为帮助投资者深入了解科创板的优秀标的，及时把握科创100投资机遇，鹏华基金近期推出《百家访谈·走进科创小巨人》直播栏目。作为鹏华基本面投资之美·科创100主题活动的重要组成部分，《百家访谈·走进科创小巨人》栏目深入走进科创100成分股公司，与上市公司专家一同窥探科技创新的最前沿技术，共话科创板潜力黑马的成长之道，解码科技创新带来的历史性投资机遇。
首期，我们走进科创100指数成分股之广东奥普特科技股份有限公司（以下简称“奥普特”），对话奥普特技术总监贺珍真，深入了解机器视觉领域创新小巨人。奥普特是一家定位于自动化核心零部件供应商，现已发展成机器视觉应用技术领先者。奥普特产品包括：视觉系统、光源、工业相机、镜头、3D传感器、智能读码器等。公司产品和解决方案应用于20多个国家和地区，全球范围设立30多个服务网点，服务于15000余家客户。
百家访谈·走进科创小巨人|第一期：对话奥普特
Q：什么是机器视觉？它在智能制造中发挥着怎样的作用？
贺珍真：简单来说，机器视觉主要用于赋予机器“视觉”和“大脑”功能。它通过摄像头获取图像，然后利用软件进行处理，使机器能够实现定位、识别、检测等功能。机器视觉的一个典型应用是手机屏幕与机身的组装。为保证防水性能，组装时屏幕与机身的间隙不能超过0.05毫米，双方间隙也不能差太多。机器视觉可精确定位屏幕和机身的位置，指导机器人进行对位和贴合。此外，机器视觉还可用于物流传送带上的抓取、金属零件的尺寸检测等场景。总而言之，机器视觉赋予机器“眼睛”和“大脑”，使其能够对环境进行感知并作出反应，从而实现各种实际应用。
Q：以大家比较熟悉的这个新能源 3C 领域为例，请您简要介绍下机器视觉具体是如何应用的？
贺珍真：机器视觉在新能源3C行业有非常广泛的应用，几乎每个工序都会用到。例如在锂电池生产中的激光膜切工序，它通过激光切割完成锂电池极片的分割和成形。机器视觉在这里主要完成两项功能：第一，检测极片是否有表面缺陷，如漏膜、划痕、气泡等；第二,控制切割后的极片尺寸，以保证后续卷绕工序的品质。合格的极片尺寸是保障电池最后品质和安全的关键。可以说，机器视觉是锂电池生产全流程中保障产品质量和安全的核心环节。它通过对工序中的缺陷进行检测和尺寸控制，确保电池组装合格后能达到预期的性能指标。
问：奥普特自创立以来，一直不断突破各项技术难点，逐渐发展成为机器视觉领域的核心供应商，请您分享下奥普特快速发展背后的一些创业故事。
贺珍真：最早是我们的创始人卢盛林博士发现机器视觉软硬件需要从国外进口，只能从日本或者欧美购买，价格高昂且供货周期长，因此他看到了这个市场的潜力和发展前景，决定创立奥普特。公司最初从光源入手，因为优质光源是获得清晰图像的基础，也是算法稳定检测的保障。通过多年积累，奥普特的光源产品已在行业占有率和性能品质上处于领先。2010年左右，公司开始投入软件和算法研发，推出了自己的软件产品。坚守“一群人，一辈子，做一件事”的理念，奥普特一直专注机器视觉行业，最终在2020年登陆科创板，目标成为世界一流的机器视觉企业。从光源到软件，通过技术积累和市场拓展，奥普特正在实现从视觉硬件向软件和整体解决方案供应商的转型与升级。
问：奥普特在整个创业历程中有哪些具有里程碑意义的时间节点？
贺珍真：我认为有几个关键时间点印象深刻：
2006-2008年，AOI光源产品研发。通过这一光源产品，提升了奥普特整体光源品质和设计开发能力，奠定了未来在光源领域与国外同行竞争的基础。
2009-2012年，进行首个大型机器视觉整体解决方案项目。尤其在2012年，面对国外竞争对手，奥普特交付了具有挑战性的大规模项目，经历了长时间高强度的研发和现场工作，终于赢得客户认可，使外国客户对奥普特刮目相看。这大大提升了奥普特的整体解决方案实力。
2020年，奥普特登陆科创板上市，也是是一个重要节点，公司进入快速发展新阶段。
2022-2023年，工业AI技术快速发展，使奥普特对行业空间和可能性更有信心，可以完成更多过去难以实现的项目。
整体来看，从光源到软件平台再到整体解决方案，奥普特通过技术积累不断实现产品升级和能力提升，最终成长为行业领先企业。关键时间点上的产品研发和交付，都推动了公司实现重大突破。
问：如何看待机器视觉的应用前景？
贺珍真：机器视觉的应用范围非常广泛，不仅包括大家熟知的新能源3C、汽车、半导体、光伏等高新技术产业，还覆盖一些相对传统的行业，例如：在*草烟**行业，可以通过机器视觉拍照，结合深度学习判断烟叶等级；在陶瓷行业，可以用机器视觉检测成品外观缺陷；在槟榔加工中，采用3D机器视觉引导流水线作业、进行产品检测。
