3D机器视觉与2D机器视觉互补 以最优解决方案赋能“智”造

机器视觉技术的不断升级，使得对二维图像的处理逐渐扩展到了更复杂的三维领域，形成了3D机器视觉3D机器视觉是机器视觉的重要应用领域之一，通过计算机能够在短时间内处理视觉传感器采集的图像信号，从而获得目标对象的三维信息。

除此之外，3D机器视觉还能快速且准确地获取检测场景的点云图像，并通过3D识别算法，实现对点云图中多种目标物体的识别和位姿估计本文旨在通过分析3D视觉的技术形态，并对3D视觉相关问题进行解答，让更多读者对3D视觉有一定了解。

3D机器视觉四大技术形态分析?目前市场上存在四种主流的3D视觉技术，包括双目视觉、TOF飞行时间法成像技术、3D结构光技术以及激光三角测量法· 双目视觉双目技术应用广泛，其原理是通过使用两个或多个摄像头来模拟人类的双眼视觉，并通过计算摄像头之间的视差获取物体的深度信息。

优点：在较短距离内具有高精度、自然光照下能够获得三维信息、系统结构简单、灵活、成本低缺点：算法复杂、计算量大、光照较暗或过度曝光的情况效果差·?TOF飞行时间法成像技术TOF飞行时间法成像技术，其原理是通过测量光线从相机到物体并返回的时间来获取深度信息，适用于快速运动的场景。

优点：响应快、软件简单、识别距离远、高速度缺点：分辨率低、不能精密成像、成本高·?3D结构光技术结构光技术通过一个光源投射出一束具备一定结构（比如黑白相间）的光线，打到想要测量的物体表面，然后通过检测物体表面的形变来计算出距离、形状、尺寸、深度等信息。

优点：计算简单、测量精度较高、精密测量弱光环境和无明显纹理和形状变化的表面缺点：识别距离较短、受光源影响强光环境检测弱、响应时间较慢·?激光三角测量法激光三角测量基于光学三角原理，根据光源、物体和检测器三者之间的几何成像关系，来确定空间物体各点的三维坐标。

优点：精准、快速、成本低缺点：近距离下的精度很高，但是随着距离越来越远，其测量的精度会越来越差综上所述，3D视觉的四种技术形态各有优缺点，在具体的制造业的生产线上，我们可以根据不同技术形态的优缺点，针对性选择技术，从而实现不同的应用效果。

在3D视觉兴起之后，我们应该如何选择2D视觉和3D视觉呢？从检测能力上看：2D视觉的处理对象包括平面图像或视频，只能获取被测产品X和Y轴的空间信息，以及颜色值和灰度等级这使得2D视觉在测量物体平面度、表面角度、部分体积，或是区分相同颜色物体等场景中存在局限性，无法实现对形状和深度的精准测量。

3D视觉的处理对象包括三维立体空间中的物体和场景，不仅能够获取X和Y轴的空间信息，还能获取Z轴的深度信息除此之外，3D视觉通过深度图或点云数据，能够获取物体的距离和三维坐标，以及物体的形状、位置、大小等更全面的信息。

从场景覆盖上看：2D视觉通过分析图像的颜色、形状和纹理等特征，以及相对较快的处理速度，能够实现高效的物体识别，在图像识别、人脸识别、目标检测、文字识别等场景实现广泛应用3D视觉凭借着更精确、真实的场景感知，以及深度、立体信息的获取，实现对传统的2D视觉技术的补充，通过感知物理环境的变化进行相应的调整，有效扩大机器视觉的应用场景，在机器人导航、虚拟现实、三维重建等场景中也有良好的应用效果。

依据上述信息，3D视觉比起2D视觉，无论从检测能力还是场景覆盖来看，都更胜一筹那3D视觉能够完全替代2D视觉在工业生产中进行应用吗？实际上并不会根据高工机器人最新发布的《2023机器视觉产业发展蓝皮书》数据显示，2D视觉市场规模约为152.24亿元，同比增长20.21%，3D视觉市场约为18.40亿元，同比增长59.90%。

由此可见，2D视觉的市场规模占据主导地位，而3D视觉则具备更高的市场增速在工厂的实际应用中，2D视觉相较于3D视觉成本更加低廉，且在二维特征和位置检测、二维尺寸检查、条码读取、字符识别、标签检测、有无检测等识别检测场景中，依然具有强大的技术优势。

而3D视觉，虽然具备巨大潜能和应用前景，但高成本、长周期的应用模式，也限制了其在中小型制造企业的铺开相比之下，2D视觉与3D视觉的关系更多是互补而非替代所以根据性价比最优原则，将2D视觉与3D视觉结合使用将是较好的解决方案。

深眸科技作为一站式AI视觉解决方案提供商，在给客户进行方案定制的过程中，针对客户的实际情况，常采用2D与3D视觉结合的方式，柔性化定制成本最优、性价比最高的解决方案例如，在机加工滚子打痕缺陷检测案例中，深眸科技通过2D视觉技术，能够检测滚子尺寸不标准、圆形度不良、脏污、划痕等缺陷，通过3D视觉技术，能够对滚子表面凸起、凹坑等缺陷进行深度信息的获取，实现对滚子的缺陷全检及高精度尺寸测量。

机加工滚子打痕缺陷检测目前，3D机器视觉领域正在持续研发与推进，通过与2D机器视觉的结合使用，将持续拓宽在实际场景中的应用范围未来随着硬件和算法的不断发展，3D机器视觉也将发挥更重要的作用，并不断推动科技的进步，创造更智能和高效的未来。

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