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问题1:公司2024年前三季度营业收入同比有所下降,但公司还在持续投入,主要是投入哪些方面?

回答:尽管公司2024年前三季度营业收入同比有所下降,但公司对未来发展仍充满信心,并持续对产品线、人员、行业深入拓展、海外市场等方面持续投入。具体来看:

(1)产品线方面:公司持续完善现有机器视觉产品矩阵,持续优化和迭代视觉算法库、智能视觉平台、深度学习(工业AI)、光源、光源控制器、工业镜头、工业相机、智能读码器、3D传感器、一键测量传感器、工业传感器产品等软硬件产品,提高工业相机等标准产品自产比例,并持续推进传感器、运动等新产品线进展,发挥各产品线间的协同效益,为客户提供更高质量、更高效率的解决方案,满足不同行业客户各类复杂应用场景需求;

(2)人员方面:公司持续引进优秀研发、销售等专业人才,组建专业研发、销售团队,与行业大客户密切合作,保持客户技术及业务粘性,以保持公司核心竞争力;

(3)行业深入拓展方面:公司积极推进与3C电子、新能源、汽车、半导体等下游行业客户合作,加强与客户的技术与业务交流,持续深入公司产品在大客户各个工序的覆盖率,并持续寻找新的增长点;

(4)海外市场方面:公司海外本地化销售及服务团队增长明显,目前公司在通过全球本地化销售团队、全球技术服务团队、全球产品应用中心满足全球客户需求,持续拓展海外市场。

问题2:目前公司拓展海外市场的进展?

回答:随着全球制造业的自动化和智能化趋势不断加强,机器视觉技术正面临着巨大的发展机遇和挑战。公司凭借在产业链中的成本优势和市场快速响应能力,正积极加大布局海外市场,旨在通过高性价比的产品和服务,进一步拓展公司国际业务版图。

为配合下游行业客户的出海战略,公司在前三季度持续加大了对海外市场的投入,设立了越南公司,加大印度办事处的资源投入,以支持当地业务市场的发展。目前,公司已于美国、德国、日本、马来西亚、印度、越南、泰国等关键市场设立了分支机构,以便更好地配合当地客户提供本地化服务,积极开拓欧洲、日本、印度、越南、泰国等海外市场。

目前公司通过全球本地化销售团队、全球技术服务团队、全球产品应用中心满足全球客户需求,持续拓展海外市场。

问题3:2024年公司回报股东措施有哪些?

回答:(1)2024年4月29日,公司已制定《未来三年股东分红回报规划》(2024-2026年),并将按照上述制度持续为投资者提供连续、稳定的现金分红。

(2)2024年9月27日,公司已披露回购报告书。基于对公司未来发展的信心和对公司内在价值的认可,结合公司近期股票二级市场表现及投资者建议,为践行“以投资者为本”的上市公司发展理念,维护全体股东利益,进一步完善公司长效激励机制,促进公司可持续高质量发展,在综合考虑公司发展前景、公司财务状况以及未来的盈利能力的基础上,以公司自有资金回购部分公司已发行的人民币普通股(A股)股票,并在未来适宜时机将回购股份用于员工持股计划或股权激励。

(3)2024年10月14日,公司2024年半年度权益分派已实施完毕。本次利润分配以方案实施前的公司总股本122,235,455股为基数,每股派发现金红利0.13元(含税),共计派发现金红利15,890,609.15元。

公司管理层对公司发展前景充满信心,并将继续聚焦提质增效,加强经营管理,继续为投资者提供连续、稳定的现金分红,持续推进回购事项,积极回报广大投资者。

问题4:机器视觉行业在智能制造领域发挥的作用?

回答:过去几十年中国制造业发展取得了显著成就,规模体量跃居世界首位。与此同时,国际制造业竞争的加剧进一步凸显了我国制造业智能化转型升级的紧迫性。智能制造是制造业转型升级的关键所在,它融合了信息技术、自动化技术和人工智能等前沿技术,推动生产过程向智能化、数字化和网络化方向迈进。

机器视觉系统作为智能制造的重要一环,其高精度尺寸测量、精确引导定位、自动化品质检测、智能化识别判断等独特优势,为制造业提供了高效、准确和可靠的质量控制手段,使其成为制造业转型的关键技术之一。通过实时获取并分析生产现场的各种数据,如产品外观、尺寸、位置和缺陷异常等,从而实现异常检测、故障预测和流程优化等功能。此外,机器视觉系统不仅能精准发现当前机台的缺陷,更能通过多工序多机台的协同分析,实现整个制造环节缺陷异常的溯源,及时揭示潜在问题并进行精细化调控。这种能力不仅增强了生产过程的可控性和稳定性,还有效降低了生产成本,提高了生产效率。

问题5:如何看待汽车行业对机器视觉的拉动作用?

