工業視覺的技術在自動化生產中最早采用的2D視覺技術，但由于2D視覺通常只能解決平面上的問題，對于有高度信息的物體，比如涉及到曲面、有弧度的產品，2D視覺難以發揮作用，由此促進了3D視覺的興起。相較于2D視覺，3D視覺對環境光變化不敏感，精度和可靠性更高，在生產線中可以檢測快速移動目標并獲得形狀、顏色對比度、空間坐標等信息。3D視覺可以滿足以往2D視覺難以滿足的更多工業場景應用，對2D視覺起到補充作用。再加上近年來消費電子、汽車、半導體等精密制造行業對于精度要求的不斷提高，高精度3D視覺技術成為市場的熱點。

工業3D視覺主要集中在尺寸與缺陷檢測、智能制造、自主導航三大類應用。工業3D視覺技術在工業領域內的使用近兩年最大的變化就是從單場景比如質檢中發展到為全產線生產的賦能。

在生產線上，工業3D視覺的引入之前都是單一場景的應用，比如最廣泛使用的質檢。拿智能手機的生產流程舉例來說，涉及到尺寸與缺陷檢測的環節主要在主板、零部件組裝、包裝出貨三大部分。那么質檢的工業3D視覺系統主要也是在這三個流程中涉及。而現在隨著工業3D視覺系統的集成變化，整個產線的上料生產到封裝檢測環節都可以跨環節跨場景地應用。比如生產線上下料以及零部件的焊接、噴涂、裝配等場景都可以應用到工業3D視覺系統。

而對于時下流行的柔性制造的需求，柔性制造下生產環境更為復雜，對于智能化作業的需求更高。在柔性生產模式下，工業機器人及自動化設備需要按照生產需求來靈活變化以生產多種型號產品，在上下料、分揀、搬運等環節需根據產品種類的不同實時規劃并完成作業任務，傳統的工業機器人或自動化設備根本無法實現，而工業3D視覺系統的引入讓柔性生產的模式更加絲滑。只有跳出傳統自動化小集合的解決方案，實現真正的全兼容智能作業才能解決這個使用需求，這是柔性生產對智能化視覺系統的典型需求。

比如在智慧物流中，3D視覺算法帶來的柔性提升，通過“AI＋3D視覺”能實現對海量SKU的貨品的精準識別并進行分揀，特別是視覺識別和機器人軌跡規劃、抓取、移動等控制的交互，可以突破智慧物流增長的瓶頸，極大拓寬客戶覆蓋的邊界。

當然在工業制造領域也并沒有完全淘汰掉2D視覺系統技術的應用。3D視覺系統技術也會作為2D技術的補充，這種混合的解決方案也會用在元器件的測量中，例如檢查手機上的 SIM 卡卡槽、電池模組、攝像頭模組的尺寸大小和位置安裝等，廠商大多會提供2D／3D混合的解決方案。

無論是單一場景的應用還是跨環節或者是多技術方案的混合，3D機器視覺在工業制造領域都發揮了重要的作用。