机器视觉在工业领域的应用 - 自动化识别目前在3C泛应用于工业场景中 [1] - 测量应用主要集中在汽车、物流、重工等行业 [1] - 视觉定位广泛应用于3C行业的工件定位、锂电行业的卷绕定位对齐、半导体行业的精密定位等 [1] - 检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一，可实现基于二维和三维图像的缺陷检测 [1] 公司自研视觉软件 - 公司的视觉软件OPT Smart3是国内首创的零代码拖拽式编程视觉软件 [2] - OPT Smart3可实现图像预处理、匹配定位、几何测量、缺陷检测等2D功能，以及拟合差分缺陷检测、无序分拣抓取、立体位姿匹配、胶路检测算法等3D功能 [2] - OPT Smart3具有快速部署、可视化图形编辑、全场景一键自动标定等特点 [2] - OPT Smart3已在30多个行业中广泛应用，在50000多个项目案例中成功落地 [2] 机器视觉在新质生产力中的作用 - 机器视觉技术是实现生产力质变的关键技术之一 [3] - 机器视觉技术在工业自动化系统中承担着感知入口、数据承载和行业大脑的角色 [3] - 机器视觉技术不仅提高了生产效率，推动了产业变革，还促进了智能视觉产业的发展 [3] 国内外机器视觉厂商的优劣势 - 外资机器视觉企业在品牌知名度、技术研发能力、产品性能及可靠性等方面优于国内企业 [3] - 国内机器视觉企业在灵活性、定制化服务、成本优势等方面优于外资企业 [3] - 中国正成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，发展新质生产力将带动机器视觉应用场景的拓展和渗透率提升 [3] 公司在机器视觉领域的优劣势 - 公司的优势在于非标定制化能力、自主研发能力、完善的自主产品线、成本优势和快速响应能力 [4] - 公司的劣势在于与国外行业巨头在行业渗透、产品通用性、品牌溢价等方面的差距 [4] - 公司将利用自身优势,持续保持高研发投入,迭代产品和技术,巩固公司在机器视觉领域的优势 [4] 人工智能技术在工业生产中的应用 - AI机器视觉技术正引领智能制造向多模态、跨模态的深度融合发展 [4] - 通过结合触觉传感器、声音分析等多模态信息,可以实现更全面、精准的缺陷检测 [4] - 跨模态信息融合将极大提升工业生产的智能化和自动化水平 [4]