3D工业视觉技术：工业自动化的未来之路

工业自动化一直以来都是技术创新和发展的前沿领域，而如今，3D视觉技术的崛起正为这一领域注入新的活力。本文将深入探讨3D视觉技术的应用和前景，以及它如何满足工业领域更高精度、更高速度、更柔性化的需求，进一步扩大工业自动化的场景。

1. 3D视觉技术的崛起

随着工业自动化的迅速发展，2D视觉技术已经成为生产线上的常见工具。但是，2D视觉技术只能获取物体的平面轮廓信息，无法获得曲度、空间坐标等三维参数，因此在某些应用场景下，其检验精度相对较低。为了弥补这一不足，3D视觉技术逐渐崭露头角。

3D视觉技术利用激光三角测量、结构光、ToF（飞行时间）等多种方法，可以获取物体的三维信息，从而提高了检测和测量的精度。不同的工业应用领域需要不同的3D视觉技术，例如，高精度缺陷检测需要激光三角测量和干涉技术，而生产线在线检测则需要适应不同的生产场景，并在振动和环境光干扰下实现高速度和高精度，主要采用激光三角测量和结构光技术。此外，仓库自动化、移动机器人视觉引导等领域也广泛采用3D视觉技术。

2. 3D视觉技术的应用领域

2.1 高精度缺陷检测

在一些对产品质量要求极高的领域，如半导体制造，高精度缺陷检测是至关重要的。这些应用通常采用激光三角测量和干涉技术，以实现对微小缺陷的精准检测，从而保证产品的质量和可靠性。

2.2 生产线在线检测和装配

生产线在线检测是工业自动化的一个难点，需要复杂的解决方案来适应不同的生产场景。3D视觉技术在此领域发挥了关键作用，特别是激光三角测量和结构光技术，它们可以在高速度和高精度要求下应对挑战。

2.3 仓库自动化

仓库自动化包括尺寸测量、环境感知、手势识别和随机拣箱等任务。这些任务通常需要结构光和立体视觉技术，以实现高效率和高准确度的操作。

2.4 移动机器人视觉引导

移动机器人在工业环境中的使用越来越广泛，而3D视觉技术为它们提供了重要的引导和环境感知能力。结构光、ToF和立体视觉是主要的技术路径，但在环境感知领域仍需要进一步的研究和创新。

3. 3D视觉技术的前景

随着3D视觉技术的不断发展和应用扩展，我们有理由相信，它将继续引领工业自动化的未来。预计2022年中国3D工业相机市场规模将达到18.4亿元，同比增长59.9%。而到2027年，这一市场规模有望接近160亿元，复合增速达到53.8%。这些数字反映出了3D视觉技术在工业领域的快速渗透和增长趋势。

从深度学习到通用视觉大模型，人工智能的应用也为机器视觉提供了更多的机会。通用图像分割大模型的出现，使得大模型在广泛应用场景中具备优势，有望降低定制化开发的成本，提升机器视觉产品的毛利率，快速拓展应用场景。此外，大模型在零样本或少量样本上表现出色，这将进一步推动机器视觉在各个领域的应用，从代码驱动变为视觉驱动的机器人、流程工业等领域都将受益匪浅。

4. 3D视觉技术的竞争格局

在3D工业视觉领域，国内外的企业竞争激烈。国内企业主要集中在设备组装和集成环节，以性价比、深度定制和服务能力赢得市场份额。然而，他们的主要核心零部件仍然依赖于外购，这也带来了一定的挑战。在移动机器人视觉引导应用方面，内资初创型企业处于领先地位，其中一些企业已经在机械臂分拣、上下料等领域取得了重要进展。

特别在精密检测及测量场景中，原有的2D视觉领导厂商仍具有较大优势，因为他们依靠成熟的供应链和深厚的行业知识，可以提供高品质的产品和解决方案。

老斜说

3D视觉技术的崛起为工业自动化领域带来了更高精度、更高速度和更柔性化的解决方案。从高精度缺陷检测到生产线在线检测，再到移动机器人视觉引导，3D视觉技术正在不断扩大应用场景。

随着人工智能的助力和通用视觉大模型的应用，我们有理由相信，3D视觉技术的渗透率将迅速提升，为工业自动化带来更多可能性，引领未来的发展方向。