根據(jù)高工機器人發(fā)布的《2023機器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展藍皮書》數(shù)據(jù)顯示，2D視覺市場規(guī)模約為152.24億元，同比增長20.21%，3D視覺市場約為18.40億元，同比增長59.90%。由此可見，2D視覺的市場規(guī)模占據(jù)主導地位，3D視覺則具備更高的市場增速。

那么，我們應(yīng)該如何選擇2D視覺和3D視覺呢？

從數(shù)據(jù)處理上看：

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

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

從算法和技術(shù)上看：

2D視覺主要依賴于傳統(tǒng)的圖像處理算法和計算機視覺技術(shù)，如邊緣檢測、特征提取、圖像分割等。隨著深度學習技術(shù)的發(fā)展，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的2D視覺算法在目標檢測、圖像分類等任務(wù)中取得了顯著成果。

3D視覺實現(xiàn)現(xiàn)方式更加多樣化，包括結(jié)構(gòu)光、立體視覺、飛行時間（ToF）相機、激光雷達等。此外，深度學習技術(shù)也在3D視覺領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，如基于點云數(shù)據(jù)的物體分類和場景分割等。

從場景覆蓋上看：

2D視覺通過分析圖像的顏色、形狀和紋理等特征，以及相對較快的處理速度，能夠?qū)崿F(xiàn)高效的物體識別，在圖像識別、人臉識別、目標檢測、文字識別等場景實現(xiàn)廣泛應(yīng)用。

3D視覺憑借著更精確、真實的場景感知，以及深度、立體信息的獲取，實現(xiàn)對傳統(tǒng)的2D視覺技術(shù)的補充，通過感知物理環(huán)境的變化進行相應(yīng)的調(diào)整，有效擴大機器視覺的應(yīng)用場景，在機器人導航、虛擬現(xiàn)實、三維重建等場景中也有良好的應(yīng)用效果。

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

華漢2D+3D+AI視覺技術(shù)

全方位解決視覺難題

由于產(chǎn)品質(zhì)量日益精進，企業(yè)對于機器視覺技術(shù)的要求也越來越高。因為產(chǎn)品穩(wěn)定性和精度要求不同，它們對于機器視覺技術(shù)的需求也各異。這就意味著機器視覺技術(shù)也面臨著許多挑戰(zhàn)。

傳統(tǒng)2D視覺依賴灰度，無法獲取三維特征，缺乏物體的平面度、體積等信息，同時容易受到環(huán)境光的影響，如光線不足或光線過強都可能導致圖像質(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題，傳統(tǒng)3D視覺的檢測方法需要人工提取特征信息，不具有自動提取全部有用特征信息的能力，無法自適應(yīng)處理復(fù)雜工件。

華漢偉業(yè)作為一站式視覺解決方案提供商，在給客戶進行方案定制的過程中，針對客戶的實際情況，常采用2D與3D視覺結(jié)合的方式，柔性化定制成本最優(yōu)、性價比最高的解決方案。

InnoVision 2D視覺檢測軟件平臺主要采用二維圖像處理技術(shù)，融合了預(yù)處理、定位、測量、識別等150多種圖像處理工具，應(yīng)用在3C、新能源、鋰電、汽車制造等領(lǐng)域的視覺引導、表面質(zhì)量檢測、二維碼識別、字符識別、條形碼識別等場景。

HyperShape 3D視覺檢測系統(tǒng)可以實現(xiàn)高反光、低對比度場景下結(jié)構(gòu)光相機的三維重建，重點解決HDR、點云去噪、孔洞填充等技術(shù)難點，即便物體表面不同區(qū)域反光能力差別較大，能夠準確地從圖像中提取出相關(guān)特征，進而保證測量精度。

華漢偉業(yè)將2D+3D+AI進行綜合運用，能夠?qū)崿F(xiàn)圖像級特征融合，滿足細微、低對比度缺陷的在線精準檢測，將深度學習與傳統(tǒng)算法融合，實現(xiàn)功能模塊多樣性，提高缺陷識別準確性，能快速適應(yīng)各種工藝變化，全方位解決視覺難題。

由此可見，2D視覺與3D視覺并不存在著絕對的替代關(guān)系；二者都將

在各自適合的場景下，最大限度解決用戶生產(chǎn)難點，同時又能實現(xiàn)互補，相互融合。

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