根據(jù)高工機(jī)器人發(fā)布的《2023機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)業(yè)發(fā)展藍(lán)皮書(shū)》數(shù)據(jù)顯示，2D視覺(jué)市場(chǎng)規(guī)模約為152.24億元，同比增長(zhǎng)20.21%，3D視覺(jué)市場(chǎng)約為18.40億元，同比增長(zhǎng)59.90%。由此可見(jiàn)，2D視覺(jué)的市場(chǎng)規(guī)模占據(jù)主導(dǎo)地位，3D視覺(jué)則具備更高的市場(chǎng)增速。

那么，我們應(yīng)該如何選擇2D視覺(jué)和3D視覺(jué)呢？

從數(shù)據(jù)處理上看：

2D視覺(jué)處理的是二維圖像數(shù)據(jù)，只包含物體的長(zhǎng)度和寬度信息（即X軸和Y軸）。圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)僅表示顏色和亮度信息，沒(méi)有深度或高度信息。

3D視覺(jué)處理的是三維空間數(shù)據(jù)，包含了物體的長(zhǎng)度、寬度和高度信息（即X軸、Y軸和Z軸）。通過(guò)深度圖像或點(diǎn)云數(shù)據(jù)，可以獲取物體的三維形狀、大小、位置和方向等詳細(xì)信息。

從算法和技術(shù)上看：

2D視覺(jué)主要依賴(lài)于傳統(tǒng)的圖像處理算法和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，如邊緣檢測(cè)、特征提取、圖像分割等。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的2D視覺(jué)算法在目標(biāo)檢測(cè)、圖像分類(lèi)等任務(wù)中取得了顯著成果。

3D視覺(jué)實(shí)現(xiàn)現(xiàn)方式更加多樣化，包括結(jié)構(gòu)光、立體視覺(jué)、飛行時(shí)間（ToF）相機(jī)、激光雷達(dá)等。此外，深度學(xué)習(xí)技術(shù)也在3D視覺(jué)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，如基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的物體分類(lèi)和場(chǎng)景分割等。

從場(chǎng)景覆蓋上看：

2D視覺(jué)通過(guò)分析圖像的顏色、形狀和紋理等特征，以及相對(duì)較快的處理速度，能夠?qū)崿F(xiàn)高效的物體識(shí)別，在圖像識(shí)別、人臉識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)、文字識(shí)別等場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)廣泛應(yīng)用。

3D視覺(jué)憑借著更精確、真實(shí)的場(chǎng)景感知，以及深度、立體信息的獲取，實(shí)現(xiàn)對(duì)傳統(tǒng)的2D視覺(jué)技術(shù)的補(bǔ)充，通過(guò)感知物理環(huán)境的變化進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整，有效擴(kuò)大機(jī)器視覺(jué)的應(yīng)用場(chǎng)景，在機(jī)器人導(dǎo)航、虛擬現(xiàn)實(shí)、三維重建等場(chǎng)景中也有良好的應(yīng)用效果。

選擇適合的視覺(jué)技術(shù)取決于具體的應(yīng)用需求和場(chǎng)景，在某些場(chǎng)景中，2D視覺(jué)足夠滿(mǎn)足需求，而在其他需要更精確的深度感知和定位的場(chǎng)景中，3D視覺(jué)更為適用。

華漢2D+3D+AI視覺(jué)技術(shù)

全方位解決視覺(jué)難題

由于產(chǎn)品質(zhì)量日益精進(jìn)，企業(yè)對(duì)于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的要求也越來(lái)越高。因?yàn)楫a(chǎn)品穩(wěn)定性和精度要求不同，它們對(duì)于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的需求也各異。這就意味著機(jī)器視覺(jué)技術(shù)也面臨著許多挑戰(zhàn)。

傳統(tǒng)2D視覺(jué)依賴(lài)灰度，無(wú)法獲取三維特征，缺乏物體的平面度、體積等信息，同時(shí)容易受到環(huán)境光的影響，如光線(xiàn)不足或光線(xiàn)過(guò)強(qiáng)都可能導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降。面臨數(shù)據(jù)量龐大、冗余信息多、特征空間維度高等問(wèn)題，傳統(tǒng)3D視覺(jué)的檢測(cè)方法需要人工提取特征信息，不具有自動(dòng)提取全部有用特征信息的能力，無(wú)法自適應(yīng)處理復(fù)雜工件。

華漢偉業(yè)作為一站式視覺(jué)解決方案提供商，在給客戶(hù)進(jìn)行方案定制的過(guò)程中，針對(duì)客戶(hù)的實(shí)際情況，常采用2D與3D視覺(jué)結(jié)合的方式，柔性化定制成本最優(yōu)、性?xún)r(jià)比最高的解決方案。

InnoVision 2D視覺(jué)檢測(cè)軟件平臺(tái)主要采用二維圖像處理技術(shù)，融合了預(yù)處理、定位、測(cè)量、識(shí)別等150多種圖像處理工具，應(yīng)用在3C、新能源、鋰電、汽車(chē)制造等領(lǐng)域的視覺(jué)引導(dǎo)、表面質(zhì)量檢測(cè)、二維碼識(shí)別、字符識(shí)別、條形碼識(shí)別等場(chǎng)景。

HyperShape 3D視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)高反光、低對(duì)比度場(chǎng)景下結(jié)構(gòu)光相機(jī)的三維重建，重點(diǎn)解決HDR、點(diǎn)云去噪、孔洞填充等技術(shù)難點(diǎn)，即便物體表面不同區(qū)域反光能力差別較大，能夠準(zhǔn)確地從圖像中提取出相關(guān)特征，進(jìn)而保證測(cè)量精度。

華漢偉業(yè)將2D+3D+AI進(jìn)行綜合運(yùn)用，能夠?qū)崿F(xiàn)圖像級(jí)特征融合，滿(mǎn)足細(xì)微、低對(duì)比度缺陷的在線(xiàn)精準(zhǔn)檢測(cè)，將深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)算法融合，實(shí)現(xiàn)功能模塊多樣性，提高缺陷識(shí)別準(zhǔn)確性，能快速適應(yīng)各種工藝變化，全方位解決視覺(jué)難題。

由此可見(jiàn)，2D視覺(jué)與3D視覺(jué)并不存在著絕對(duì)的替代關(guān)系；二者都將

在各自適合的場(chǎng)景下，最大限度解決用戶(hù)生產(chǎn)難點(diǎn)，同時(shí)又能實(shí)現(xiàn)互補(bǔ)，相互融合。

在選擇機(jī)器視覺(jué)技術(shù)時(shí)，我們應(yīng)該根據(jù)實(shí)際需求和應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)綜合考慮。同時(shí)，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和創(chuàng)新，未來(lái)的機(jī)器視覺(jué)技術(shù)將更加多樣化、智能化和高效化，為工業(yè)自動(dòng)化和智能制造領(lǐng)域帶來(lái)更多的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。