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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机器视觉系统组成:从硬件到算法的底层逻辑拆解

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硬件架构与算法协同:被忽视的“暗物质”很多人以为机器视觉系统是摄像头与算法的简单叠加,其实不然。完整的视觉系统由光学成像、图像采集、预处理、特征提取、决策输出五大模块构成,每个模块的参数耦合度直接影响系统鲁棒性。以工业检测场景为例,某汽车零部件厂商曾因未校准光源波长与相机感光曲线的匹配度,导致缺陷检测漏检率飙升37%——底层逻辑是:不同材质表面反射光谱存在非线性差异,仅靠软件补偿无法解决硬件级失配

2026-09-14

3D 视觉游戏推荐哪个 十大经典3D 视觉游戏排行

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探寻3D视觉游戏巅峰,本文带你重温十大经典之作!从沉浸式冒险到震撼特效,无论是硬核玩家还是休闲一族,都将在这份排行榜中找到属于自己的难忘体验。快来一窥这些游戏的魅力,唤醒你心中的那份久违的激情与感动吧!这款游戏是一款海战策略游戏,玩家需要驾驶军舰与敌人进行战斗,通过击败敌方船只来获得胜利。游戏中有多个级别可供选择,每个级别都有不同的难度和挑战。玩家需要制定有效的战术和策略来击败对手,并不断提升自己

2026-09-14

视觉机器:工业检测的隐形裁判

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当人类视觉的边界被算法重新定义很多人以为视觉机器只是工业流水线上的‘电子眼’,其实不然——在半导体晶圆检测领域,一台高精度视觉机器的成像分辨率需达到0.1μm级,这相当于在标准足球场上识别出一粒沙子的位移。这种精度要求下,传统光学系统与深度学习模型的融合并非简单叠加,其底层逻辑是通过对光路畸变、传感器噪声、环境振动的多维度补偿,构建出超越物理极限的虚拟观测空间。赛制逻辑下的精度博弈以2023年德国

2026-09-13

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