一、主营业务

思泰克致力于以机器视觉技术和产品为核心，提升制造业自动化、智能化、信息化水平。公司的主营业务是机器视觉检测设备的研发、生产、销售及增值服务，是一家具备自主研发和创新能力的国家高新技术企业。公司的主要产品包括 3D 锡膏印刷检测设备（3D Solder Paste Inspection，简称 3D SPI）及3D 自动光学检测设备（3D Automatic Optic Inspection，简称 3D AOI），主要应用于各类 PCB（Printed Circuit Board 的简称，即印制电路板）的 SMT（SurfaceMounted Technology 的简称，即表面贴装技术）生产线中的品质检测环节，终端产品领域覆盖广泛，包括消费电子、汽车电子、锂电池、半导体、通信设备等行业应用领域。

SMT 技术是将 SMC（Surface Mount Component 的简称，即贴片元件）粘贴到 PCB（Printed Circuit Board 的简称，即印制电路板）上的新一代电子产品装配技术，随着电子信息产业的迅速发展，SMT 技术已经成为电子组装技术中的重要组成部分，亦是目前电子组装行业里最流行的一种技术和工艺。SMT 技术利用工具在表面贴装印制板的焊盘上涂上粘贴剂或焊膏印，然后再将 SMC 的引脚贴于焊盘上，最后采取回流焊等方式进行焊接，从而形成导通回路，实现电气连接。SMT 技术具有组装密度高、体积小，贴片元器件可靠性强，电路高频性高、成本低的特点，因而适用于高密度、高集成化的微器件焊接组装工艺，于各类电子设备的制造中广泛运用。

SMT 生产线的主要工艺流程分为印刷、贴片、焊接等环节，随着电子元器件微型化及 SMT 组件高密度组装的发展趋势，上述每道工艺中产生的缺陷亦趋于多元化、复杂化，相关检测设备面临着快速定位、精准识别、多种类缺陷检测覆盖等技术难点，故高品质检测设备的设计、研发及制造一直存在较大的难度。高品质的检测设备可以尽可能地避免成品 PCB 的不合格，相应地降低维修成本并提高产品良品率，同时通过检测情况对生产工艺进行不断改良及完善，实现更优的生产过程控制。随着终端电子产品制造商对产品质量把控的不断提升，在 SMT 生产线过程中对各个生产环节半成品或成品的高质量检测变得愈发不可或缺。在 SMT 生产线中，公司 3D SPI 检测设备应用于锡膏印刷工艺之后，3D AOI 检测设备应用于贴片工艺及回流焊工艺之后，分别检测前序工艺品质，并根据检测结果及时调整工艺参数。

发行人以“新技术引领新发展”为发展理念，自设立以来深耕于机器视觉检测设备领域，通过在光源系统、机器视觉软件底层及应用层算法、AI 人工智能算法、高精密机械平台等机电光一体化技术领域不断的自主研发及技术创新，构建和强化了公司的技术壁垒，有效提高了客户生产效率、产品品质及制造过程自动化、智能化、信息化水平。截至本招股说明书签署日，公司已经形成专利技术 45 项，软件著作权 25 项，产品运用了公司自主研发的可编程结构光栅投影技术、CPU 和 GPU 混合的三维表面轮廓算法等核心技术，实现了对SMT 生产线中精密印刷锡膏、电子元器件贴片及焊接情况的高精度三维视觉测量，大幅覆盖了 SMT 生产线全线贴片工艺的质量检测需求。

公司紧密结合国内外客户需求，不断提升产品核心竞争力，培育公司自主品牌，实现销量稳步提升。目前，公司 3D SPI 产品能够与境外知名品牌展开竞争，逐步实现进口替代。同时，公司掌握了 3D AOI 产品的核心技术，具有 3DAOI 产品设计、研发及制造能力，提升了公司产品于 SMT 生产线上的检测覆盖率，满足客户检测需求。目前公司直销及终端客户包括富士康、海康威视、弘信电子、大华股份、臻鼎科技、立讯精密、德赛电池、欣旺达、珠海紫翔、VIVO 等行业知名企业或其代工厂商。

（二）主营业务收入构成情况

报告期内，公司主营业务收入均来自机器视觉检测设备产品的销售收入，占营业收入的比重超过 93%，具体构成如下：

（三）主要产品基本情况

1、公司主要产品原理概述

（1）公司产品的工作原理概述

如上图所示，公司的机器视觉检测产品的核心工作原理包括三个主要流程：1）利用光源系统、工业相机及镜头等设备实现对待检测物体的照明及图像提取；2）通过软件算法对图像进行处理及分析；3）通过电脑显示针对多种不良类型的检测结果。上述检测流程由 3D SPI 及 3D AOI 通过各自的主控软件，对设备各部件间的通信与控制来完成。

与市场上同类型产品相比，公司产品均运用了自主研发的 2D+3D 光源技术、图像处理底层及应用层算法、AI 人工智能算法等核心机器视觉技术，替代人眼检测实现了对 SMT 生产线中精密印刷锡膏、电子元器件贴片及焊接情况的高精度三维测量。

