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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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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为什么机器人大脑是下一个确定性最高的赛道?

为什么机器人大脑是下一个确定性最高的赛道?

2026年08月07日 20:58:59回顾AI大模型浪潮,最确定的赢家不是某一家应用公司,而是卖"铲子"的英伟达——无论谁的模型跑赢,都绕不开GPU算力。如今具身智能浪潮袭来,一个相似的问题摆在投资者面前:当人形机器人从实验室走向工厂车间,谁是这个时代的"英伟达"?答案或许不在聚光灯下的整机厂商,而在一个更底层的环节——机器人大脑。就像AI时代先有算力基建才有模型

2026-08-08

机器人运动会全自主项目占多数,机器人比拼靠“真技术”

机器人运动会全自主项目占多数,机器人比拼靠“真技术”

转自:贝壳财经星海图R1 Lite机器人在国家速滑馆训练场备战2026世界人形机器人运动会。新京报贝壳财经记者 程靓 摄新京报贝壳财经讯(记者程靓)打印文件、整理文件、将文件摆放在桌面正确的位置……近日,星海图R1 Lite机器人正在国家速滑馆训练场里完成长程任务,备战即将到来的2026世界人形机器人运动会(第二届世界人形机器人运动会)场景赛办公场景项目。和其他机器人不同,包含双臂、躯干和全向移动

2026-08-08

视觉分拣机器人:工业场景下的精度革命

视觉分拣机器人:工业场景下的精度革命

从像素到决策:视觉分拣机器人的底层逻辑重构很多人以为视觉分拣机器人只是‘摄像头+机械臂’的简单组合,其实不然。在工业场景中,视觉分拣的底层逻辑是‘空间感知-目标识别-路径规划-动态补偿’的闭环系统。传统方案依赖固定光源与预设模板匹配,面对反光、变形或重叠目标时,误检率高达15%以上。而新一代基于深度学习的视觉分拣系统,通过引入多光谱成像与三维点云融合技术,将目标识别精度提升至0.02mm级别——这

2026-08-08

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