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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新能源锂电行业

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汽车装备行业

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智能鞋服行业

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智能家居行业

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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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视觉导航机器人的技术突破与场景落地:从实验室到工业现场的底层逻辑拆解

视觉导航机器人的技术突破与场景落地:从实验室到工业现场的底层逻辑拆解

视觉导航机器人的技术突破与场景落地:从实验室到工业现场的底层逻辑拆解很多人以为视觉导航机器人仅依赖高精度摄像头与算法堆砌即可实现稳定运行,其实不然。其底层逻辑是传感器融合、环境建模与运动控制的动态闭环系统,任何单一环节的优化都无法独立支撑复杂场景的可靠性需求。以某汽车零部件工厂的AGV(自动导引车)集群调度项目为例,该场景要求机器人在20000㎡的立体仓库中完成跨楼层、多货架的精准取放,且需与人工

2026-07-25

恒基金属申请火焰焊接系统相关专利,视觉引导机器人自动焊接,提效增质

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7月25日消息,国家知识产权局信息显示,广东恒基金属股份有限公司申请一项名为“一种基于二维视觉的机器人火焰自动焊接系统及方法”的专利。申请公布号为CN122442066A,申请号为CN202610899622.5,申请公布日期为2026年7月24日,申请日期为2026年6月22日,发明人邓尊初,专利代理机构北京世誉鑫诚专利代理有限公司,专利代理师郭官厚,分类号B23K5/22、B23K5/00

2026-07-25

扫地机器人视觉导航:从实验室到量产的底层技术突破

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视觉导航的「伪命题」与真实战场很多人以为扫地机器人的视觉导航只是简单套用SLAM算法,其实不然。当行业普遍将激光雷达作为「金标准」时,视觉导航的底层逻辑是:通过多模态传感器融合,在动态环境中构建具有拓扑一致性的语义地图。这需要解决三大技术矛盾:低算力平台下的实时性、非结构化场景的鲁棒性、以及低成本硬件的精度补偿。技术矛盾一:实时性≠高算力听起来可能反直觉,但在扫地机器人这类边缘计算设备上,视觉导航

2026-07-25

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