（2）公司产品与 SMT 生产线数据互联原理概述 

基于公司开发的多种数据格式端口，公司检测设备可以实现：

1）通过自主研发的 SMT 生产线数据互联及分析技术，使得 3D SPI 与印刷机及贴片机数据互联；3D SPI 和 3D AOI 与客户 SMT 生产线的 IMS 系统数据互联。

检测设备在获取检测结果数据后，通过对 SMT 生产线进行全制程的数据追溯和诊断缺陷，实现对 SMT 生产线制程工艺的优化，包括提升物料管控水平、预防缺陷、提高产品产量、降低损耗及人员成本等，提升了生产自动化、智能化、信息化水平。

2）通过公司基于三点照合技术的产品品质控制体系，将生产线上的多个检测设备之间的数据互联，实现不同的检测设备之间的数据共享，精准定位缺陷产生环节及产生原因，形成全闭环的产品品质控制体系。

2、公司产品分类及用途

（1）3D 锡膏印刷检测设备（3D SPI） 

1）3D SPI 检测环节对于 SMT 生产线具有重要意义

根据公开信息，SMT 生产线上约 60%-70%的不良情况来自于锡膏的印刷不当，因而锡膏印刷检测设备对 SMT 生产品质至关重要，采用锡膏检测有助于对PCB 印刷后的锡膏进行检测，从而在贴片及回焊炉焊接前及时发现锡膏的不良现象，通过最低的返工成本来减少废品带来的损失，节约生产成本。

2）公司 3D SPI 的主要功能及特点

①检测功能：公司 3D SPI 产品采用可编程结构光栅技术对印刷锡膏后的电路板进行投影，基于结构光栅投影图像的灰度识别结果，运用三维表面轮廓测量技术对图像进行处理分析，实现锡膏印刷的体积、面积、高度、偏移、形状等项目的检测，从而发现焊膏印刷中的缺陷，降低锡膏印刷的不良率。

②数据共享功能：3D SPI 可以与印刷机和贴片机进行检测数据实时共享。当检测出印刷不良后，3D SPI 可将数据：

一是，实时传输至前端印刷机，调整印刷工艺参数，预防缺陷并避免印刷不良持续发生；

二是，实时传输至后端贴片机，直接避免了贴片机对不良板的后续生产投入。

数据共享功能使得 SMT 的产品生产质量更趋平稳，降低成本损耗，提高生产效率及直通率。

③AI 自动化柔性检测功能：3D SPI 的检测原理为设定锡膏检测参数标准，超出即检测为不良，而由于部分应用场景中被检测电路板对微小不良接受度不尽相同，故存在人工环节对不良情况进行二次确认，以降低不必要的损失。公司 3D SPI 产品嵌入了 AI 人工智能模块，通过深度学习技术实现了锡膏的自动化柔性检测，并逐步替代上述二次确认的人工环节。

3）公司 3D SPI 产品的具体分类情况

根据不同的检测方式，公司 3D SPI 可以分为在线型与离线型两类。在线设备可做到对表面贴装生产线上的 PCB 板进行实时检测，具有自动化、高精度、高稳定性等特点，是 SMT 生产线的主流配置设备；离线设备是对单块 PCB 板进行离线抽检，检测精度等指标与在线型产品一致但检测速度较慢，满足相对低成本的检测需求。两类产品均根据被检测 PCB 板的不同种类及尺寸设计多种型号，并达到不同的检测要求，为 SMT 印刷工艺检测及控制提供完善的解决方案。公司 3D SPI 具体分类情况如下：

（2）3D 自动光学检测设备（3D AOI） 

3D AOI 与 3D SPI 的核心检测原理类似，但面临的检测环境更为复杂。针对上述情况，公司 3D AOI 产品在光源系统、软件架构及算法、软件数据库等方面进行了重新设计及开发，满足了 3D AOI 对于检测缺陷类型覆盖度、运算能力、检测精度等方面的检测要求。

1）AOI 是 SMT 生产线上的不可或缺的检测设备，3D AOI 具备比较优势

AOI 检测设备主要应用于贴片工艺及回流焊工艺之后，分别检测前序工艺品质，通过 AOI 系统所观察到的清晰缺陷图像可以大幅提升 SMT 生产线的装配质量，目前 AOI 产品已是 SMT 生产线上不可或缺的标准配置产品。

随着消费电子、汽车电子、半导体、通信设备等终端应用逐步向高精密、小型化发展，被检测 PCB 板上的电子元器件通常数以万计、种类繁多、尺寸各异且排列密集，甚至存在部分细引脚间隙元件等焊点隐藏在本体下的元件的情况，对贴片后及焊接后的 AOI 检测带来了极大难度。上述发展趋势主要包括两方面影响，一是高精密的 PCB 单板平均价值逐渐提升，提高了使用 AOI 设备检测降低废品率、降低生产成本的必要性；二是由于检测难度的相应提升，对AOI 的检测性能提出了更高的要求。

