2D和3D机器视觉检测技术的优势和局限性

机器视觉一般由工业光源，图像采集单元，图像处理单元，图像处理软件及网络通讯装置等构成。在自动化工业质量控制和在线检测领域，2D和3D技术都具有重要的作用。如何将两者结合起来创建一个更可靠、高效的机器视觉检测系统，首先要认识两者的各自优势和局限性。

2D视觉技术在很大程度上由基于轮廓的图案匹配驱动，以识别部件的位置，尺寸和方向。技术人员可以使用2D来识别零件并创建动态适应零件位置，角度和尺寸的检测工具，从而实现零件移动的稳健测量。今天的模式匹配处理遮挡，杂波，失真，对比度反转，重叠的部分和不均匀的照明。

2D传感器不支持与形状相关的测量。 例如，2D传感器不能够测量诸如物体平面度（手机中框平面度检测），表面角度，部分体积，或者区分相同颜色的物体之类的特征，或者在具有接触侧的物体位置之间进行区分。

3D视觉通过添加描述形状的第二层数据来建立在2D的成熟功能上，这对于设计高度可靠的测量系统至关重要。

3D视觉可以测量产生2D系统不能的形状信息。 因此，可以测量与形状相关的特征，例如物体平直度，表面角度和体积。

3D机器视觉的另一个好处是能够使用已知的伪像将来自相对较少的多个扫描仪的3D点云拼接在一起，从而校准到通用坐标系。例如，可以用多个扫描仪扫描诸如卡车框架的大物体。定位和对准数以百计的二维相机，并使用摄影测量法来生成三维模型要比使用少量高精度的三维扫描仪更加复杂和不准确。

为什么选择3D机器视觉?

对比度不变，是检查低对比度物体的理想选择

体积测量(X，Y和Z轴)提供形状和位置

对较小的照明变化或环境光不敏感

集成的光学，照明和校准功能提高了重复性

建立大型物体检测的多传感器设置更简单

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