随着 5G、AI 等技术不断发展，行业应用需求不断提升，机器视觉加速从2D走向3D。由于2D视觉无法满足对复杂对象更加精准的要求，3D视觉应运而生。

从2D走向3D

2D技术根据灰度或彩色图像中对比度的特征提供结果，适用于缺失/存在检测、条形码和光学字符识别(OCR)以及基于边缘检测等，用于拟合线条、弧线、圆形及其关系。

而3D视觉利用近红外线光来扫描周围环境，再由CMOS图像传感器接收并转换为数字信号，最后通过芯片计算出物体在三维空间中的远近与相对位置。

3D能发展出由动作控制计算机的体感操控，检测出前方的物体等。

过去工业生产采用的机械臂都是盲取，闭着眼睛照着设定好的路径加工，没有更高阶的智慧判断。如果采用3D视觉后，就可以在更复杂的环境里更精准的夹取物件。

业界认为，从2D到3D的过渡将成为继黑白到彩色，低分辨率到高分辨率以及静态图像到电影之后的第四次革命。从落地来看，目前3D主要应用于大型工业制造业企业、物流、智慧城市监控，以及少部分消费应用场景等，从探索到突破，在落地的路上逐显繁荣。    

3D视觉的不同技术形态

目前市场上主流的有四种3D视觉技术，双目视觉、TOF、结构光3D成像和激光三角测量。

双目视觉

双目技术原理就像我们人的两只眼睛，用两个视点观察同一景物以获取在不同视角下的感知图像，然后通过三角测量原理计算图像的视差，来获取景物的三维信息 。

双目技术结构简单、实现灵活和成本低，适合于制造现场的在线、产品检测和质量控制，但算法复杂，计算量大，且光照较暗或者过度曝光的情况下效果差。

3D结构光技术

通过一个光源投射出一束具备结构（比如黑白相间）的光线，打到被测物上表面，物体发生不同的变形，通过算法可以计算出距离、形状、尺寸等信息从而获得物体的三维图像。

激光三角测量法

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 。通常用激光作为光源，用CCD相机作为检测器，精准、快速、成本低。

TOF飞行时间法成像技术

它的原理是通过给目标物连续发送光脉冲，再用传感器接收从物体返回的光，通过探测光脉冲的飞行时间来得到目标物距离。

TOF具有响应快、软件简单、识别距离远的特点，不需要进行灰度图像的获取与分析，因此不受外界光源物体表面性质影响，但分辨率低、不能精密成像、成本高。

总的来说，无论是立体视觉、结构光、激光三角测量还是TOF，没有哪种技术是更好的，只有哪种技术是更适合的。

3D或将成为主流

机器人、自动驾驶、金融支付已经体现出对3D视觉的强需求，当然，还有虚实相融的元宇宙，AR、VR等XR设备和3D交互需求已经率先凸显。这些需求带来了庞大的市场，但这也是极度碎片化的市场。

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。

在这个未来的百亿级市场中，3D视觉将趋于智能化、集成化、实时性、高性能、多场景应用等方向。

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