因此，相比于 SPI 检测环节，AOI 面临了更多种类的被检测元器件、更加复杂的检测环境及更大规模的运算量，如何提高检测缺陷类型覆盖度、检测精度、检测速度并降低误检率，一直是 AOI 检测设备的技术难点。目前，单一的2D AOI 技术已越来越难以满足检测需求，公司的 3D AOI 产品采用 2D+3D 相结合的光源技术，相比传统的 2D AOI，具有一定的替代性及比较优势，主要体现在：

①误检率优势：单一的 2D AOI 在部分检测单项中存在较大缺陷。以待检测物体色差引起的误判为例，由于 2D AOI 仅能通过二维图像判断，故对于颜色相近的元器件识别度较低，检测误判率较高。3D AOI 引入了高度等三维测量数据，通过还原了被检测物体的三维图像，解决了由于颜色相同导致的检测不敏感，进而大幅降低了由于色差引起的误判。

②数据优势：相比传统的 2D AOI 仅能发现缺陷但难以计量，3D AOI 产品可以实时获取被检测物体缺陷的定量数据，包括高度、体积、焊点形状等所有关于尺寸的缺陷数据，通过 SPC 软件对检测前工序进行数据分析及工艺改善，提高生产线整体的制程能力及工艺水平，进一步提高产品质量并降低生产成本。

2）AOI 根据不同的装置位置，具有不同的检测功能及用途

①检测功能。AOI 产品根据用途及装置位置可以分为回焊炉前 AOI 及回焊炉后 AOI，分别针对贴片及焊接过程中遇到的不同缺陷进行检测。其中，回焊炉前 AOI 主要针对贴片后的电子元器件的缺件、偏移、极性、翘立等不良进行检测；回焊炉后 AOI 位于生产线末端，再一次检测元件的缺件、偏移等情况外，对焊点正确性、形状不良、多锡、少锡、桥接等不良进行检测。

②数据共享功能。3D AOI 与 SMT 生产线及其他检测设备的数据共享功能详见本章节“（1）3D 锡膏印刷检测设备（3D SPI）”中相关论述。

③AI 检测功能。公司的 3D AOI 产品通过主控软件嵌入了 AI 人工智能算法，通过对已分类的元器件类型进行训练和学习，自动进行特征提取，准确识别多种复杂的缺陷类型，解决了由于缺陷种类过多，难以通过传统的图像识别算法或数据库对每个缺陷类型的特征进行完整描述的问题，进一步提升产品检测能力。

3）公司 3D AOI 产品的具体分类情况

公司拥有 3D-AOI 产品的自主研发及生产能力，产品系列包括在线型 A 系列，并包括检测 1.2M 尺寸的 5G 通讯基站、锂电池保护板等超大板的不同配置，可应用于 SMT 生产线、半导体后道封装、锂电池保护板检测等领域，满足了多领域的工艺质量检测需求。公司 3D AOI 具体分类情况如下：

二、发行人所处行业的基本情况

公司的主营业务是机器视觉检测设备的研发、生产、销售及增值服务，公司所处机器视觉行业涉及了计算机科学、人工智能、图像处理、模式识别、神经生物学、机械及自动化等多种高新技术及多个高新领域，具有跨专业、多技术融合的特点，属于新一代信息技术领域；公司根据机器视觉技术形成的具体应用产品为机器视觉检测设备，属于高端装备领域中的智能制造装备。

根据《国民经济行业分类》（GB/T4754-2017），公司所属行业为“专用设备制造业”（代码为 C35）。

三、行业情况

1、机器视觉行业定义

根据美国制造工程师协会（Society of Manufacturing Engineers,SME）机器视觉分会和美国机器人工业协会（Robotic Industries Association,RIA）自动化视觉分会对于机器视觉的定义，“机器视觉是通过光学的装置与非接触的传感器自动地接收和处理一个真实场景的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。”

通俗来讲，机器视觉是以机器替代人眼，但功能范围不仅仅包括人眼对信息的接收，同时还延伸至大脑对信息的处理与判断。本质上，机器视觉是图像分析技术在工厂自动化中的应用，通过使用光学系统、工业相机和图像处理软件等，模拟人类的视觉能力，并做出对应的决策，最终通过指挥某种特定的控制装置执行上述决策。

机器视觉具有自动化、高效率、高精度、非接触以及信息数字化等特点，被誉为“制造业的眼睛”，对于促进制造业向智能化升级发展具有重要意义。

2、机器视觉系统工作原理及应用情况

（1）机器视觉系统工作原理

具体来说，一个典型的机器视觉系统系使用相机将被检测的目标以图像的形式传输给专用的图像处理系统，再将图像的特征信息，包括颜色、亮度、像素、字符、间距等，转化为可处理的数字化信号，进而通过不同算法抽取目标的特征，如面积、位置、长度、数量等，再根据预设的允许度或其他条件输出运算结果，包括合格/不合格、有/无、尺寸、角度、个数等，实现自动识别、检测测量、引导定位等功能。

