随着科技的不断进步，特别是工业4.0的到来，广泛采用工业机器人的自动化生产线成为制造业的核心装备。让我们对3D成像解决方案的需求也逐渐增加，传统的2D视觉已无法满足对复杂对象识别和尺寸测量应用日益准确的测量要求。而且，人与机器人协同工作逐渐取代单一人工操作成为主流，而处理复杂的交互情况是传统2D视觉做不到的。因而，3D视觉逐渐崛起成为当今各行业的大势。

　　如果说“人工智能”是一个人的大脑的话，那机器视觉就是这个人的眼睛。

　　1969年，第一片CCD图像传感器在美国贝尔实验室诞生，为工业视觉行业开启了数码图像的大门。自此生活、生产的各个领域都开始与图像和视觉连接。

　　机器视觉领域也开始发芽成长：从黑白到彩色、从低分辨率到高分辨率、从静态图像到动态影像。而今天我们做到让机器理解现实的三维立体空间，并将立体图像视觉呈现在眼前，而这也是行业内人士所说的第四次视觉革命。第四次视觉革命的视觉升维关键是3D传感行业的迅猛发展。

　　机器视觉从之前的2D平面进化到3D立体“视界”，我们常见常用的刷脸支付、Face ID、VR、无人便利店、智能机器人等产品技术，背后关键的科技便是3D视觉技术。

　　以前我们所说的机器视觉，通常是指2D的视觉系统，即通过摄像头拍到一个平面的照片，然后通过图像分析或比对来识别物体，能看到物体一个平面上特征，可用于缺失/存在检测、离散对象分析、图案对齐、条形码和光学字符识别以及基于边缘检测的各种二维几何分析。

　　因此，随着现在对精确度和自动化的要求越来越高，3D机器视觉变得更受欢迎。在许多“痛点型应用场景”中大显身手，成为当前“智”造业最炙手可热的技术之一。3D视觉将是人工智能“开眼看世界”的提供者！

　　四种主流的3D视觉技术

　　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。

　　1.双目视觉

　　双目技术是目前较为广泛的3D视觉系统，它的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 。

　　由于双目技术原理简单，不需要使用特殊的发射器和接收器，只需要在自然光照下就能获得三维信息，所以双目技术具有系统结构简单、实现灵活和成本低的优点。适合于制造现场的在线、产品检测和质量控制，不过双目技术的劣势是算法复杂，计算量大，而且光照较暗或者过度曝光的情况下效果差。

　　2.3D结构光技术

　　它通过一个光源投射出一束结构光，这结构光可不是普通的光，而是具备一定结构（比如黑白相间）的光线打到想要测量的物体上表面，因为物体有不同的形状，会对这样的一些条纹或斑点发生不同的变形，有这样的变形之后，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。

　　3. 激光三角测量法

　　它基于光学三角原理，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，具有结构光3D视觉的优点，精准、快速、成本低。

　　4. TOF飞行时间法成像技术

　　TOF是Time Of Flight的简写。它的原理通过给目标物连续发送光脉冲，然后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的核心部件是光源和感光接收模块，由于TOF是根据公式直接输出深度信息，不需要用类似双目视觉的算法来计算，所以具有响应快、软件简单、识别距离远的特点，而且由于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。典型的TOF 3D扫描系统每秒可测量物体上10,000至100,000个点的距离。不过TOF技术的缺点是：分辨率低、不能精密成像、而且成本高。

　　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。

　　工业3D视觉的未来“视界”

　　GGII数据显示，随着机器视觉技术在工业领域的广泛应用，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；预计至2025年我国3D视觉市场规模将超过100亿元。

　　工业3D视觉主要集中在尺寸与缺陷检测、智能制造、自主导航三大类应用。工业3D视觉技术在工业领域内的使用近两年最大的变化就是从单场景比如质检中发展到为全产线生产的赋能。

　　随着智能制造、精密加工对于生产流程和检测标准提出更高要求，3D视觉系统也向着更加广泛的机器“视界”领域演进，这些变化和要求使得3D视觉应用被打开，加速了3D机器视觉在制造业的广泛落地。下一步在工业和智能化深度融合的过程中，也会有这些趋势变化呈现。

　　3D机器视觉来了，而你准备好了吗？

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