目前机器视觉技术主要是以2D图像分析和识别为主，随着工业自动化的不时升级，以及传感器等硬件设备和AI算法等技术的不时展开，机器视觉完成了从二维向三维的逾越式升级，3D机器视觉技术开端走上工业应用舞台。
目前机器视觉技术主要是以2D图像分析和识别为主，随着工业自动化的不时升级，以及传感器等硬件设备和AI算法等技术的不时展开，机器视觉完成了从二维向三维的逾越式升级，3D机器视觉技术开端走上工业应用舞台。
中国作为“世界工厂”，必定要从初级的消费制造向尖端制造转变，展开尖端制造，精密制造业必不可少。精密制造业关于精度恳求也推进3D机器视觉在工业应用场景的推行。此外，劳动力人口红利的消逝以及当前疫情的反复也在不时推进制造业以机器换人工，多种趋向标明机器替代势在必行，且技术不时朝着精密化、智能化方向展开。
3D机器视觉在技术展开以及市场需求的“双动力”下应运而生。3D机器视觉系统应用光学技术模拟人类视觉系统，具有精确坐标的三维点云，能够定位目的物体的高精度三维数字化模型。其突破了2D视觉受光源变化、依赖目的对象表面上的对比、无法处置高度信息等限制，为工业拆码垛、自动分拣等“痛点型”应用场景提供了专业的技术支持。
其主要工作原理为：红外激光发射器发射出近红外光，经过物体的反射后，图案被红外图像传感器（IR CIS）所接纳，经过算法计算出物体所处的位置（Z轴）；然后可见光图像传感器采集二维平面（X与Y轴）的物体信息；两颗图像传感器的信息汇总至专用的图像处置芯片，从而得到三维数据，最终完成平面“视界”到平面“视界”的拓展。
3D视觉技术可以获取物体的深度信息，再经过算法的精准定位，让机器在消费过程中对物料的运用和把控愈加精准，几乎可以用于工业消费的任何场景，如拆垛、分拣、检测、丈量、避障等。在行业应用需求的推进下，3D机器视觉技术曾经完成从单场景应用展开到为全产线消费赋能。
与3D视觉技术火热的展开态势相反，其市场应用范围在现阶段并未追逐上2D。2021年，2D视觉市场范围约为107.8亿元，3D视觉市场约为11.51亿元，但2021年全年3D视觉市场增速超越 100%。可以说，2D机器视觉技术是当下主流，而3D机器视觉技术是未来趋向。
工业物流场景具有场景差异大，品类丰厚且新增频繁等特性，SKU种类繁多等痛点长时间招致机器视觉方案批量落地难度大。3D视觉技术加持下，针对工业物盛行业的应用痛点，红宝自动化针对性的制定出“AI+3D+工业机器人”的处置方案。
首先应用AI算法模型快速完成应用搭建，然后经过红外图像传感器接纳周转箱反射回的近红外光，经过算法计算出周转箱所处的位置，最后由工业机械臂完成对周转箱的抓取、拆垛。整个过程，工业机器人在180秒内同步完成视觉测距、定位、探测以及道路规划，完成精准拆垛。在一些复杂垛型中，搭载了3D视觉技术的工业机器人也能准确识别物体的摆放姿态（如紧密贴合、随意摆放、堆叠等），精准分割周转箱目的。
工业4.0时期，应用场景是机器视觉厂商展开3D机器视觉业务的重要资源。未来，青岛永鑫诚自动化在保证现有2D视觉现有客户群的正常运转之外，要不时顺应时期展开，继续学习且提升3D视觉技术应用展开，进一步突破行业应用，争取获得长足展开，为更多的制造企业提供优质的技术效劳。