公司前线海泰新光题材要点调整更新

　　同花顺300033）F10数据显示，2024年3月4日海泰新光题材要点有更新调整：

　　公司核心产品荧光内窥镜系列被国际主流医疗器械品牌美国史赛克所采用，应用于其在全球推出的首款高清荧光腹腔镜（“荧光 白光”两用腹腔镜）整机系统，成为该设备中核心部件的唯一设计及生产供应商，包含高清荧光内窥镜，高清荧光摄像适配镜头和荧光光源模组。公司已与史赛克建立了稳固的长期合作关系，客户粘性较大，公司在全球范围内荧光内窥镜市场中的占比将随着史赛克荧光内窥镜销售规模的提高和荧光对传统白光内窥镜替代效应的增强而进一步扩大。公司积极与研究所，医院等机构合作，开展针对早期肺癌的高分辨共聚焦荧光内窥镜的研究和开发，将共聚焦显微技术与内窥镜技术结合，以实现术中对早期肿瘤细胞的识别，研发产品共聚焦显微影像仪已于2022年1月28日取得产品注册证书。

　　公司积极开展内窥镜光源系统和摄像系统的开发，注册和产业化。其中，内窥镜冷光源B600已于2021年11月获得了产品注册和生产许可，双证齐全，4K超高清荧光摄像系统已于2022年2月获得了产品注册和生产许可，双证齐全，结合已在国内销售的内窥镜产品4K白光和荧光腹腔镜，形成了集光，机，电，算技术为一体的自主品牌内窥镜整机系统。该部分业务具有较强的成长性，有望改善我国内窥镜市场中低端产品集中，依赖进口的现状，并进一步增强公司的竞争优势，使公司在保持内窥镜医疗器械系列销量增长的同时拓展国内增量市场，深度参与我国医疗器械领域的技术革新。

　　公司以医疗应用为重点，在保持并巩固内窥镜领域竞争优势的同时，持续开发与完善微创医疗器械领域的产品线布局。医用内窥镜器械产品包含荧光/白光腹腔镜，内窥镜光源模组，摄像适配器/适配镜头等。除腹腔镜外，公司还在2021年开展了关节，胸腔，泌尿等微创手术相关的产品研发，并将陆续完成产品注册。此外，围绕医院主要科室公司持续打造具备高品质，高性能的产品，包含超高清荧光腹腔镜，宫腔镜，关节镜，3D腹腔镜等系列产品。

　　公司开发的掌静脉识别技术采用深度三维建模技术，极速融合比对引擎，体内生物特征捕捉技术等三大前沿技术，打造了真正非接触，活体识别，高精度识别的掌静脉识别身份认证产品，解决了传统生物识别的易假冒伪造，存在特征安全隐患，使用不便等问题，距离产品表面3-10cm内轻松放手掌即可识别，相比于竞争产品，对手掌的姿势和角度要求较低，无需支架辅助使用，识别率高达99.99%，认假率（误识率）仅为0.00001%。产品可以满足金融，医疗，部队，教育，交通等行业标准和安全信息化建设需求，支持各类智能终端集成和应用，如金库门，保险柜，智能医药柜，智能枪弹柜，支付终端，门禁考勤终端，人行通道等场景实现身份识别，是身份识别和信息安全相结合的先进解决方案。

　　公司以光学设计，光学加工，光学镀膜，光学集成和检测等技术能力为基础，为医用光学，工业激光和生物识别等应用提供光学产品和光学器件，产品包含牙科内视和3D扫描模组，荧光滤光片，美容机滤光片，激光准直镜，聚焦镜，扫描镜，PBS，NPBS,掌纹仪，指纹仪，掌静脉仪等。

　　公司以医疗应用为重点，在保持并巩固内窥镜领域竞争优势的同时，持续开发与完善医用光学成像器械领域的产品线布局。医用内窥镜器械产品包含4K荧光/白光腹腔镜，内窥镜光源模组，摄像适配器/适配镜头等。此外，公司围绕医院主要科室持续打造具备高品质，高性能的产品，包含胸腔镜，宫腔镜，关节镜，3D腹腔镜等系列产品。

　　公司积极布局自主品牌的光源，摄像系统等核心部件及手术外视系统，内窥镜系统等整机产品，正积极向临床医用光学成像解决方案领域拓展。公司已陆续取得光源及摄像系统的产品注册证和生产许可证，配套内窥镜产品，组成自主品牌的4K内窥镜系统和4K自动除雾内窥镜整机产品。未来几年，公司还会持续迭代内窥镜核心部件和整机产品，持续开发基于多片CMOS的摄像系统和3D内窥镜摄像系统等相关产品，从而进一步提升公司的产品层次，顺应国产化替代趋势，扩大公司在国内市场的竞争优势，市场份额和影响力。

　　在光学领域，公司以光学设计，光学加工，光学镀膜，光学集成和检测等技术能力为基础，为医用光学，工业激光和生物识别等应用提供光学产品和光学器件，产品包含牙科内视和3D扫描模组，荧光滤光片，美容机滤光片，激光准直镜，聚焦镜，扫描镜，PBS，NPBS,掌纹仪，指纹仪，掌静脉仪等。

　　公司在荧光内窥镜成像技术的基础上，研发了双光路3D荧光内窥镜技术及单光路光瞳切割3D荧光内窥镜技术。双光路3D荧光内窥镜技术适宜于10mm的3D腹腔镜，可用于3D腹腔镜系统，也可用于机器人辅助腹腔镜系统并赋能荧光技术，可进一步扩展手术术士。单光路光瞳切割3D荧光内窥镜技术可实现更小口径的内窥镜，在临床上可改变3D系统仅有10mm内窥镜可用的瓶颈。

　　公司针对掌静脉图像采集，图像及特征点建模，边缘检测这三个关键点进行了深入研究：以不同手掌距离和深度对掌静脉图像进行三维立体建模，并提取建模后的三维特征点，形成了深度三维建模技术，通过融合边缘量化检测算法和三维建模算法，快速有效地进行比对运算，开发了极速融合比对引擎，通过精密光学和复合照明系统，获取清晰，完整，高质量的皮下静脉图像，形成了独特的体内生物特征捕捉技术。综合运用上述三种关键技术，降低了掌静脉比对使用过程中算法对于手掌距离，手掌姿态，角度上的要求和限制，解决了外部光线带来的干扰，真正实现了非接触掌静脉识别的过程，在各种应用场景下轻松伸手即可快速地完成身份认证。

　　深度学习是一种数据驱动型模型，能够模拟人脑视觉机理自动学习数据各层次的抽象特征，从而更好地反映数据的本质。其本质为通过构建具有多隐层的机器学习模型和海量的训练数据来学习，刻画图像丰富的内在特征信息，从而提升识别的准确性。目前公司运用神经网络模型进行生物信息识别中的防伪识别，并取得良好效果，识别率大于85%。同时，公司正在进行对组织，细胞图像的深度学习研究，以期后续在临床手术和检测过程中为临床医生提供更多的建议。

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