前言：3D機器視覺崛起，隨著科技的不斷進步，特別是工業4.0的到來，廣泛采用工業機器人的自動化生產線成為制造業的核心裝備。讓我們對3D成像解決方案的需求也逐漸增加，傳統的2D視覺已無法滿足對復雜對象識別和尺寸測量應用日益準確的測量要求。而且，人與機器人協同工作逐漸取代單一人工操作成為主流，而處理復雜的交互情況是傳統2D視覺做不到的。因而，3D視覺逐漸崛起成為當今各行業的大勢。

　　如果說“人工智能”是一個人的大腦的話，那機器視覺就是這個人的眼睛。

　　1969年，第一片CCD圖像傳感器在美國貝爾實驗室誕生，為工業視覺行業開啟了數碼圖像的大門。自此生活、生產的各個領域都開始與圖像和視覺連接。

　　機器視覺領域也開始發芽成長：從黑白到彩色、從低分辨率到高分辨率、從靜態圖像到動態影像。而今天我們做到讓機器理解現實的三維立體空間，并將立體圖像視覺呈現在眼前，而這也是行業內人士所說的第四次視覺革命。第四次視覺革命的視覺升維關鍵是3D傳感行業的迅猛發展。

　　機器視覺從之前的2D平面進化到3D立體“視界”，我們常見常用的刷臉支付、Face ID、VR、無人便利店、智能機器人等產品技術，背后關鍵的科技便是3D視覺技術。

　　以前我們所說的機器視覺，通常是指2D的視覺系統，即通過攝像頭拍到一個平面的照片，然后通過圖像分析或比對來識別物體，能看到物體一個平面上特征，可用于缺失/存在檢測、離散對象分析、圖案對齊、條形碼和光學字符識別以及基于邊緣檢測的各種二維幾何分析。

　　因此，隨著現在對精確度和自動化的要求越來越高，3D機器視覺變得更受歡迎。在許多“痛點型應用場景”中大顯身手，成為當前“智”造業最炙手可熱的技術之一。3D視覺將是人工智能“開眼看世界”的提供者！

　　四種主流的3D視覺技術

　　目前市場上主流的有四種3D視覺技術，雙目視覺、TOF、結構光3D成像和激光三角測量。

　　1.雙目視覺

　　雙目技術是目前較為廣泛的3D視覺系統，它的原理就像我們人的兩只眼睛，用兩個視點觀察同一景物以獲取在不同視角下的感知圖像，然后通過三角測量原理計算圖像的視差，來獲取景物的三維信息 。

　　由于雙目技術原理簡單，不需要使用特殊的發射器和接收器，只需要在自然光照下就能獲得三維信息，所以雙目技術具有系統結構簡單、實現靈活和成本低的優點。適合于制造現場的在線、產品檢測和質量控制，不過雙目技術的劣勢是算法復雜，計算量大，而且光照較暗或者過度曝光的情況下效果差。

　　2.3D結構光技術

　　它通過一個光源投射出一束結構光，這結構光可不是普通的光，而是具備一定結構（比如黑白相間）的光線打到想要測量的物體上表面，因為物體有不同的形狀，會對這樣的一些條紋或斑點發生不同的變形，有這樣的變形之后，通過算法可以計算出距離、形狀、尺寸等信息從而獲得物體的三維圖像。

3. 激光三角測量法

　　它基于光學三角原理，根據光源、物體和檢測器三者之間的幾何成像關系，來確定空間物體各點的三維坐標 。

　　通常用激光作為光源，用CCD相機作為檢測器，具有結構光3D視覺的優點，精準、快速、成本低。

　　4. TOF飛行時間法成像技術

　　TOF是Time Of Flight的簡寫。它的原理通過給目標物連續發送光脈沖，然后用傳感器接收從物體返回的光，通過探測光脈沖的飛行時間來得到目標物距離。

　　TOF的核心部件是光源和感光接收模塊，由于TOF是根據公式直接輸出深度信息，不需要用類似雙目視覺的算法來計算，所以具有響應快、軟件簡單、識別距離遠的特點，而且由于不需要進行灰度圖像的獲取與分析，因此不受外界光源物體表面性質影響。典型的TOF 3D掃描系統每秒可測量物體上10,000至100,000個點的距離。不過TOF技術的缺點是：分辨率低、不能精密成像、而且成本高。

　　總的來說，無論是立體視覺、結構光、激光三角測量還是TOF，沒有哪種技術是更好的，只有哪種技術是更適合的。

　　工業3D視覺的未來“視界”

　　GGII數據顯示，隨著機器視覺技術在工業領域的廣泛應用，預計到2023年我國機器視覺市場規模將達到208.6億元，其中3D視覺市場規模將達到34.28億元；預計至2025年我國3D視覺市場規模將超過100億元。

　　工業3D視覺主要集中在尺寸與缺陷檢測、智能制造、自主導航三大類應用。工業3D視覺技術在工業領域內的使用近兩年最大的變化就是從單場景比如質檢中發展到為全產線生產的賦能。

　　隨著智能制造、精密加工對于生產流程和檢測標準提出更高要求，3D視覺系統也向著更加廣泛的機器“視界”領域演進，這些變化和要求使得3D視覺應用被打開，加速了3D機器視覺在制造業的廣泛落地。下一步在工業和智能化深度融合的過程中，也會有這些趨勢變化呈現。

　　3D機器視覺來了，而你準備好了嗎？