回答:汽车行业是国家高质量发展战略的重点行业之一,中国新能源汽车市场规模和发展速度持续领先,已开始建立自主可控的供应链体系,推进新能源车核心产业链国产化。除新能源汽车相关零部件已高度国产化外,自主设计、自建自动化生产线成为众多中国造车新势力车企的首要选择。汽车自动化产线的建设,离不开机器视觉技术的应用,特别是在装配的在线检测和零部件的离线检测等。中国汽车行业,特别是新能源汽车的高速发展,叠加核心产业链的国产化进程,给国内机器视觉企业带来增长机会。

随着新能源汽车市场的持续扩大,汽车电动化和智能化的融合趋势愈发明显,新能源汽车技术创新节奏也将加快。公司立足于与国内外行业大客户的合作突破,持续加大对汽车行业的业务拓展力度,并与行业优质客户建立了稳定的合作关系,赢得了广泛的荣誉和认可。

问题6:介绍下公司的行业应用经验和数据积累优势?

回答:机器视觉的下游应用非常广泛,几乎涉及国民经济的方方面面。即使在某一具体领域的应用,也会因下游的生产工艺、被摄对象的具体材质特点等不同,而有较大差别。因此,完善的机器视觉解决方案对下游客户而言至关重要。而设计有效的机器视觉解决方案,需要大量的行业应用经验积累,绝非一朝一夕所能形成。

公司在机器视觉领域深耕多年,特别是在3C电子、锂电等行业,公司与国内外知名设备厂商和终端用户保持着长期稳定的合作,拥有丰富的机器视觉产品的设计、应用案例库。深厚的案例积累,奠定了公司在相关领域的优势地位,形成了较高的技术壁垒,能有效保障公司在行业内的竞争优势,并为公司不断扩大产品应用范围、持续提升市场份额提供了有力支撑。此外,深度学习(工业AI)将深刻改变机器视觉行业的技术发展,而行业数据是深度学习技术的基础。深度学习需要通过大量数据对人工智能模型进行训练,不断对模型进行调校和优化,最终使机器能够像人类一样自动作出判断并达到满足实际应用要求的准确率。公司经过多年的专业化经营,在3C电子、锂电等行业积累了大量的数据,有助于公司迅速对模型进行调校和优化,提高模型输出结果的准确率和响应速度,在机器视觉的深度学习技术领域抢占发展的高地。

公司通过大量行业方案积累,逐步开始建立分行业方案、产品、交付的标准化。目前公司机器视觉解决方案广泛应用于3C电子、锂电、汽车、半导体、光伏、食品、医药、烟草、物流等多个行业。

问题7:介绍下公司的研发模式?

回答:公司的主要产品机器视觉核心软硬件及拓展中的工业传感器产品是实现智能制造的关键构成部分之一。公司所处行业为机器视觉行业,属于技术密集型行业。研发能力是关系公司在行业内竞争力的核心因素之一。公司的研发主要包括基于各机器视觉软硬件产品及工业传感器产品的研发和基于机器视觉解决方案的研发。

基于各机器视觉软硬件产品及工业传感器产品的研发,公司坚持基础研发、产品研发与前瞻性研发并重。一方面公司通过包括对光学成像、图像处理、深度学习(工业AI)、3D视觉技术、异构计算、电子电路及精密结构等技术的研究,为产品研究夯实了技术基础;另一方面,公司也贴合客户需求不断研发改进既有产品,有效地满足客户需求、提升用户体验;此外,公司根据业务发展规划,结合行业发展趋势,进行前瞻性的产品研发和布局。

基于机器视觉解决方案的研发包括三个层次。第一个层次是针对客户具体的需求和应用场景进行的方案研发。机器视觉的应用场景千变万化,在实际应用过程中,需要考虑到各种各样的因素,如被摄目标自身的大小、形状,机器视觉所在设备的自身结构、速度等,对机器视觉系统的影响,才能设计出合适、可实现应用目标的方案。第二个层次是从若干客户的各种具体应用场景中对解决方案进行总结研发,提炼出在一定应用场景下相对普适性的解决方案,从而向客户提供更优化、简洁、高效的产品和服务。第三个层次是将应用数据反馈回具体的机器视觉软硬件层面,总结出产品改进和新品开发的路线,促进产品的研发。

问题8:公司的智能读码器有搭载深度学习算法吗?实际应用有何优势?