随着技术进步和应用成本降低，机器视觉的应用空间会持续扩大。参照行业研究数据，2022年中国机器视觉市场规模达到170亿元，同比增长23.51%；其中2D视觉市场规模约152亿元，增长20%；3D视觉市场规模约18亿元,增长60%。预计到2027年，中国机器视觉市场规模将超过560亿元。综上所述，机器视觉在各行各业都具有广阔的应用前景，未来市场空间巨大。
问：请您详细介绍下机器视觉在传统行业是如何进行判断和分析的？
贺珍真：好的，我来进一步详细阐述下机器视觉在一些传统行业中的典型应用案例：
在冰棍生产线上的质量检测：过去需要大量工作人员手工检查冰棍表面缺陷，效率低下。使用机器视觉后，可以在高速生产线上使用双摄像头同时拍摄冰棍两侧，结合高频闪光灯照明，检测冰棍表面是否有油污、划痕、结疤等问题，同时判断冰棍的尺寸和形状是否标准化。整个检测速度可以达到每秒19根冰棍，检测出有质量问题的冰棍会被机械手臂移除。这样不仅大幅提升了检测速度和准确率，也节省了大量人力成本。
在槟榔加工中的酱料用量控制：采用3D机器视觉系统扫描槟榔果实，对其内部果核大小进行测量，根据不同大小的果核计算添加的酱料用量。这可以确保核大的果实酱料足够，核小的果实不会过浸，从而保证每批次槟榔的口感和风味一致稳定。这是传统方法难以做到的精细控制。
在*草烟**制造中的烟叶等级评定：机器视觉系统可以对烤制后的烟叶进行高清图像采集，使用图像处理算法判断 每片烟叶的颜色、厚度、脉络是否均匀，根据预设的参数范围将烟叶区分排序为A、B、C不同品质等级。这样不仅提高了评级的速度和一致性，也可以作为后续*草烟**配方调整的参考指标。
问：在国产替代的这个大背景下，请您简要分析下奥普特在产业上有哪些优势？公司未来的发展规划是什么样？
贺珍真：奥普特作为致力于机器视觉行业的公司，这十多年来一直专注这一领域的研发和产品创新：
在核心技术上，重点发展工业AI和3D图像处理，以解决更多传统2D视觉难以处理的场景，拓展应用空间。
在产品研发上，不断优化升级光源、镜头、软件平台等全系列视觉硬软件产品线，保持在光学、成像等领域的领先优势。作为少数软硬件产品线均自主研发的国内领军企业，不断提升产品性能和质量，巩固机器视觉领域的龙头地位。
在市场发展上，在新能源、3C等主要行业进一步加深应用，并随客户向海外如美国、德国、东南亚等地扩张，拓展相关海外市场。
奥普特一直以来秉承“一群人、一辈子、做一件事”的理念，持续深耕这一专业领域，以期成为世界一流的机器视觉企业。
问：奥普特作为技术密集型企业，请您介绍下奥普特在技术方面的投入情况。
贺珍真：奥普特一直以来高度重视核心技术的自主研发，并在软硬件产品创新上持续领先，以更优质的视觉解决方案服务客户。
在研发投入上，奥普特继续保持高比例的研发费用增长，今年同比增长16%。在软件方面，公司持续加大在工业AI和深度学习等前沿技术的研发力度，推出了第三代深度学习软件平台与视觉算法库的升级版本，以拓展更广阔的应用场景。此外，奥普特还在3D领域布局了3D线激光、结构光等技术，强化了3D视觉的检测与应用能力。在硬件产品上，通过读码器性能的提升，相机产品线的扩充，以及光源产品的持续领先，奥普特不断丰富和加强视觉产品组合的质量与优势。
在知识产权方面，奥普特今年上半年新获各类专利47项，展现了强大的持续创新实力。目前，奥普特已累积拥有发明专利67项和实用新型专利382项。
问：人工智能及深度学习算法对机器视觉这个行业会有什么样的影响？
贺珍真：深度学习算法在工业视觉检测中的应用给这一领域带来了很大提升：在外观缺陷检测方面，过去依靠传统算法需要大量手工设计特征，效率低下；而应用深度学习方法，可以自动学习特征，大幅提高检测效果，降低误检率。此外，深度学习算法与传统计算机视觉算法结合使用，可以使很多场景达到更好的检测效果，完成更复杂的检测任务。
以往传统算法更擅长定位、组装和测量等工作。而结合深度学习，加上优化的图像采集系统，可以实现自动识别、分类、检测能力的大幅提升。这些提升使机器视觉可以替代大量简单重复的人工视觉检测工作，替代产线上的大量操作工人，大大扩展了机器视觉系统的应用空间。深度学习赋予了机器视觉更多智能化、灵活性和高效性,是继传统算法之后提升性能的重要技术途径。
可以预见深度学习在工业视觉检测中的应用前景广阔，会革新多种场景下的自动检测方式，推动制造业转型升级。
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宣传推介材料风险揭示书如下
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