随着物联网（IoT）、人工智能（AI）和机器视觉（MV）技术的深度融合，制造业正经历一场深刻的数字转型。在这场革命中，3D机器视觉的崛起尤为引人注目，它赋予了机器感知深度和三维空间结构的能力，极大地提升了生产线的效率、精度和自动化水平。
人类依靠双眼视差自然感知深度，而3D视觉技术则通过精妙的硬件和软件组合，实现了计算机对三维信息的准确捕获和解释。
实现三维感知的四大核心技术路径
目前，实现高精度3D感知主要依赖于以下几种成熟的技术方案：
1. 立体视觉（Stereo Vision）： 模仿人类双眼，通过部署两个或多个在不同位置的相机，同步捕捉同一场景。系统通过计算和比较这些图像间的视差差异，高效地提取深度信息。
2. 结构光（Structured Light）： 这种方法向场景中投射特定的、已知的光图案（通常是光栅或点阵）。相机捕捉这些图案在物体表面的畸变和变形情况，然后通过分析图案的形变模式，精确推导出场景中对象的深度和三维形状。
3. 飞行时间（Time-of-Flight, ToF）： ToF方法通过向目标物体发射红外光信号，并精确测量该光信号反射回传感器所需的时间。根据光速的恒定性，这一时间差被直接转换为物体与相机之间的准确距离。
4. 激光三角测量（Laser Triangulation）： 这是应用广泛的方法之一。它利用一个特定的几何配置：一个有源激光光源和一个相机。当激光束投射到物体表面形成一条轮廓线时，激光束因物体形状而发生偏折。通过测量激光点在相机图像中的位置变化，可以获得被测物体的详细轮廓信息。
关键技术驱动力：ams OSRAM Mira220 图像传感器
在推动2D和3D视觉解决方案集成化方面，ams OSRAM公司的Mira220图像传感器扮演了关键角色。
Mira220是一款专为工业应用设计的高灵敏度全局快门传感器，适用于主动立体视觉或3D结构光系统，特别适用于空间受限的高端设备，如无人机、机器人、智能门锁、AR/VR头戴设备。
Mira220 的核心优势包括：
• 高集成度与紧凑封装： 凭借先进的背照式（BSI）技术将像素层堆叠在数字/读出层之上，传感器实现了5.3mm x 5.3mm的极小占地面积，极大地促进了芯片级封装（CSP），为智能眼镜等对空间要求苛刻的产品提供了设计自由度。
• 卓越的性能指标： 拥有 $1600 \times 1400$ 的有效分辨率，最高可达 90fps 的帧速率和12位的深度数据。
• 极佳的低光适应性： 凭借仅 2.79μm 的小像素尺寸和高量子效率，传感器灵敏度极高，能搭配低功耗发射器在昏暗照明下保持出色表现。
• 高效能： 功耗极低，睡眠模式仅需 $4mW，空闲模式 \40mW。即使在全分辨率 \90fps 运行时，功耗也仅为 \350mW$。
• 易于集成： 采用标准的 MIPI CSI-2 接口便于与处理器/FPGA通信，并支持通过I2C接口进行寄存器配置。
视觉AI与机器视觉的协同进化
视觉人工智能（Vision AI）旨在训练计算机模拟人类视觉，这激发了人脸检测器、二维码扫描仪等众多应用。然而，对于新型的基于视觉的物联网（IoT）任务（如复杂的物体或人员检测），开发者仍面临挑战。
BASLER的AI视觉解决方案套件（AI Vision Solution Kit） 提供了解决这一难题的途径。这套嵌入式视觉系统专为物联网视觉应用的快速原型设计而优化，它集成了公司新开发的Basler容器管理和云连接器。此架构极大地简化了嵌入式硬件和软件的技术复杂性，降低了对开发人员专业知识的依赖，使数据科学家和现场工程师能更便捷地进行试验。
3D视觉与AI的融合：重塑工业的未来蓝图
机器视觉、AI、机器人技术和智能眼镜的交叉融合，正在成为未来工业物联网（IIoT）应用的主导力量。
3D机器视觉已不再是尖端实验，而是逐步融入主流制造业的关键技术。随着AI的持续进步和IoT网络的扩张，3D视觉在未来几年内将成为保障高精度制造的不可或缺的基础设施。
AI与机器视觉的“完美合作”体现于：
1. 决策支持： 机器视觉提供准确、快速的实时空间数据；人工智能算法则利用这些数据进行复杂决策。
2. 持续学习与性能提升： AI算法的介入使系统具备了持续学习的能力，性能会随着时间推移而不断优化。
3. 灵活的机器人抓取： 在工业机器人应用中，将3D机器视觉与机械臂抓取（Pick and Place）解决方案结合，能为机器人提供从复杂的、多物品的包装箱中精确拣选单个目标物品所需的数据。本质上，3D视觉为机器人提供了灵活且精确的“空间感知之眼”。
在高度竞争的市场中，那些能够有效地将物联网技术与机器学习、AI和机器视觉相结合的公司，将依靠其展现出的创新性、灵活性、效率和准确性脱颖而出。物联网技术的使用，正使企业能够更优化地利用时间、材料和劳动力，从而达成效率的显著提升。
