據業(yè)內報道,亞太地區(qū)在2016年占據了3D機器視覺市場的最大份額。預計在2017年至2022年期間，該地區(qū)的市場規(guī)模將會以較高的速度增長。2022年全球3D機器視覺市場規(guī)模有望達到21.3億美元，2017年到2022年期間的復合年增長率將達到11.07%。其中，質量保證和檢測應用將占據3D機器視覺市場的首位。
3D視覺系統(tǒng)與機器人控制器的集成、在制造應用中對物體3D分析的需求增加以及對非工業(yè)3D機器視覺系統(tǒng)的需求增長。
縱觀行業(yè)發(fā)展，機器視覺在工業(yè)生產中的應用較為廣泛，主要集中在中間生產流程與檢驗檢測方面。而3D視覺技術的突破，將進一步強化視覺技術方面的高端應用。
目前3D機器視覺大多用于水果和蔬菜、木材、化妝品、烘焙食品、電子組件和醫(yī)藥產品的評級。它可以提高合格產品的生產能力，在生產過程的早期就報廢劣質產品，從而減少了浪費節(jié)約成本。這種功能非常適合用于高度、形狀、數量甚至色彩等產品屬性的成像。
隨著科學技術的不斷進步，具有類似于人類視力的機器人系統(tǒng)不再是科幻小說中的夢想。尤其是在機器人領域，今后，3D機器視覺系統(tǒng)將成為機器人系統(tǒng)的標準附加設備，攜手機器人共同打造夢幻般視覺。
機器視覺的基礎是透過立體或多重鏡頭技術捕捉影像。就像人眼一樣，機器視覺可利用多個鏡頭三角定位各點在空間中的位置。而對非紋理圖像進行立體成像時可能產生的對應問題，也可透過結構光源解決。最終產生的3D影像，即可藉由影像擷取軟體加以分析。
3D視覺具有不可替代的優(yōu)點，如精度高、擴展能力強大，連續(xù)工作時間長、不易損壞、保密性好、沒有培訓成本、結果易于保存和復制等優(yōu)點。比如機器人可透過3D機器視覺取得物件材質的資訊，并依此調整力道，使其抓握能力達到最佳化。不久將來，3D成像將大量使用在勘查作業(yè)上，像是偵測產品瑕疵，或是引導機器人，讓機器人與人類伙伴間的工作更加順暢。
隨著技術不斷創(chuàng)新，未來還將出現3D場景分析、3D影像2D處理等功能，而相關的機器學習應用可讓機器人擁有即時學習的能力。朗銳智科認為,憑借此類技術優(yōu)勢，3D視覺技術的不斷突破，必將為機器視覺發(fā)展帶來更廣泛的應用空間。
（來源：www.163.com）