思泰克：2023年年度报告

2023年年度报告 公告编号：2024-002 2024年3月 2023年年度报告 第一节重要提示、目录和释义 公司董事会、监事会及董事、监事、高级管理人员保证年度报告内容的真实、准确、完整，不存在虚假记载、误导性陈述或者重大遗漏，并承担个别和连带的法律责任。 公司负责人陈志忠、主管会计工作负责人黄毓玲及会计机构负责人(会计主管人员)黄毓玲声明：保证本年度报告中财务报告的真实、准确、完整。所有董事均已出席了审议本报告的董事会会议。 本报告中如有涉及未来的计划、业绩预测等方面的内容，均不构成本公司对任何投资者及相关人士的承诺，投资者及相关人士均应对此保持足够的风险认识，并且应当理解计划、预测与承诺之间的差异。 公司在经营中可能存在的风险因素内容及应对措施已在本报告第三节“管理层讨论与分析”之“十一、公司未来发展的展望”部分予以描述，敬请投资者注意并仔细阅读该章节全部内容。 公司经本次董事会审议通过的利润分配预案为：以未来实施利润分配方案时股权登记日的总股本为基数，向全体股东每10股派发现金红利6.8元（含税），送红股0股（含税），以资本公积金向全体股东每10股转增0股。 目录 第一节重要提示、目录和释义..........................................................2第二节公司简介和主要财务指标........................................................7第三节管理层讨论与分析...............................................................11第四节公司治理........................................................................35第五节环境和社会责任.................................................................51第六节重要事项........................................................................53第七节股份变动及股东情况............................................................73第八节优先股相关情况.................................................................81第九节债券相关情况...................................................................82第十节财务报告........................................................................83 备查文件目录 一、载有法定代表人、主管会计工作的负责人、会计机构负责人签字并盖章的财务报表；二、载有会计师事务所盖章、注册会计师签名并盖章的审计报告原件；三、报告期内公开披露过的所有公司文件的正本及公告的原稿；四、经公司法定代表人签名的年度报告正文原件；五、其他相关材料。以上备查文件的备置地点：公司证券部。 释义 第二节公司简介和主要财务指标 一、公司信息 二、联系人和联系方式 三、信息披露及备置地点 四、其他有关资料 五、主要会计数据和财务指标 公司是否需追溯调整或重述以前年度会计数据 六、分季度主要财务指标 七、境内外会计准则下会计数据差异 1、同时按照国际会计准则与按照中国会计准则披露的财务报告中净利润和净资产差异情况 □适用不适用公司报告期不存在按照国际会计准则与按照中国会计准则披露的财务报告中净利润和净资产差异情况。 2、同时按照境外会计准则与按照中国会计准则披露的财务报告中净利润和净资产差异情况 □适用不适用公司报告期不存在按照境外会计准则与按照中国会计准则披露的财务报告中净利润和净资产差异情况。 八、非经常性损益项目及金额 单位：元 □适用不适用 公司不存在其他符合非经常性损益定义的损益项目的具体情况。 将《公开发行证券的公司信息披露解释性公告第1号——非经常性损益》中列举的非经常性损益项目界定为经常性损益项目的情况说明 □适用不适用 公司不存在将《公开发行证券的公司信息披露解释性公告第1号——非经常性损益》中列举的非经常性损益项目界定为经常性损益的项目的情形。 第三节管理层讨论与分析 一、报告期内公司所处行业情况 报告期内，公司专注于机器视觉检测领域，核心业务是智能检测设备的研发、生产、销售及增值服务。公司主要产品为基于机器视觉技术自主研发的机器视觉检测设备。根据《上市公司行业分类指引》与《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），根据《战略性新兴产业分类（2018）》，公司所处行业属于“高端装备制造产业”下的“智能制造装备行业”。 （一）智能制造装备行业 “智能制造”是指基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。公司旗下的机器视觉检测设备涉及计算机科学、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领域，符合智能制造装备集成与融合多领域技术的特征，属于高端装备领域中的智能制造装备。 针对智能制造装备行业，我国相继出台一系列政策以支持智能制造装备行业的发展，包括《“十四五”智能制造发展规划》《“十四五”国家战略性新兴产业发展规划》《产业技术创新能力发展规划》等多个政策文件。