工业领域的 3D 机器视觉是指使用摄像头、传感器和算法来捕获和分析来自物体或环境的三维空间数据的系统。与依赖平面图像的传统 2D 视觉不同，3D 系统测量深度、形状和表面细节，从而能够精确地检查、测量或与物理对象交互。这些系统将激光器、结构光投影仪或立体摄像头等硬件与软件结合起来，以重建目标的 3D 模型。应用范围从制造业中的质量控制到引导装配线中的机器人，在这些应用中，理解三维物体的几何形状至关重要。
一个常见的例子是在汽车制造业中，3D 视觉系统用于检测发动机缸体或焊接接头等部件的缺陷。这些系统使用结构光（一种将图案投射到表面上并根据扭曲计算深度的方法）来检测形状或对齐方面微米级的偏差。另一个用例是在物流领域，机器人手臂上的 3D 传感器测量包裹尺寸，以优化托盘堆垛。在电子产品组装中，飞行时间 (ToF) 摄像头（通过测量光从物体反射所需的时间来计算深度）可帮助机器人将元件精确地放置在电路板上。这些技术通过依赖几何数据而不是像素强度，解决了 2D 系统的局限性，例如难以处理反射表面或具有不同颜色的物体。
对于开发人员而言，实现 3D 机器视觉需要在硬件功能和计算效率之间取得平衡。诸如 OpenCV（带有立体视觉模块）之类的库或诸如 Intel RealSense SDK 之类的框架简化了对深度数据的访问，但挑战依然存在。校准多个传感器、实时处理大型点云以及处理遮挡或复杂纹理需要强大的算法。具有 GPU 或专用处理器（例如 NVIDIA Jetson）的边缘设备通常用于运行对象识别等任务的推理模型。与工业系统（如 PLC 或机器人控制器）的集成还需要诸如 Ethernet/IP 或 OPC UA 之类的标准化协议。虽然 3D 视觉提供更高的精度，但开发人员在设计解决方案时必须权衡成本、延迟和复杂性方面的利弊。