虽然机器视觉系统的下游应用领域各存差异，但其核心工作过程主要包括以下 3 个环节：

（2）机器视觉技术因其独有的优势已在工业中被广泛引用

随着技术的进步及成本的下降，机器视觉因其独有的优势，在工业中的渗透率日益提升。在现代化的大生产中，产品质量的检测和生产过程中的质量控制不可或缺，工业中例如印刷品质量检测、机械零件的外观检测、产品包装的外观检测等都可运用机器视觉设备。在传统的人工密集型检测行业，机器视觉系统可以替代大量的检测工人，将“人眼+简单工具”的检测模式升级为高精度快速的自动检测。机器视觉技术因其具备的高分辨力、高精确度、高速度、客观性、重复性、可靠性等众多优势，逐步跻身于制造业的关键位置，推动了工业发展智能化的进程，具有较高的市场需求。

（3）电子及半导体、汽车制造为当前机器视觉最重要的下游应用领域

在工业领域中，国内市场机器视觉应用比重最大的是电子及半导体行业，但根据公开信息，机器视觉设备在电子行业的渗透率依旧较低，远低于境外同行业水平。

根据前瞻产业研究院相关数据，机器视觉技术目前被广泛应用于电子及半导体、汽车制造、食品包装、制药等领域，其中电子及半导体、汽车制造是当前机器视觉最重要的应用领域，电子及半导体占据市场需求约为 46.6%，主要用于集成电路制造、半导体分立器件制造、PCB 制造、SMT 表面贴装、LED 制造等高精度制造和质量检测领域；汽车制造占据市场需求约为 10.2%，主要用于车身装配检测、PCB 印刷质量检测、零件尺寸的精密测量等系统和部件的制造流程。

近年来，随着电子及半导体产业的大力发展，机器视觉技术在相关设备中的应用也得以蓬勃发展，例如 SMT 检测等国产设备的迅速兴起，凭借产品性价比及服务的优势填补了国内市场的相关需求。未来，随着人力成本上升、产品品质要求提高、生产效率提升，机器视觉设备行业将进入高速增长期，具备良好的市场前景。

（4）机器视觉系统在下游领域中的具体应用环节

目前，机器视觉的具体应用主要可以分为四大类：缺陷检测、尺寸测量、视觉定位及模式识别/计数，当前的应用也基本是基于这四大类功能来展开。

1）缺陷检测

产品表面出现缺陷不仅仅影响产品的外观，更可能对产品的质量、安全性能造成严重损害。检测产品的外观缺陷，最常见的包括表面装配缺陷（如漏装、混料、错配等）、表面印刷缺陷（如多印、漏印、重印等）以及表面形状缺陷（如崩边、凸起、凹坑等）。由于产品外观缺陷种类繁杂，故外观检测功能在机器视觉中的应用中属于相对较难的类别，对视觉技术的要求相比较高。

2）尺寸测量

生产线上产品的生产、加工过程均涉及大量的测量任务，例如生产过程控制、形变测量等。机器视觉设备将获取的图像像素信息标定成常用的度量计算单位，然后在图像中精确的计算出几何尺寸，其优势在于对高精度、高通量以及复杂形态的测量速度更快、精度更高，例如部分高精度的产品由于人眼测量的局限性只能抽检，而应用机器视觉检测设备后即可实现全检，且误检率显著下降。

3）视觉定位

利用视觉定位技术相当于为机器装上眼睛，引导机器正确的完成一些抓取动作或将测量信息与指定位置进行比较。视觉定位在机器视觉应用中是非常基础且核心的功能，可以在识别出物体的基础上精确给出物体的坐标和角度信息。

4）模式识别/计数

机器视觉在识别方面的应用已非常普遍，一般指对已知规律的物品进行分辨，比较容易的包含外形、颜色、图案、数字、条码等信息的识别，信息数据量更大或更抽象的识别包括人脸、指纹、虹膜识别等。

总体而言，从技术水平及应用情况上，检测、测量、定位、识别的难度是逐步递减的，而基于四大基础功能延伸出的多种细分功能在实现难度上也各有差异，目前 3D 的视觉功能是当前机器视觉应用技术中最先进的应用方向之一。公司生产的 3D 机器视觉检测设备在检测、测量、定位及识别等功能上均有应用。

3、机器视觉行业发展概况

（1）全球机器视觉行业发展历经多个阶段，发展较为成熟

以全球视角来看，机器视觉技术最初起源于显微和航空图像的分析与理解、各种光学字符识别、工业零件表面缺陷监测等。随着现代工业自动化技术日趋成熟，越来越多的制造企业考虑如何采用机器视觉来帮助生产线实现检查、测量和自动识别等功能，以提高效率并降低成本，从而实现生产效益最大化。

1）概念雏形阶段（20 世纪 50 年代-20 世纪 70 年代）

机器视觉应用于二维图像分析与识别的统计模式识别研究标志着机器视觉技术的起源，当时主要的研究领域为显微和航空图像的分析与理解、各种光学字符识别、工业零件表面缺陷监测等。

2）产业发展初期（20 世纪 70 年代-20 世纪 90 年代）

MIT 人工智能实验室 Marr 教授带领的研究小组综合了神经生理学、图像处理以及心理物理学等研究成果，提出了计算视觉理论，从信息处理的角度出发给出了视觉系统研究的三个层次：计算理论层次、表达与算法层次、硬件实现层次，奠定了机器视觉的理论基础。

