机器视觉加速如何从2D迈向3D

机器视觉是指利用相机、摄像机等ADC0844CCN传感器，结合机器视觉算法，赋予智能产品人眼的功效，进而进行物体的识别、检查、测量等服务。机器视觉始于上世纪50年代的统计模式识别，当时的工作主要集中在二维图像分析和识别上。3G，AI随着技术的快速发展和现场应用需求的不断提高，机器视觉从二维到三维的连接不仅成为可能，而且是必要的方向。

机器视觉从2D演变到3D立体“视野”，常见的刷脸支付，FaceID，VR，无人便利店、服务机器人等产品技术，其背后的关键技术是3D视觉技术。

在过去的几年里，3D视觉概念层出不穷，大量资金涌入这条跑道，新公司众多。业内人士广泛认为，3D据估计，视觉在工业领域的产值和产出远远大于消费领域，但由于渗透率很低，推广速度不够快，目前3D工业相机的规模在数亿美元之间，设备和软件的水平在20亿美元之间，但是行业市场有50倍以上的渗透率增长空间。

从2D到3D的跑道转变2D技术起步较早，技术将相对完善，在广泛的自动化和产品质量控制过程中已被证明是非常有效的。

2D根据灰度或彩色图像中对比度的特点，提供技术结果。2D适用于缺失/存在检验、离散目标分析、图案对齐、条形码和光学字符识别(OCR)用于拟合线条、弧线、圆形和关联(间距、视角、交点等)的各种二维几何分析。

3D视觉使用近红外光扫描周围环境，然后通过近红外光扫描周围环境CMOS图像传感器接收并转换为数字信号。最后，根据芯片计算物体在三维空间中的距离和相对位置。因此，它可以理解物体的动作和与环境的交互，从而开发一个由动作控制计算机操作的体验，并检测前方的物体。

因为2D视觉不能满足日益提高复杂对象识别和尺寸检测精度的需求，因此也催生了3D视觉的增长。从2D转为3D，信息质量和数量必须飞越。相对而言，2D深度积累的视觉市场，3D只有视觉方案达到一定的成熟度，才能全面实施2D向3D的改变。

过去，工业生产中使用的机械臂是盲目的，它们闭着眼睛处理设定的路径，没有更先进的智慧判断。如果使用3D视觉之后，可以在更复杂的环境中更准确地夹取物品。业内人士认为，从2000年开始，2D到3D从黑白到彩色、低分辨率到高分辨率、静态图像再到电影，这种联系将成为第四次改革。

可是3D机器视觉技术门槛高，涉及光学、结构、排热等跨学科设计问题。此外，由芯片和算法组成的复杂系统设计需要一定的技术水平，并投入足够的时间和人才开发相关方案。技术门槛高，投资大，研发公司少3D视觉发展的绊脚石。

在3D视觉盛行后，选择2D视觉还是3D视觉，成为一个有争议的问题。有业内人士表示，3D视觉将全面替代2D视觉；但也有观点认为，3D视觉价格高，在可以应用2D视觉的场合，没有必要用3D视觉；当然还有第三方观点认为，2D视觉和3D视觉可以融合应用。

就实际技术角度而言，2D颜色和3D从两个不同的物理通道中收集几何数据。

就着陆而言，目前3D广泛应用于大型工业加工制造、物流、智慧城市监管等领域，以及少数消费者应用领域，从探索到突破，在落地的道路上逐渐繁荣起来。

3D目前市场上有四种不同的视觉技术形式3D视觉技术，双目视觉，TOF，结构光3D测量显像和激光三角。

1.双眼视觉双眼技术目前比较广泛3D视觉系统，它的原理就像我们的两只眼睛。我们从两个角度观察相同的风景，从不同的角度获取认知图像，然后通过三角测量原理测量图像的视差，从而获取风景的三维信息。

由于双眼技术原理简单，不需要特殊的发射器和接收器，只有在自然光下才能获得三维信息，因此双眼技术具有系统结构简单、完成灵活、成本低的优点。适用于制造现场线、产品测试和质量管理，但双眼技术的缺点是算法复杂，计算量大，光线暗或曝光过度。

2.3D结构光技术

它通过光源投射出一束结构光。这种结构光不是普通的光，而是具有一定结构（如黑白）的光进入要检测到的物体的上表面。因为物体有不同的形状，所以这些图案或色斑会有不同的变形。在这种变形之后，可以根据算法计算距离、形状、规格等信息，从而获得物体的三维图像。

3.激光三角测量法基于光学三角原理，根据光源、物体与探测器之间的几何图像关联，确定空间物体各点的三维坐标。

一般来说，激光被用作灯源。CCD相机作为探测器，具有结构光3D视觉优势，准确，快速，成本低。

4.TOF飞行时间法成像技术

TOF是Time Of Flight缩写。其原理是继续向目标对象推送光脉冲，然后用传感器接收从对象返回的光，并根据检测光脉冲的飞行时间获得目标对象之间的距离。

TOF灯源和感光接收模块是关键部件，因为TOF深度信息是根据公式直接导出的。不应使用类似于双目视觉的算法进行计算。因此，它具有响应快、软件简单、识别距离长的特点，不受外部光源材料表面特性的影响，因为不需要对灰度图像进行获取和分析。TOF 3D扫描系统每秒可以测量物体上10,000到100,000点之间的间距。TOF技术的缺点是：分辨率低，不能精确显像，成本高。

一般来说，无论是立体视觉、结构光、激光三角测量还是TOF，没有哪种技术更好，只有哪种技术更适合。

3D或者会成为主流

机器人、无人驾驶、金融支付已经反映了3D强烈的视觉要求，自然，也有实虚融合的元宇宙，AR，VR等XR设备及3D长期以来，交互要求一直是第一位的。这些要求增加了巨大的市场，但这也是一个极其分散的市场。

GGII数据显示，预计到2023年我国机器视觉市场规模将达到208.6亿元，其中3D视觉市场规模将达到34.28亿元，预计到2025年我国3D视觉市场规模将超过100亿元。在这个未来的100亿市场中，3D视觉将趋于智能化、一体化、实用性、高性能、多场景应用等方向。

2D虽然视觉是目前的主流，但随着测量精度的提高，待测对象的标准越来越复杂，2D系统的不足也越来越突出，而3D视觉技术不断取得突破，在精度、灵活性和速度方面都是2D无法比拟的，所以3D机器视觉检测有替代2D系统的情况，相信3D未来视觉将成为主流视觉系统。

机器视觉3D2D双眼系统图像

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