机器视觉技术优势和应用 机器视觉的功能和应用场景 - 机器视觉具有识别、测量、定位和检测等四种基本功能[4] - 广泛应用于3C行业精密组装、外观缺陷检测,以及锂电池前段涂布、中段组装、后端化成等环节[4] - 随着制造业转型升级和新兴产业发展,以及终端客户对产品质量管控要求的提高,机器视觉技术不断突破和拓展应用场景[4] 3D视觉技术发展趋势 - 线扫3D产品不断优化硬件和光路设计,提升精度和速度,满足3C电子、锂电、汽车等行业需求[5] - 结构光3D产品在3D图像处理技术上取得突破,解决边缘不清晰、环境干扰等问题,在装配和物流行业应用广泛[5] - 预计至2027年,中国2D视觉市场规模将超过400亿元,3D视觉市场规模将接近160亿元[5] 深度学习在柔性生产中的应用 - 深度学习视觉分析算法的分析性能和学习成本显著提升[6] - 产品换型时,检测模型能够实现一键换型,大幅提高生产效率和灵活性[6] - 新增或更新训练任务时,模型能够自适应增量学习,训练周期缩短至原来的1/3[6] 公司在机器视觉领域的优势 - 非标定制化能力强、自主研发和核心技术积累深厚、产品线完善、成本优势明显、响应速度快[7] - 在3C电子、锂电等行业积累了丰富的应用案例和数据,形成较高的技术壁垒[11] - 通过标准化方案、产品和交付,机器视觉解决方案广泛应用于多个行业[11] 液态镜头技术优势 - 能够实现快速自动对焦,适合高速生产线应用场景[10] - 具有较大的焦距调节范围,适应不同工作距离和拍摄需求,环境适应性强[10] 总的来说,公司在机器视觉领域具有较强的技术实力和行业应用经验,在3D视觉、深度学习等前沿技术以及液态镜头等创新技术方面保持领先优势,有利于进一步拓展在制造业转型升级中的应用空间。