同时，CPU、DSP 等图像处理硬件技术的飞速进步，为机器视觉发展提供了基础条件，使得机器视觉获得了快速的发展。

3）产业应用发展期（20 世纪 90 年代-21 世纪）

由于小波分析等现代数学工具的出现，新概念、新方法和新理论不断涌现，机器视觉应用产品开始涌现，特别是在工业领域产生了大量的可以实际应用阶段的产品。

4）产业高速发展期（21 世纪以后）

随着工业自动化的发展，特别是数字图像传感器、图像处理和模式识别等技术的快速发展，视觉检测技术拥有非接触无损测量、高精度、高效率、灵活性高、稳定性好、实时性强、易于维护等众多优势。机器视觉应用范围已不仅仅局限于工业，在农业、生物医学、军事与国防、航空航天、机器人、交通管理等各行业均有广泛的普及与推广。

（2）中国机器视觉行业发展迅速且潜力较大

中国的机器视觉行业是伴随着中国的工业化进程发展而崛起的，自 90 年代末开始起步，经历了启蒙阶段、初步发展阶段和快速发展阶段。

1）启蒙阶段（20 世纪 90 年代-2003 年）

在启蒙阶段，中国机器视觉企业主要通过代理境外产品或技术的方式开展业务。国内开始出现跨专业的机器视觉人才，从了解图像的采集和传输过程、理解图像的品质优劣开始，到初步利用境外视觉软硬件产品搭建简单的机器视觉初级应用系统，开启了国内机器视觉行业的历史进程。

在该阶段，一些对品质有较高要求同时对成本较为不敏感的工业领域成为第一批机器视觉产品应用领域，如人民币特种印刷、烟草的异物剔除及包装检测等。在上述行业的成功应用以及类似技术在其他行业的后续拓展，也让更多国内企业关注到机器视觉技术带给自动化产业的独特价值和广泛应用前景。

2）初步发展阶段（2004-2007 年）

在这一阶段，国内机器视觉企业起步探索由自主核心技术承载的机器视觉软硬件器件的研究开发，同时在多个应用领域取得了关键的技术性突破。

随着机器视觉技术在相关设备中的蓬勃发展，如 PCB 检测、SMT 检测等领域的国产设备迅速兴起，凭借产品性价比和服务的优势填补了国内市场需求。

3）高速发展阶段（2008 年至今）

近十余年来，在机器视觉上游的相机、采集卡、光源技术、镜头及图像处理软件等领域，涌现出大量机器视觉核心器件的国内研发制造商，上游技术取得大幅进步的同时，相关产品也在实践中不断完善，在中游领域如 PCB、SMT及行业下游如电子、半导体、太阳能、汽车等多个行业得到广泛的尝试、应用。

目前，中国正成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，应用范围几乎涵盖国民经济的各个行业，而工业领域是机器视觉应用比重最大的领域，其重要原因是中国已经成为全球制造业的加工中心，高要求的零部件加工及其相应的先进生产线，使许多具有国际先进水平的机器视觉系统和应用经验也进入了中国。

4、机器视觉行业发展规模

（1）全球市场情况

1）市场规模情况

根据调研机构 Markets and Markets 的数据，2020 年全球机器视觉市场规模约为 107 亿美元，2010-2020 年市场年均复合增长率为 12.83%，近 5 年年均复合增长率达到 13.83%，市场规模呈现稳步增长的态势。2010-2020 年全球机器视觉市场规模情况如下：

2）市场分布情况

从行业分布来看，目前境外机器视觉主要应用于电子及半导体行业，具体包括 PCB 印刷电路、SMT 表面贴装、半导体及集成电路制造设备等，同时在质量检测的各个领域亦得到了广泛的应用，并且在应用中占据着越来越重要的地位。

从地区分布来看，机器视觉发展早期，市场主要集中在欧美和日本，随着全球制造中心向中国转移，中国机器视觉市场已逐步成为国际机器视觉厂商的重要目标市场。根据相关数据显示，目前中国已是继美国、日本之后的第三大机器视觉领域应用市场，占全球市场份额的 7%。全球机器视觉市场分布情况如下：

（2）国内市场情况

经过了近年来的市场孕育和技术积累，以国内经济整体的持续增长为契机，同时受益于下游各领域的政策鼓励和自动化、智能化转型的需要，机器视觉行业实现了较为高速的增长。

根据前瞻产业研究院数据，2020 年中国机器视觉市场规模 79 亿元，同比增长 20.61%。2014-2020 年复合增长率为 27.03%，行业整体增速较快。2014-2020 年我国机器视觉行业市场规模情况如下：

未来几年内，受益于机器视觉技术在工业自动化、智能制造等应用领域的需求提升、国内机器视觉企业自主研发能力增强、进口替代及出口规模进一步提升、产品应用领域进一步拓宽、国内经济形势持续稳定向好等驱动因素，机器视觉行业市场规模有望持续增长。根据前瞻产业研究院研究数据，预计国内机器视觉行业市场规模将由 2021 年的 98 亿元提升至 2026 年的 214 亿元，年均复合增长率约为 16.91%。2021-2026 年我国机器视觉行业市场规模预测情况如下：

