什么是 3D 机器视觉？

更新时间：2025-11-10

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3D机器视觉是一种在三维空间中识别机器和零件的位置和姿态的系统。

机器视觉是指根据图像捕获和处理的结果来作设备的系统。其中，3D机器视觉对于处理3D信息尤为重要。

传统机器视觉的挑战之一是，为了使机器人高效工作，需要修改机器人不擅长的流程。 3D机器视觉通过将图像处理从2D处理转变为3D处理，解决了这个长期以来一直挤压流程时间和精力的问题。

3D 机器视觉主要用于三个目的。

在汽车行业，它用于测量各种零件的尺寸、门台阶和缝隙，在物流中用于测量包装的三面和体积测量，在食品行业用于自动切肉、分拣等级和确定糖果的生产变化。

用于检测汽车零部件上的划痕和划痕，在电气和电子领域，在印刷基座和引线键合的检查中，在食品工业中，用于检查糖果中的芯片。

各种工业产品拣选作业、物流作业、码垛、拆垛。

3D机器视觉的原理大致可以分为三个步骤：图案投影、距离测量和零件识别。

首先，在图案投影和距离测量过程中，将多个图案投影到物体上，以测量物体的距离。

接下来，在零件识别过程中，使用预先注册的字典数据和3D CAD模型来识别零件的位置，机械臂的手可以在不接触物体以外的任何物体的情况下进行作。

最后，将判断结果传输到机器人控制器，机器人实际移动。

例如，大多数传统的机器人视觉都用于获取用机械臂平放的零件的系统。这是一种以一定程度的顺序捕获和处理在二维平面上对齐的零件图像，消除零件的错位和相位错位，并用机器人手臂拾取它们的系统。

然而，近年来，对用机械臂拾取松散堆叠零件的系统的需求不断增加。然而，以二维平面为前提构建的传统机器人视觉系统无法处理松散堆叠的零件。因此，3D视觉系统引起了人们的关注。

当前 3D 机器视觉的挑战是它容易受到干扰和轻微错误的影响。干扰包括获取 3D 图像时的光源。在识别脱节的部件时，如果光源发生变化，3D 机器视觉可能无法识别该部件。

照明是 3D 机器视觉的一个重要因素。如果该条件被某种干扰破坏，则实施的算法可能无法处理它，并且系统可能无法运行。

另外，严格来说，零件盒中的零件都是不同的形状。这是因为每个零件都有小划痕和轻微的尺寸误差。如果零件排列整齐，这些差异在大多数情况下不会影响，但在松散堆叠的情况下，根据零件的角度和位置，可能无法判断零件是否正确。

在这种情况下，由于本应被视为正常产品的零件被视为异常产品，因此很难进行最佳生产。为了克服这些挑战，近年来人们一直考虑将人工智能技术用于 3D 机器视觉。