回答:国内读码器市场产品种类繁多,但鲜有涉足OCR(光学字符识别)技术应用。公司智能读码器凭借多年深厚技术积淀,已推出深度学习OCR算法的读码器产品,推动读码器产品进阶应用到更为精细、复杂的文本识别领域。

深度学习技术与OCR算法相融合,能够自动检测、识别图像中的文字,并有效提取关键特征,从而突破传统OCR算法在复杂场景(例如文字模糊、背景复杂)中的局限,轻松应对各类异常挑战。智能读码器集成深度学习OCR算法后,能够精准识别SEMI标准下的各类字体、印刷体、手写体以及艺术字体;更出色的是,通过将条码读取结果与单行字符识别信息进行交叉校验,读码器能减少因单一识别方式产生的误差,即使面对异常条码,也能输出准确结果。

在深度学习OCR算法的强力驱动下,公司智能读码器在识别灵活性、适用范围以及用户体验等多个维度表现卓越,具备更广阔的应用场景与市场竞争力。具体来看:

(1)识别灵活:依托海量数据的深度训练,模型展现出卓越的字符特征提取、定位和识别能力,赋予读码器高度的适应性和泛化能力,使其能够灵活应对各种字体、字号的变化以及复杂背景图像的挑战,轻松读取模糊、脏污、变形、反光等各类异常条码,兼容中英文标点符号等7000多种字符,即使面对全新应用场景,也无需调整算法参数,仍然保持识别的精准度与稳定性。

(2)适用广泛:凭借对产品标签、包装信息等多样化文本信息的自动化处理能力,智能读码器将在半导体、智能制造、医药包装、食品追溯等关键领域发挥重要作用。

(3)操作便捷:基于深度学习算法的端到端学习能力、高效特征提取及自动化文本识别技术,具体操作时,用户只需框选目标字体区域,即可获取精准识别结果,免去复杂的设置和调整步骤。

问题9:介绍下深度学习与3D视觉技术结合的应用案例?

回答:深度学习与3D视觉感知的有机结合为机器视觉系统带来革命性的进步。基于3D深度学习的系统能够更精准地识别、分类和定位物体,赋能更广泛的工业制造。

基于3D感知获取工件表面的3D形状和表面信息,利用先进的3D深度学习算法精确检测产品缺陷,尤其是依赖2D视觉难以发现的微弱缺陷,在知名锂电企业的关键工位漏检率降低了50%以上。在智能手机、耳机模组的装配过程中,该技术通过高精度的三维扫描和深度学习处理,能够准确获取模组、胶路的相对位置,从而指导机器人实现高精度AOI缺陷检测、胶路引导、点胶质量分析,有效降低了人工操作误差和产品不良率。

问题10:介绍下公司自主研发的视觉软件?

回答:公司的视觉软件自2009年面世以来,已历经三次迭代,目前已成功升级为OPT Smart3。作为国内首创的零代码拖拽式编程视觉软件,OPT Smart3已成为涵盖2D、3D视觉应用及深度学习的全功能视觉平台,并已实现机器视觉应用场景全覆盖。

具体来看,OPTSmart3可实现图像预处理、匹配定位、几何测量、缺陷检测等2D功能,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,还可实现深度学习语义分割、目标识别、图像分类、字符识别等功能。

此外,OPTSmart3还具备以下特点:(1)可实现快速部署,根据应用场景,直接调取黄金方案,开发周期仅需几小时;(2)采用可视化图形编辑,无需编程经验,界面布局轻松拖曳生成;(3)全场景一键自动标定,减少切换操作成本,高效便捷。

目前,Smart3已经在30多个行业中广泛应用,在50000多个项目案例中成功落地,实现了机器视觉应用场景的全域覆盖。

根据我所查到的信息，奥普特公司的主营业务是机器视觉核心软硬件产品的研发、生产和销售。公司自主产品线已覆盖光源、光源控制器、镜头、工业相机、视觉系统等机器视觉核心软硬件产品，在工业读码器、3D 激光传感器及深度学习产品方面完成布局并取得了初步的销售突破。

2019年-2021年，公司研发投入分别为5,818.38万元、7,644.15万元、1.37亿元，占营业收入的比例分别为11.09%、11.90%、15.67%。公司未来将继续专注机器视觉核心零部件的研发和生产，以下游客户需求为导向，持续加大研发投入，加强与客户在工艺研发方面的合作，增强核心竞争力。重点发展深度学习技术、3D处理与分析技术、图像感知和融合技术、图像处理分析的硬件加速等视觉前沿技术，并持续在光源及其控制技术、镜头技术、智能相机技术、视觉处理分析软件方面进行强化，巩固公司在光源、光学成像、行业应用软件方面的优势。