5、机器视觉行业未来发展趋势

（1）由 2D 机器视觉向 3D 机器视觉升级趋势

目前，2D 目标检测算法不断成熟，无论是精度还是检测速度都已达到较高的水准，在制造业领域已经取得广泛的应用，但由于 2D 视觉检测无法获得物体的空间坐标信息，所以存在包括不支持与形状相关的测量，无法区分相同颜色物体之间的特征或具有接触侧的物体之间的位置，同时特别依赖于光照和颜色/灰度的变化，测量精度易受照明环境的影响等检测缺点。

相比之下，3D 机器视觉可以测量包括高度、角度、平面度、厚度、体积、颜色相近表面等信息，通过更丰富的数据采集获取物体的三维图像。3D 测量技术可以根据上述测量数据设置公差，进而以超出公差为标准检测缺陷，同时可以持续储存产品缺陷的相关测量数据，并对数据进行量化分析以优化和改进前端的制造工艺，提高生产效率。

此外，3D 机器视觉还具备高测量稳定性、高精度及可重复性等优势。近年来，随着工业化及智能制造的大力发展对精确度的要求越来越高，3D 机器视觉检测应用范围愈发广阔，目前机器视觉技术及产品由 2D 向 3D 迈进已逐步成为行业的主要发展趋势之一。

（2）人工智能深度学习+机器视觉的技术发展趋势

传统的基于规则的机器视觉系统可以高精度地每分钟检查数百甚至数千个零件，但系统仍是通过逐步过滤和基于基本规则的算法运行的。而深度学习算法使用了卷积神经网络，利用卷积层提取出图像特征，而卷积层的参数并非全部由人工设计而是通过数据训练所得。机器视觉系统与其结合后，将会形成以下几个优点：

1）克服视觉应用程序难以使用基于规则的算法，进而进行编程；

2）维护应用程序并在工厂车间重新训练新的图像数据；

3）无需重新编程核心网络即可适应新的示例；

4）处理迷惑性较高的背景和零件外观的变化等。

近年来，得益于计算能力的提高和大规模数据集的出现，AI 技术本身以及各类商业解决方案已日臻成熟，正在快速进入工业化阶段。“人工智能深度学习+机器视觉”可以帮助机器视觉设备快速进行图像分类、目标检测和分割，且已越来越多的应用在 3D 机器视觉中，成为业内公认的未来主流发展趋势之一。

（3）技术提升带来的渗透率提升及加速进口替代的趋势

受益于光源系统、图像处理系统以及相机等软硬件领域的技术持续提升，机器视觉设备的成本端呈现逐年下降趋势。在同等价格甚至性价比更高的条件下，机器视觉设备可以提供更多更快的图像数据传输、更先进的软件算法，实现数字化、实时化和智能化的性能提升。性价比的提高加大了机器视觉设备的市场渗透率，同时，国内企业在地域性及客户服务上相较于境外企业有明显优势，随着国产机器视觉设备逐渐成熟，原先机器视觉行业较高的进口依存度为进口替代带来广阔的空间。

6、产业链构成及本行业与上下游行业之间的关联性

机器视觉行业的产业链主要由上游零部件供应商、中游机器视觉设备制造商、机器视觉设备系统集成商及下游电子信息制造、汽车制造、医药、食品及印刷等应用领域企业构成。

（1）上游行业的情况

机器视觉上游零部件主要包括光源、工业相机、镜头、图像采集卡、图像处理软件等，其中硬件产品以标准化产品为主，软件产品主要包括标准化的外购软件、底层开发软件等。

上游行业的发展对机器视觉行业主要有两方面的影响：一是上游行业的技术和产品质量对机器视觉产品性能的影响，如光源系统在机器视觉系统中非常重要，光源技术的发展能使光源更接近于明亮、均匀、稳定，提高了机器视觉产品的质量。二是来自产品价格的影响，上游产品价格的降低会直接降低机器视觉设备成本，为机器视觉企业带来更强的议价空间。

1）光源

光源是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果，优秀的光源设计能够提高图像质量，进而改变系统的分辨率，简化软件的运算。由于没有通用的机器视觉光源设备，所以针对每个特定的应用场景，光源系统均需进行一定的调整，以达到更优效果。

光源技术在机器视觉的应用仍处于起步阶段，作为机器视觉光学系统中的关键器件之一，光源的技术水平及产品质量主要从以下几个方面考量：①在整个视场（Field-of-View，FOV）内光照是否可以保持强度均匀；②对不同的测量物体颜色是否可调；③在环境温度的影响下是否可以自动调节光照强度；④响应速度，控制简便程度；⑤质量是否稳定、寿命长。

发行人经过多年的自主研发及试验，具备光源系统独立设计、开发及生产能力。公司的光源系统可根据被检测物体的特征以及不同检测环境，调整光栅周期及光源红、绿、蓝三种颜色通道的配比，提供最佳的检测条件并达到最佳的检测效果。

2）图像处理软件

工业视觉软件对数字信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作，自动完成对图像采集、显示、存储和处理。视觉信息的处理技术主要包括图像增强、数据编码和传输、边缘处理、分割、特征抽取、图像识别等。

