲特先后荣膺国家第二批重点专精特新小巨人企业、国家高新技术企业、国家大数据示范平台项目等一系列荣誉；参与国标、行标、团标的起草；有知识产权183项，在工业场景中已实现50多项首台套；得到众多头部客户的认可和采用，成为OEM和Tier X坚实的质量“后盾”。

菲特检测在前端光学成像、人工智能检测算法上处于领先地位。多年以来，公司聚焦汽车检测领域，已率先进入众多头部客户供应商体系，服务于奔驰、大众、长城、比亚迪、宝马、舍弗勒、博格华纳等汽车行业世界知名零部件及整车厂商，在该领域打造了明确的人工智能视觉技术落地场景，积累了丰富的缺陷数据，对于汽车检测行业的场景、Know-How 理解极深。考虑到汽车行业对于检测智能化的迫切需求，公司在行业内的先发优势以及核心技术的领先地位，菲特的未来值得期待。