ABOUT US

专注智能AI+3D视觉系统解决方案

广州智能科技有限公司成立于2019年,拥有国内实力AI + 3D视觉技术团队,凭借领先的AI + 3D视觉技术,从制造业机器人及视觉应用场景痛点出发。专注人工智能AI + 3D机器视觉技术应用于工业领域,赋能先进制造业,聚焦智能家具、3C新能源锂电、汽车装备、传统鞋服四大行业,致力为客户提供智能AI + 3D机器人视觉产品及系统解决方案!其中部分产品及技术填补国内技术空白和进口产品的垄断地位。2021年先后被评为“广州市专精特新入库企业”、“广州市人工智能入库企业”和“中小企业科技创新企业 ”。

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公司简介 - 广州智能科技有限公司

CASE
INTRODUCTION

案例介绍

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INDUSTRY
SYSTEM SOLUTIONS

行业系统解决方案

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新能源锂电行业

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汽车装备行业

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智能鞋服行业

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智能家居行业

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CORE
PRODUCTS

核心产品

高精度3D相机

智能3D视觉软件

线激光3D相机

大视野3D相机,最大视野宽达2米以上。 可对复杂结构的物体产生完整、精细、准确的点云数据。

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线激光3D相机

高精度3D相机,最高精度可达4微米。精度满足绝大部分的3D视觉检测需求。

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线激光3D相机

高效率3D相机,最高帧率可达40KHz,可快速实现成像。

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丰富的AI智能算法

丰富AI智能算法库涵盖产品的分类、定位、OCR、分割等。 同时具备本地或者云端样本模型训练平台。

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简单易学的无编程拖拽式应用

完全图形化的软件功能和视觉算法,无代码的拖拽式界面,用户直接傻瓜式操作,免机器人示教,降低了学习门槛和培训成本。

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流畅清晰的项目部署可视化界面

自主研发的视觉处理与交互显示平台,可根据客户需要快速定制个性化算法功能与交互界面,同时支持用户自己独立进行多种典型场景的算法开发和项目部署。

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CORE
ADVANTAGES

核心优势

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AI深度学习技术

AI Deep Learning
Technology

降低行业知识经验的门槛,可以快速获得较高的检测性能;无需针对特定项目定制检测算法,大幅减少开发时间;模糊的黑匣子处理方式很好的规避了传统算法调参的繁琐性和局限性。

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3D视觉技术

3D Vision
Technology

掌握核心3D扫描成像技术,覆盖线激光扫描、双目结构光扫描、单目结构光扫描多原理产品开发及基于大数据3D点云处理技术、3D特征识别及定位等技术整体解决方案。

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机器人控制技术

Robot Control
Technology

掌握机器人运动控制原理及算法技术,精通主流机器人品牌工艺开发,熟练掌握机器人轨迹规划,机器人主动避障、多机协作等核心技术。

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AI深度学习技术

AI Deep Learning
Technology

降低行业知识经验的门槛,可以快速获得较高的检测性能;无需针对特定项目定制检测算法,大幅减少开发时间;模糊的黑匣子处理方式很好的规避了传统算法调参的繁琐性和局限性。

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3D视觉技术

3D Vision
Technology

掌握核心3D扫描成像技术,覆盖线激光扫描、双目结构光扫描、单目结构光扫描多原理产品开发及基于大数据3D点云处理技术、3D特征识别及定位等技术整体解决方案。

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机器人控制技术

Robot Control
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掌握机器人运动控制原理及算法技术,精通主流机器人品牌工艺开发,熟练掌握机器人轨迹规划,机器人主动避障、多机协作等核心技术。

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“中国拥有最多人形机器人专利,美企得反过来寻求授权”

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据《福布斯》网站7月31日报道,全球领先的信息与分析提供商LexisNexis近日发布最新分析称,在对过去六年机器人专利数据进行梳理后,中国在人形机器人领域的专利数量位居全球首位,且优势明显;美国虽在平均专利质量上仍处高位,但美国企业未来可能需要获得中国知识产权的许可。据报道,这项分析梳理了超过2.6万个专利族,涵盖构建一台能行走、能工作的人形机器人的三项核心技术:交互系统、形态(即机体本身),以

2026-08-02

记者带着外骨骼机器人请老人试用

记者带着外骨骼机器人请老人试用

本文转自:扬子晚报 记者带着外骨骼机器人请老人试用 两位七旬老人都夸好,连声说“轻多了” 70岁的贾德平体验外骨骼机器人 抬腿的一瞬间,一股柔和的力量便托着小腿向前迈去;突然停下脚步,那股力还会“迟疑”片刻才缓缓消散……这不是科幻电影里的“机械战甲”,而是记者穿戴上一台重约3千克的外骨骼机器人的感受。近日,扬子晚报/紫牛新闻记者体验了这款专为老年人及行动不便人群设计的助行设备,并带

2026-08-02

机器视觉与计算机视觉:从概念到工业落地的技术分野

机器视觉与计算机视觉:从概念到工业落地的技术分野

底层逻辑的认知偏差:一场被误读的「双胞胎」争论很多人以为机器视觉与计算机视觉是同一技术的不同表述,其实不然。前者本质是工业场景下的工程化实践,后者更偏向算法驱动的学术研究——这种分野在2019年德国汉诺威工业展的视觉检测赛道中体现得淋漓尽致:某头部车企采用传统计算机视觉方案检测车身焊缝,漏检率高达3.2%;而另一家厂商通过机器视觉的硬件-算法-光源协同设计,将漏检率压至0.07%。底层逻辑是:工业

2026-08-02

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