当前常见的图像处理软件开发模式是“软件平台+视觉开发包”，开发包是基于软件平台对常用各种图像处理算法进行了封装，软件工程师可以直接调用封装好的算法实现各种复杂的图像处理功能，降低二次开发难度和工作量。由于机器视觉系统在现代工业领域的广泛应用，应用于机器视觉系统的机器视觉软件技术得到了高速发展，但国内市场中，图像处理软件仍以境外企业软件产品为主，主流产品包括美国因特尔公司的 Open CV、康耐视公司的 Vision Pro及 CVL、德国 Mvtec 公司的 Halcon、加拿大 Matrox 公司的 MIL 等。

公司自主研发了机器视觉软件底层及应用层算法。公司 3D SPI 设备中软件各项功能的底层及应用层算法均为公司自主开发；在 3D AOI 设备中，公司仅对小部分图像预处理基础功能通过购买开发包进行调用，对主要的基础功能算法、以及包括 3D 计算、特征定制等核心算法均进行独立开发。上述算法的自主开发，体现了发行人具备机器视觉软件底层及应用层核心算法的独立开发能力。

3）工业相机及镜头

工业相机是工业视觉系统的另一个关键组件，其本质功能完成是将光信号转变成电信号的过程，要求更高的传输力、抗干扰力以及稳定的成像能力。镜头的基本功能是实现光束调制，将目标成像在图像传感器的光敏面上完成信号传递。

随着技术及产品性能不断提升，国内企业目前在相机及镜头领域具备一定竞争力，但部分高端产品仍需依赖于进口。发行人采购的高品质镜头已实现全面国产化采购，工业相机则有小部分产品自日本、欧美等地进口。

4）图像采集卡

图像采集卡也被称为视频抓取卡，主要完成对模拟信号的数字化过程。图像采集卡直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等等，它从摄像头中获得数据（模拟信号或数字信号），然后转换成电脑主机可以处理的信息。目前部分图像采集卡在具有模数转换功能的同时，还具有对视频图像分析、处理的功能，并同时对相机进行有效的控制。

四、竞争对手

（一）发行人的市场地位

发行人自设立以来深耕于 SMT 领域的机器视觉检测设备，通过不断的自主研发及技术创新，积累了深厚的技术储备和丰富的市场经验，为用户提供高水准的机器视觉检测设备，推动下游制造行业自动化、智能化、信息化水平的提升。

1、公司 3D SPI 具备技术优势，销量呈上升趋势并实现进口替代

公司紧密结合了国内外客户的需求及行业内领先的技术，不断加大研发力度，实现产品检测精度及速度、运行稳定性、缺陷检测覆盖类型等产品核心竞争力不断提升，同时公司在技术服务水平、产品价格、本地化服务响应速度等方面相比国际厂家亦更具优势，推动公司销量持续增长。2020 年、2021 年和2022 年，公司 3D SPI 产品销量分别为 1,335 台、1,850 台和 1,810 台，产品销量稳步提升，并且公司能够与德律科技、高迎检测、奔创科技等境外知名品牌竞争，实现进口替代。

在未来我国加速进口替代的大趋势下，公司有望获得更高的市场份额。

2、公司具备 3D AOI 核心技术及生产能力

随着消费电子、汽车电子、锂电池、半导体、通信设备等终端应用逐步向高精密、小型化发展，待检测 PCB 上元器件的数量及精密度不断提升，使得3D AOI 面临更复杂的检测环境及更高的检测要求。

公司经过多年的技术研发及产品实验，于 2018 年度完成了 3D AOI 设备本体及主控软件研发，并于 2019 年度实现产品销售。公司掌握了核心机器视觉检测技术并具有 3D AOI 产品设计、研发及制造能力，公司的 3D AOI 产品结合了2D 及 3D 的光学检测技术，相比单一的 2D AOI 检测设备，在信息识别、缺陷检测覆盖类型等方面均具备更好的检测效果。

公司 3D AOI 的成功推出，实现了对 SMT 生产线上的检测覆盖率大幅提升，进一步满足了客户需求，提升了公司在 SMT 领域机器视觉检测设备市场的核心竞争力。

3、优质、广泛的客户资源奠定了公司市场地位

公司注重大型客户的开发，目前客户覆盖了富士康、海康威视、弘信电子、大华股份、臻鼎科技、立讯精密、德赛电池、欣旺达、珠海紫翔、VIVO等行业知名企业或其代工厂商，终端应用领域涵盖消费电子、汽车电子、锂电池、半导体、通信设备、网络安防、智能控制器等多个电子信息制造细分领域。

2、可比公司的比较情况

公司所处行业为机器视觉行业，核心产品为 3D SPI 及 3D AOI 等机器视觉检测设备，目前主要应用于 SMT 生产线检测领域。由于完全应用于 SMT 生产线机器视觉检测领域的可比上市公司较少，故选取机器视觉行业中涵盖 SPI、AOI 等同类检测产品的公司，以及相近的机器视觉检测领域的上市公司作为公司的可比公司。

（1）基本情况对比

在全球范围内，公司的可比公司情况如下：

五、发行人报告期的主要财务数据及财务指标

                                    2023年三季度                                                                   2022年度

