奥普特 (688686): 回答：尊敬的投资者，您好。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，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，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。随着技术的进步和行业的需求变化，我们预计机器视觉行业在以下方面继续发展： （1）成像技术分辨率持续提升，从单一光谱到多/高光谱发展 随着检测和识别对象的品质要求愈发严苛，对成像的分辨率持续提升，并对光源、镜头和相机的成像能力给出了更高的要求； （2）3D成像和检测技术：高精度重建和特征融合趋势 线扫3D产品不断改进硬件技术，优化光路设计，持续推出精度更高、速度更快的产品，专注满足3C电子、锂电、汽车、半导体、光伏等行业视觉应用。结构光3D产品在3D图像处理技术上取得重大成效，解决边缘不清晰、环境干扰等技术难点，在器件装配、物流运输行业取得重大突破。未来，3D视觉技术将持续创新，助力机器视觉实现更智能、高效的市场应用。 （3）视觉算法和软件技术：深度学习与多模态融合 机器视觉技术正在从单一的视觉模态向多模态、跨模态方向升级。传统的机器视觉系统主要依赖视觉图像作为信息输入，但在某些情况下难以精准检测所有缺陷。例如，对于需要触感才能准确鉴别产品表面质量的情况，通过结合触觉传感器感知产品的物理特性，可以实现更全面、精准的缺陷检测。此外，声音也是一种重要的信息源，通过分析生产过程中的声音，可以及时发现设备的异常情况，如轴承的磨损、电机的故障等。这种跨模态的信息融合将极大提升工业生产的智能化和自动化水平。 深度学习在机器视觉领域的广泛应用正推动工业制造行业的智能化进程。小模型在特定任务上展现出高效性，其训练周期短、推理速度快且硬件依赖程度低，更适合工业质检和设备预测性维护等场景。大模型的高质量图像生成能力为小模型的训练提供了丰富的数据支持，进一步提升了小模型的检测能力和通用性。大模型与小模型的有机结合将在工业制造场景下发挥更大价值，为工业智能化提供更加全面、精准的技术支持。 感谢您的关注，谢谢。

2024-10-31 09:53:00