作为国家专精特新小巨人企业，公司的机器视觉检测设备被广泛应用于消费电子、汽车电子、半导体、通信设备等电子信息制造业领域，可以有效促进下游客户完成智能化转型升级，提升其生产效率与产品的制造精度，助力其发展新质生产力，实现高质量发展。 （二）机器视觉行业 作为“制造业的眼睛”，机器视觉具有精确性强、速度快、适应性强、客观性高、重复性强、检测效果稳定可靠、效率高、方便信息集成等优点，是工业制造数字化、网络化、智能化的未来发展方向。机器视觉的功能不单单只是字面意义上的“以机器替代人眼”，还包含“大脑”对所收集到的信息的处理与判断。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。 1、机器视觉工作原理 机器视觉技术涉及机械、电子、光学、自动控制、人工智能、计算机科学、图像处理和模式识别等诸多领域，主要采用适合被测物体的多角度光源（可见光、红外光、X射线等）及传感器（摄像机等）对被检测对象进行图像信息收集，包括颜色、亮度、像素、字符、间距等图像特征，利用不同算法对数据进行处理、整合、运算，最终输出运算结果。 机器视觉核心工作过程中主要包括三个环节：其一为光源及图像获取，即通过光源、相机、镜头等光学系统将待检测目标转换成图像信号，传送给图像处理单元；其二是图像处理与分析，该环节为视觉检测的关键步骤，通过图像预处理、边缘检测、图像分割、特征提取、目标识别与分类、尺寸测量等一系列措施，得出分析结论，进而将结论传输至执行与控制单元；第三个环节为结果输出与执行，即将分析结果输出至显示界面，或通过电传单元传递至机械单元执行相 应操作。公司的机器视觉检测设备运用自研的核心光源方案、底层及应用层算法、多模态AI等人工智能模块，能完整覆盖上述三大环节。 2、机器视觉主要应用领域 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，从技术水平及应用情况上，这四类的技术难度是逐步递减的。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，而公司生产的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，可以快速检测目标物体缺陷，保障产品质量，提升生产效率，有效推动客户新质生产力发展与智能化水平。 3、机器视觉未来发展趋势 （1）由2D机器视觉向3D机器视觉升级趋势 近年来，随着工业化及智能制造的大力发展，传统2D机器视觉技术因仅能提供平面图像信息的测量已无法满足现有制造领域客户对于产品检测精确度的要求。3D机器视觉技术作为现在电子装联领域的主流应用技术，除了拥有2D技术的平面图像信息测量的功能，还可以测量高度、角度、平面度、厚度、体积、颜色相近表面等信息，获取更丰富的三维图像数据，可以精确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，且不会受到光照、颜色/灰度、照明环境变化带来的影响。 公司自设立以来，就以3D机器视觉技术作为主要研究方向，其自研的3D机器视觉检测设备可以充分满足现有电子装联领域客户对产品的检测要求，具备高测量稳定性、高精度及可重复性的优势。 （2）AI+人工智能深度学习的技术发展趋势 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。而通过AI+人工智能的深度学习算法，算法使用了卷积神经网络，利用卷积层提取出图像特征后，机器视觉就可以迅速进行图像分类、目标检测和分割，并可以适应及处理迷惑性较高的背景和零件外观的变化。 得益于计算能力的提高和大规模数据集的出现，AI+人工智能技术已经成为行业内的主流发展趋势之一。公司自2019年，就开始启动对AI智能算法的研究与应用，形成包括多模态AI辅助人工复判系统、AI辅助锡膏识别系统在内的自主知识产权，同时将上述知识产权成果成功应用至旗下的3D机器视觉检测设备，有效实现产品的快速升级，提高“非标准化”应用场景的检测能力。 （3）技术提升带来的渗透率提升及加速进口替代的趋势 受益于国家大力支持国内企业自主创新、填空白补短板、加速进口替代的系列举措，国内机器视觉企业可以充分采用国产部件，保证产品质量不变甚至提高产品质量的同时，降低成本。相较于海外厂商，同等性能的机器视觉检测设备，国内企业在地域性具有明显优势，可以为客户提供更优质的服务。 在上游环节，公司设备所运用的主要核心部件目前已实现全面自主研发与国产化；在下游环节，公司旗下的3D SPI和3D AOI能与海外厂商展开全面竞争，凭借先进的核心技术、高质量的产品与良好的售后服务，公司的3D机器视觉检测设备已充分实现进口替代。 4、机器视觉主要下游细分市场 （1）消费电子 消费电子产品具有市场存量大、智能化程度高、更迭频率快、生命周期短等行业特征，产品频繁更新换代与庞大的消费群体给机器视觉检测设备创造了大量的需求。同时，人们消费意识从能用到好用的转变对消费电子产品的从生产制造环节提出了更高的要求，这也促使3D机器视觉检测设备成为产线标配。公司旗下的3D机器视觉检测产品能适用于市面上所有消费电子类产品的制程环节，能充分满足其对检测精度及检测速度的要求。 2024年政府工作报告中提出：“加大宏观调控力度，推动经济运行持续好转。出台支持汽车、家居、电子产品、旅游等消费政策。稳定和扩大传统消费，鼓励和推动消费品以旧换新，提振智能网联新能源汽车、电子产品等大宗消费。”尽管在2023年，受国内外多方面因素影响，消费电子行业需求减弱（以智能手机为例，根据IDC统计数据，2023年全球智能手机销量11.7亿部，同比下降3.2%），但相信在未来，随着智能可穿戴设备的兴起，消费电子下游需求会逐步恢复。 （2）汽车电子 近年来，随着汽车电动化、智能化、网联化的发展趋势，大量汽车电子部件被广泛应用于汽车整车制造中，如发动机电子系统、车身电子电气、底盘电子系统、自动驾驶系统、安全舒适系统、信息网联系统等。公司的3D机器视觉检