营业总收入(元)                   2.72亿                                                                           3.87亿  

净利润(元)                         8336.57万                                                                      1.16亿

扣非净利润(元)                  8115.13万                                                                       1.09亿

发行股数 不超过过2,582 万股，超额配售选择权:

发行后总股本不超过过于10,325.84 万股

行业市盈率:27.1倍(2023.11.9数据)

同行业可比公司静态市盈率估值(不扣非):41.86(矩子科技)、54.43(劲拓股份 )、48.85(天准科技)、42.99(华兴源创)去除极值47.03

同行业可比公司静态市盈率估值(不扣非):64.03(矩子科技)、89.74(劲拓股份 )、135(天准科技)、55(华兴源创)去除极值69.59公司EPS静态不扣非:1.12

公司EPS静态扣非:1.06

公司EPS动态不扣非:1.07

公司EPS动态扣非:1.05

公司EPSTTM不扣非:1.01

公司EPSTTM扣非:0.96

拟募集资金75,000.00万元,募集资金需要发行价48.39元,实际募集资金:6.00亿元.

募集资金用途: 1思泰克科技园 项目2研发中心建设项目3营销服务中心建设项目4补充流动资金

11月发行新股数量3支。10月发行新股数量8支。

机械设备 -- 专用设备 -- 其他专用设备

所属地域：福建省

主营业务：机器视觉检测设备的研发、生产、销售及增值服务。    

产品名称：3D锡膏印刷检测设备 、3D自动光学检测设备    

实际控制人：陈志忠、姚征远、张健 (持有厦门思泰克智能科技股份有限公司股份比例：21.76、21.06、20.41%）

你是否有战略配售:无

股是否有保荐公司跟投:无 

关键字:（1）3D 锡膏印刷检测设备（3D SPI） （2）3D 自动光学检测设备（3D AOI） 

机械设备一级细分行业:自动化设备、专用设备、通用设备、轨交设备Ⅱ、工程机械.。

专用设备二级行业细分:印刷包装机械、冶金矿采化工设备、其他专用设备、农用机械、能源及重型设备、楼宇设备、纺织服装设备。

其他专用设备三级行业:自动化装备、轴承、制冷设备、压缩机及配件、五金工具、停车装备、起重机械、暖通空调、摩托车、密封件、空气设备、紧固件、机床附件、机床、焊接设备、锅炉、工业设备、发动机零配件、发动机、电动工具、仓储物流装备、泵、3D打印。

其他通用设备三级行业细分:科达制造、华兴源创、豪迈科技、美亚光电、英维克、天通股份、精功科技、斯莱克、华荣股份、伊之密、中国电研、东威科技、正帆科技、航天晨光、软控股份、大丰实业、巨轮智能、昌红科技、瀚川智能、天奇股份、芯碁微装、威海广泰、乐惠国际、威派格、厚普股份、弘亚数控、南兴股份、海源复材、新益昌、合锻智能、高澜股份、奥来德、银宝山新、蓝英装备、克劳斯、赛象科技、新元科技、天永智能、中坚科技、南风股份、泰瑞机器、迦南科技、文一科技、浩洋股份、华依科技、蜀道装备、巨一科技、冀东装备、联测科技、泰禾智能、国机通用、上海亚虹、利和兴、金盾股份、泰林生物、国安达、建科机械、金马游乐、优德精密、绿田机械、博亚精工、森远股份、和科达、深科达、津荣天宇、豪森股份、凯格精机、佰奥智能、强瑞技术、爱科科技、华曙高科、曼恩斯特、博盈特焊、精智达、多浦乐、思泰克。

机器视觉四级行业:美亚光电、天准科技、奥普特、矩子科技、凌云光、奥比中光、双元科技、埃科光电、思泰克。

(创业板)

行业市盈率:27.1倍(2023.11.9数据)

行业市盈率预估发行价:28.73元，可比公司预估市盈率发行价静态:49.85元，可比公司预估市盈率发行价动态:73.77元。

实际发行价:23.23元,发行流通市值:6.00亿,发行总市值:23.99亿

价格区间74.46元,最高96.02元,最低58.85元.是否有炒作价值:

动态行业市盈率预估发行价:29.00元。

上市首日市盈率: 24.86(动)、 23(TTM)倍.行业市盈率是否高估:  可比公司市盈率是否高估:

公司EPS动态不扣非:1.07公司EPSTTM不扣非:1.01

​预计年报业绩：净利润1.025亿元至1.100亿元，下降幅度为-11.87%至-5.42% EPS1.06PE21.92

同行业可比公司静态市盈率估值(不扣非):64.03(矩子科技)、89.74(劲拓股份 )、135(天准科技)、55(华兴源创)去除极值69.59

是否建议申购:估值没有问题。而且很低。破发概率理论不存在。

上市首日开盘价:溢价%，市盈率。是否破发:

行业:机器视觉行业。

发行公告可比公司:思泰克、矩子科技、劲拓股份、天准科技 、华兴源创 。

机器视觉领域竞争对手:思泰克、矩子科技、劲拓股份、天准科技、华兴源创。

疑似概念: 机器视觉、

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