以前我们所说的机器视觉，通常是指2D的视觉系统：即通过摄像头拍到一个平面的照片，然后通过图像分析或比对来识别物体，能看到物体一个平面上特征，可用于缺失/存在（有无）检测、离散对象分析图案对齐、条形码和光学字符识别以及基于边缘检测的各种二维几何分析。

2D机器视觉的局限性

由于2D视觉无法获得物体的空间坐标信息，所以不支持与形状相关的测量，如：物体平面度、表面角度、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，而且2D视觉测量物体的对比度，这意味着特别依赖于光照和颜色/灰度变化，测量精度易受变量照明条件的影响。

什么是3D机器视觉？

什么是3D机器视觉？它究竟是如何工作的？3D机器视觉可以粗略地定义为允许3D对象或表面的三维测量或检查的技术。有几种不同的方式可以实现：

激光轮廓分析：激光轮廓分析是最受欢迎的3D成像技术之一。被测物体通过激光束移动，因为以已知角度定位的相机记录当物体穿过它时激光器的变化轮廓。这种配置在工厂生产地板或包装线上特别受欢迎，因为它依赖于相对于激光器移动的物体，这意味着它非常适合于传送带上的产品。

立体成像：另一种流行的3D成像技术是立体成像，其中两个相机用于记录物体的2D图像，然后可以将其三角化并制成3D图像。与激光轮廓分析一样，这种技术也允许在测量和记录时物体的移动。使用随机静态照明图案还可以为普通表面和没有自然边缘的对象提供任意纹理，这是许多立体重建算法所需要的。

条纹投影：在条纹投影中，条纹图案投影到待测量的整个表面区域上。然后通过垂直于被测物体定位的摄像机记录图像。所创建的点云能够使高度分辨率比激光分析方法能够提供的高出两个数量级。条纹投影也更具可扩展性，测量区域范围从1毫米到超过1米。

飞行时间：飞行时间法测量光脉冲到达被测物体然后返回的时间。测量每个图像点所花费的时间将根据对象的大小和深度而变化，因此每个点将在测量时提供该信息。

2D视觉虽为当前主流，但随着测量精度要求越来越高，被测物体条件越来越复杂，2D系统的缺陷也愈发突出，而3D视觉技术不断获得突破，在精度、灵活性和速度方面都是2D无可比拟的，所以3D机器视觉检测有取代2D系统的趋势，相信3D视觉未来将成为主流视觉系统。